最近要考算法设计，所以把排序算法总结一下。经典的排序算法包括：冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序，归并排序，堆排序和希尔排序。全部程序都用python3实现，默认从小到大排序。
参考文章：，博主的文章里面有演示动图，不懂的时候可以看下动图。 一、冒泡排序 BubbleSort介绍：
让两数比较大的值一直滚动到最右侧，类似泡泡一直往上飘，每次滚动都要进行
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2024-09-13 18:29:57
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AdaBoost算法是属于分类算法中的集成算法集成算法通常有两种方式：投票选举和再学习投票选举的场景类似专家召集到会议室里面，当做一个决定的时候，让K个专家（K个模型）分别进行分类，然后选择出现次数最多的那个类作为最终的分类结果。再学习相对于把K个专家（K个分类器）进行加权融合，形成一个新的超级专家（强分类器），让这个超级专家做判断再学习是提升，它的作用是每一次训练的时候都对上一次的训练进行改进提
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2023-10-07 13:20:18
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AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。算法的适应性在于前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直至达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。具体来说，整个 AdaBoost 迭代算法包含 3 个
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2023-10-15 23:57:55
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在机器学习领域，AdaBoost（Adaptive Boosting）算法自1996年由Yoav Freund和Robert Schapire首次提出以来，已成为一种极受欢迎的集成学习方法。它通过结合多个弱分类器以提高模型的准确性，广泛应用于分类和回归问题。随着数据科学的发展，Python逐渐成为机器学习领域的主要编程语言，因此，实现AdaBoost算法的Python代码将
# Adaboost算法的Python实现
## 引言
在机器学习中，Adaboost（Adaptive Boosting）是一种强大的流行算法，旨在通过结合多个弱分类器以提高分类性能。它的基本理念是将关注点放在分类错误的样本上，从而增强模型的泛化能力。本文将介绍Adaboost算法的基本概念以及如何在Python中实现。
## 基本概念
Adaboost是一个迭代算法，主要包括以下几个步
目录前言一、Adaboost 算法1.1 Adaboost 步骤1.2 公式推导与分析步骤1. 首先，初始化训练数据的权值分布。步骤2. 开始迭代步骤3. 组合各个弱分类器，得到最终分类器。1.3 误差界二、加法模型与向前分步算法2.1 加法模型 前言学硕一枚，对Adaboost 算法的公式的每一步进行推导与讲解。如果有错误的地方还请各位同学指正
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2023-10-07 23:29:40
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# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # AdaBoost.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.00000 # Description: # ---------------------------...
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2016-08-18 11:47:00
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2评论
ost算法
原创
2023-07-25 22:59:46
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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分
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2023-06-21 22:14:10
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AdaBoost（Adaptive Boosting）：自适应提升方法。1、AdaBoost算法介绍AdaBoost是Boosting方法中最优代表性的提升算法。该方法通过在每轮降低分对样例的权重，增加分错样例的权重，使得分类器在迭代过程中逐步改进，最终将所有分类器线性组合得到最终分类器，Boost算法框架如下图所示：图1.1 Boost分类框架（来自PRML）2、AdaBoost算法过程：1）初
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2023-07-24 16:03:43
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AdaBoost学习算法用于提高简单学习算法的分类性能。它通过组合一组弱分类函数（具有较高分类错误的弱分类器）来形成更强的分类器。最后的强分类器的预测结果是：采用弱分类器的预测值乘以当前分类器的权重的加权组合的形式。 AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感，但在一些问题中，AdaBoost方法相对
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2023-12-26 11:19:35
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原创
2023-03-19 22:39:47
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boostingBoosting 算法的特点在于：将表现一般的弱分类器通过组合变成更好的模型。代表自然就是我们的随即森林了。GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种，这里主要讲解Adaboost。AdaboostAdaboost算法的核心就是两个权重。对于数据有一个权重，权重大的数据计算的损失就大；然后对于每一个弱分类器有一个权重，这个权重就是每一个弱分类器最终投票的比重。【先给
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2023-07-24 16:01:13
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AdaBoost：Adaptive Boosting（自适应提升），是Boosting系列算法的典型代表。AdaBoost简单来讲，就是多个弱分类器，可能基于单层决策树，也可能基于其他算法；前一个弱分类器得到一个分类结果，根据它的错误率给这个分类器一个权重，还要更新样本的权重；基于这个权重矩阵，再去训练出下一个弱分类器，依次循环，直到错误率为0或者收敛，就得到了一系列弱分类器；将这些弱分类器的结果
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2024-01-31 11:15:15
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AdaBoost是集成学习Boosting思想的代表，目前对AdaBoost的解释有两种，下面对这两种解释分别进行说明。解释一adaboost算法的核心思想是：对于所有的样本我们先初始化一个权重，在算法的一开始，每个样本的权重是一样的，即每个样本被选到的概率相同。然后我们选择一个特征，只用这一个特征进行分类，得到一个弱分类器（通常，这个弱分类器的效果会比较差，会有很多的样本被识别错误）。接下来，我
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2023-08-17 11:15:41
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原创
2023-03-21 21:38:08
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原创
2023-03-21 12:06:53
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算法原理：Bagging、Boosting(AdaBoost)原理与公式推导算法步骤： import numpy as npimport seaborn as snssns.set_style('white')from sklearn.tree import Dec...
原创
2022-01-09 11:09:15
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Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost（adaptive boosting），即自适应提升算法。 Boosting 是一类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若干弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。 为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱分类器集成起来，
原创
2021-08-06 09:35:50
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Adaboost1 Adaboost1.1 基本原理和参数概况1.2 n_estimators和learning_rate1.3 参数algorithm与loss1.3.1 algorithm1.3.2 loss1.4 Adaboost算法流程 1 Adaboost1.1 基本原理和参数概况通过对每次预测错或者残差较大的数据样本调整数据权值分布间接影响后续的评估器模型结果。实际上Adaboost
