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机器学习笔记-AdaBoost理论及实现

AdaBoost简介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）。

小刘同学要努力呀·2022-12-15 11:21

Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM

xiao5kou4chang6kai4·2022-12-15 10:33

浅析机器学习算法的应用场景！

https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33在学习算法的过程里，难免有疑问：k近邻、贝叶斯、决策树、svm、逻辑斯蒂回归和最大熵模型、隐马尔科夫、条件随机场、adaboost

Datawhale·2022-12-15 05:53

机器学习（二）决策树的比较以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性

以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性实验内容实验步骤源代码实验结果总结实验内容在1.9节使用普通的决策树回归器和带AdaBoost算法的决策树回归器预测房屋价格的基础上，判断13个特征中哪个特征对结果的影响最大实验步骤

雨陌潇潇·2022-12-15 03:50

机器学习（二）：房价预测

我们将使用带AdaBoost算法的决策树回归器（decisiontreeregressor）来解决这个问题。决策树是一个树状模型，每个

肉蛋葱鸡起飞·2022-12-14 22:50

机器学习小白：决策树和adaboost

好文链接：https://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/65697652https://blog.csdn.net/Daycym/article/details/80768217https://blog.csdn.net/qq_40845344/article/details/98983875预备知识：1.熵是对平均不确定性的度量2.平均互信息

qq_44925057·2022-12-14 15:00

第六课多算法组合与模型调优

1.3模型选择1.4交叉验证1.5寻找最佳超参数2模型优化2.1模型状态2.2模型优化12.3模型优化22.4模型优化32.5模型优化4：模型融合2.5.1bagging2.5.2staking2.5.3adaboost2.5.4GradientBoostingTree1

约定写代码·2022-12-14 15:24

机器学习十大常用算法

今天的算法如下：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.SVM5.朴素贝叶斯6.K最近邻算法7.K均值算法8.Adaboost算法9.神经网络10.

qq_27742869·2022-12-14 12:28

【目标检测系列】目标检测算法综述

1.传统方法：如adaboost+harr用来检测hog+svm用来识别。流程：a.穷举搜索框，设置目标大小范围以及高宽比例，穷举N种框。b

若曦爹·2022-12-14 07:41

opencv基于DNN的人脸检测

from：https://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/78907425opencv3.4版之前自带的人脸检测器是基于Haar+Adaboost的，速度还可以

R-G-B·2022-12-13 20:12

银行客户违约信息分析（数据挖掘）

本文对数据进行了数据探索，对数据的基本情况、相关性进行了一定的分析；数据清洗使用了填充、取均值、删除异常值的方法；利用绘制热力图选择了合适的特征向量；最后，采用决策树、若决策数、AdaBoost分类模型进行比较分析并比较几种分类方法的准确率

今天不熬夜！·2022-12-13 14:03

【人工智能】【总结】CMSC5707 Advanced Topics in Artificial Intelligence

文章目录1.音频信号处理介绍2.音频信号预处理3.特征4.特征重现5.语音识别6.AdaBoost7.人脸识别8.神经网络9.卷积神经网络10.Auto-Encoder11.循环神经网络和LSTM12.

叼辣条闯天涯·2022-12-13 13:14

监督学习 | 集成学习之Bagging、随机森林及Sklearn实现

2.2RandomPatches和随机子空间3.随机森林3.1极端随机树3.2特征重要性参考资料相关文章：机器学习|目录监督学习|决策树原理及Python实现监督学习|决策树之Sklearn实现监督学习|集成学习之AdaBoost

X1AO___X1A·2022-12-12 23:56

机器学习实战（集成学习与随机森林）

集成学习与随机森林更新权重AdaboostAdaBoostClassifier(base_estimator=None,n_estimators=50,learning_rate=1.0,algorithm

aka.炼金术士·2022-12-12 23:26

10 集成学习和随机森林

10-2SoftVotingClassifier10-3Bagging和Pasting10-4OOB（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论10-5随机森林和Extra-Trees10-6AdaBoosting

梵高Coding·2022-12-12 23:22

ML - 集成学习代码实现

SoftVotingClassifierBagging和Pastingoob并行化处理（n_jobs）随机采样bootstrap_features随机森林Extra-Trees集成学习解决回归问题BoostingAdaBoostingGradientBoostingBoosting

伊织code·2022-12-12 23:20

随机森林与集成方法学习笔记（2）

Adaboost：它是通过改变分类错误的实例权重后再进行分类

羊咩咩咩咩咩·2022-12-12 23:20

集成学习 hard/soft Voting,Bagging/Pasting,oob 随机森林

五、ExtraTrees六、Boosting1、AdaBoosting2、GrandientBoosting3、Stacking一、什么是

爱吃肉c·2022-12-12 23:46

《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总

3.3广义感知器参数学习算法第四章前反馈神经网络算法4.1使用反向传播算法的随机梯度下降训练过程第七章网络优化与正则化算法7.2一种逐次减半的动态资源分配方法第十章模型独立的学习方式算法10.1二分类的AdaBoost

是一个小迷糊吧·2022-12-12 18:06

机器学习之集成学习（实验记录）

集成学习实验任务一、实验目标二、实验内容三、实验任务及步骤四、实验总结一、实验目标了解集成学习的基本结构、训练方法、实现方法，并通过随机森林与Adaboost算法加深理解。

会赚钱的AI·2022-12-12 11:36

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

(DeepLearning)资料(Chapter1)《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost

weixin_30918415·2022-12-12 08:49

Adaboost-分类

##Adaboost-分类fromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_classification

1289902828·2022-12-12 00:47

scikit包遇到的问题。

因为需要调用scikit包中Adaboost算法，我们需要设定一个基础分类器，因为开始不知道随便设定一些分类器，出现错误信息：TypeError:fit()gotanunexpectedkeywordargument'sample_weight

葫芦赛赛·2022-12-11 12:07

周志华《机器学习》习题8.3——python实现基于决策树的AdaBoost集成学习器

本文将以周志华《机器学习》中的习题8.3的要求和数据，用python完成一个基于决策树的AdaBoost。

连长少尉·2022-12-11 11:28

AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结2——级联分类器与检测过程

出处http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/76319491.弱分类器在确定了训练子窗口中的矩形特征数量和特征值后，需要对每一个特征f，训练一个弱分类器h(x,f,p,O)。在CSDN里编辑公式太困难了，所以这里和公式有关的都用截图了。特别说明：在前期准备训练样本的时候，需要将样本归一化和灰度化到20*20的大小，这样每个样本的都是灰度图像并

liqiuguo·2022-12-10 16:22

机器学习—分类算法的对比实验

文章目录前言一、分类算法实现1.决策树2.KNN3.SVM4.逻辑回归5.朴素贝叶斯6.随机森林7.AdaBoost8.GradientBoosting二、分类算法的对比前言对各种机器学习分类算法进行对比

小白只对大佬的文章感兴趣·2022-12-08 17:09

风控模型师面试准备--技术篇

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56175215一.算法逻辑回归决策树集成学习（随机森林，Adaboost，GBDT，XGBOOST，LightGbm）二.特征工程三.模型评估与优化一

大山6688·2022-12-08 10:52

数据挖掘——AdaBoost（波士顿房价预测）

知识点整理：实战：#回归：#用AdaBoost回归分析对波士顿房价进行了预测fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.ensembleimportAdaBoos

嚯嚯嚯嚯什么都不会·2022-12-07 16:19

股票策略03 | 基于机器学习的多因子策略

量化策略开发，高质量社群，交易思路分享等相关内容『正文』ˇAdaboost算法介绍提升算法的主要目的是将预测能力有限的单个弱学习器（例如决策树）组合成一个集成强学习器。

松鼠宽客·2022-12-07 13:50

【机器学习】提升方法AdaBoost二分类例题 C++实现

题目来源：统计学习方法（第二版李航）第八章第一节AdaBoost例子实现P158题目：给定如图所示训练数据集。假设弱分类器由xv产生，其阈值v使该分类器在训练数据上分类误差率最低。

ayitime·2022-12-07 12:25

组合预测 | MATLAB实现基于BP-Adaboost强分类器多特征分类预测

组合预测|MATLAB实现基于BP-Adaboost强分类器多特征分类预测目录组合预测|MATLAB实现基于BP-Adaboost强分类器多特征分类预测预测效果基本介绍模型特性程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2022-12-06 17:18

机器学习02-分类算法

分类算法分类算法集成学习bagging（bootstrapaggregating）boostingAdaboost、GBDT与XGboost支持向量机朴素贝叶斯分类模型K近邻PCA和LDAMOOC大学课程商务数据分析跟学笔记分类算法分类算法利用训练样本集获得分类函数即分类器

twilight_cc·2022-12-06 14:58

【机器学习】集成学习 (Ensemble Learning) (一) —— 导引

Bagging)2.1.1自助采样法(BootstrapSampling/Bootstrapping)2.1.2随机森林(RandomForest)2.2提升法(Boosting)2.2.1自适应提升(Adaboost

何处闻韶·2022-12-06 14:25

Adaboost的python简单实现

Adaboost的python简单实现一、代码一、代码#弱学习器类classweakLearner():#初始化函数def__init__(self):self.type_feature=None#特征的类型

小凉爽&玉米粒·2022-12-06 00:58

gbdt算法_决策树之 GBDT 算法 - 回归部分

在学习GBDT之前，你需要对CART、AdaBoost决策树有所了解，和AdaBoost类似，GBDT也是一种Boosting类型的决

weixin_39760689·2022-12-06 00:26

（保证能看懂系列）集成算法之Boosting - GBDT回归算法手推原理以及 python 实现

GradientboostingAdaboost采用的是通过增加每个错分点的权重，减小对分点的权重，并且为每个弱分类器设置权重来获得最终的分类结果的。

Lee_Yu_Rui·2022-12-05 23:47

机器学习基础—— Trick（调参技巧）

Trick1：权值初始化weights=np.ones(N)/N1应用场景：（1）由一堆decisionstump构成的weakclassifiers用于AdaBoost时的的初始权重分配；Trick2

长风o·2022-12-05 13:25

k-Means算法和实战演练

1.k-均值聚类算法介绍跟之前写的SVM和Adaboost算法不一样的是，k-均值聚类算法所进行分类的数据是没有类别的。

taichitaichi·2022-12-05 10:22

Python实现Stacking回归模型(随机森林回归、极端随机树回归、AdaBoost回归、GBDT回归、决策树回归)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景Stacking通常考虑的是异质弱学习器（不同的学习算法被组合在一起），stacking学习用元模型组合基础模型。stacking的概念是学习几个不同的弱学习器，并通过训练一个元模型来组合它们，然后基于这些弱模型返回的多个预测结果输出最终的预测结果。本项目应用Stac

胖哥真不错·2022-12-05 09:37

matlab神经网络43个案例PDF,matlab神经网络预测模型

神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost

普通网友·2022-12-05 09:13

Task7 第八章集成学习

目录1.学习器的概念2.Boosting（AdaBoost算法）3.学习器的组合策略（averaging、voting、Stacking）4.如何度量学习器之间的“多样性”5.基础知识1.学习器的概念集成学习就是说将多个

Element简·2022-12-04 15:08

第八章集成学习——周志华

（1）Adaboost算法怎么工作？Adaboost算法思想：一个弱学习器提升为强学习器的算法。

laymenISmouse·2022-12-04 15:05

boosting族算法手册，从Boosting到XGBoost, LightGBM, Catboost

文章目录一、从决策树和集成学习讲起1.分类与回归树（classificationandregressiontree，CART）1.1CART回归基本原理二、提升算法（Boosting）1.AdaBoosting

RicardoOzZ·2022-12-04 00:45

人工智能面试总结-Boosting&Bagging

介绍下AdaBoost、GBDT、XGboost、LightGBM、RF算法？说说Adaboost的优缺点？说说LightGBM与XGBoost的区别？说说XGBoost、GBDT的区别？

啥都生·2022-12-03 09:37

【大数据分析与挖掘】决策树（ID３、Ｃ４.５、CART）与随机森林、集成学习学习笔记，Boosting与Bagging

目录一.决策树与随机森林1.决策树①ID3②C4.5③CART区别过拟合和剪枝处理2.集成学习①提升(Boosting)Adaboost②袋装(Bagging)随机森林(RandomForest)一.决策树与随机森林

要奶茶也要啵啵吖·2022-12-02 20:48

700 页的机器学习笔记火啦，图文生动形象

我们已经准备好了完整版的机器学习笔记PDF，感兴趣的同学可以直接下载链接:百度网盘请输入提取码提取码:ie8i作者介绍了常用的算法，包括：线性回归逻辑回归神经网络SVMKnnK-Means决策树随机森林AdaBoost

SophiaCV·2022-12-02 02:21

机器学习实验 - 集成学习（AdaBoost、Bagging、随机森林）

实验结果分析三、总结及问题说明四、参考文献附录：实验代码报告内容仅供学习参考，请独立完成作业和实验喔~一、报告摘要1.1实验要求（1）掌握集成学习思想，掌握boosting和bagging策略;（2）基于Adaboost

qq_41626672·2022-12-02 00:18

集成学习XGBoost原理

其中最为经典的算法就是Adaboost,gdbt,xgboost等算法，本文将从xgboost的原理出发，带大家理解boosting算法。由于xgboost是提升树模型，所以它与决

Tanya_girl·2022-12-01 16:19

机器学习7集成学习方法

我们这主要讲述Boosting中代表性算法AdaBoost元算法基于数据集多重抽样的分类器前面介绍了K近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归以及支持向量机这些算法各有优缺点，我们自然可以将不同的分类器组合起来

weixin_30716141·2022-12-01 15:25

机器学习&深度学习经典资料汇总,data.gov.uk大量公开数据

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

weixin_34007879·2022-12-01 10:48

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