一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。“基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计
boost算法是一种集成算法,就是把多个弱分类器,集成在一起,形成一个强分类器.以决策树为例,单决策树时间复杂度较低，模型容易展示，但是容易过拟合.决策树的boost方法就是：迭代过程，新的训练为了改进上一次的结果. 传统boost方法: 对正确、错误的样本进行加权，每一步结束后，增加分错点的权重(增加分错的样本数)，减少对分对点的权重(减少分对的样本数). Adaboost算法:关注被错分的样
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2024-03-28 08:19:46
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树模型本身具有蛮多优点的： 可解释性强 可处理混合类型的特征 不用归一化处理 由特征组合的作用 可自然的处理缺失值 对异常点鲁棒性较强 有特征选择的作用 可扩展性强，容易并行缺点是： 缺乏平滑性 不适合处理高维度稀疏的数据那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的， 但是在回归树中的样本标签是连续数值，所以再使用熵之类的指
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2024-04-14 16:02:53
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提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什
1 Boosting算法的起源Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。Boosting的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)学习模型。Valiant和 Kearns提出了弱学习和
Task06：GBDT的分类和回归一、Boosting算法首先这三种算法都属于Boosting方法，且GBDT是机器学习算法，XGBoost和LightGBM是GBDT的算法实现。Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间 有依赖。其基本思想是根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的弱分类器，然后将训练好的弱分类器以累加的形式结合到现有模型中。这个过程是在不断地减小损
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2024-04-29 19:20:14
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在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中，器的迭代次数。通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。7. Adaboost小结 到这里Adaboost就写完了，前面有一个没有提到，
一、GBDT的通俗理解提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题，而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree）。GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升树算法的一种，它使用的基学习器是CART（分类和回归树），且是CART中的回归树。GBDT是一种迭代的决策树算法，通过多轮迭代，每轮学习都在上一轮训练的残差（用损失
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2024-04-06 14:00:36
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# 机器学习 boosting回归算法实现流程
## 1. 引言
在机器学习领域中，boosting是一种常用的集成学习算法，而回归算法是一种用于预测连续型变量的机器学习算法。本文将介绍如何使用boosting回归算法进行预测任务。
## 2. 算法概述
Boosting是一种通过集成多个弱学习器来构建一个强学习器的机器学习算法。回归算法是一种通过建立一个数学模型来预测连续型变量的机器学习算法
原创
2023-08-29 08:12:57
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1. 何为boosting方法（提升方法）？常见的集成学习方法有两种：bagging和boosting。bagging方法，以随机森林为代表。bagging方法主要通过对数据集抽样来改变数据的分布，再针对不同的抽样集分别单独训练基分类器，最后将基分类器结合起来成一个强分类器。bagging最常用的是有放回的自主采样法，这也是bagging方法名字的由来。它的基分类器的常见结合方式也比较
本文只是对算法的步骤进行简单的介绍和解释，以求对算法步骤有个直观的了解，没有对算法进行性能分析。1、bagging算法 bagging算法来源于boosttrsp aggregation（自助聚类），表示过程主要如下：从大到小为n的原始数据集D中，分别独立随机地抽取n‘个数据（n'<n）形成数据集，并且将这个过程独立许多次，直到产生很多个
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2024-04-06 01:04:01
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1. GBDT简介Boosting、Bagging和Stacking是集成学习(Ensemble Learning)的三种主要方法。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，不同于Bagging、Stacking方法，Boosting训练过程为串联方式，弱学习器的训练是有顺序的，每个弱学习器都会在前一个学习器的基础上进行学习，最终综合所有学习器的预测值产生最终的预测结果。梯度提升（G
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2024-01-16 21:31:24
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最近开始学习机器学习和数据挖掘的知识 对boosting和bagging算法进行了部分比较 在此做个总结 分享给大家。 初学不久 如果有哪里地方理解的不到位或者错误的地方 欢迎大家不吝指正。 言归正传。决策树可以分为分类树和回归树两大类。分类树以信息增益（率）来选择feature，构建树，用作分类；而回归树则是以均方差来选择feature，构建树，用作预测。boostin
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2024-04-13 00:05:39
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1.bootstrap 在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n，原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本。于是可得到参数θ的一个估计值θ^(b)，这样重复若干次，记为B 。为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响。 2.决策树 : 信息熵: Ent(D
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2024-07-12 13:36:58
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回归树理论与波士顿房价案例一、回归树理论（1）回归树（2）回归树的建立（3）基于回归树的预测（4）剪枝二、K 近邻（回归）具体案例操作参考文献 一、回归树理论（1）回归树当数据拥有众多特征并且特征之间关系复杂时，构建全局模型变得困难而笨拙，并且很多实际问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归技术来建模和拟合。如果首
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2024-08-27 14:33:10
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1、主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 2、Boosting Tree 提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型： 其中T（）表示决策树，M为树的个数， Θ表示决策树的参数； 提升树算法采用前向分部算法。首先确定f0
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2024-07-03 21:52:32
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Boosting是串行式集成学习方法的代表，它使用加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。Boosting系列算法里最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)。一、Adaboost1、Adaboost介绍 Adab
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2024-01-06 07:36:20
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一、Boosting算法的发展历史
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。
原创
2011-01-18 09:01:20
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一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。 1）bootstrapping方法的主要过程 主要步骤： i)重复地从一个样本集合
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2013-08-30 18:56:00
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Boosting方法的基本思路前言Boosting方法的基本思路Adaboost算法案例 前言在前面的学习中，我们探讨了一系列简单而实用的回归和分类模型，同时也探讨了如何使用集成学习家族中的Bagging思想去优化最终的模型。Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后投票得出最终的预测。我们也从前面的
