AdaBoost

《神经网络与深度学习》-模型独立的学习方式

模型独立的学习方式1.集成学习1.1AdaBoost算法2.自训练和协同训练2.1自训练2.2协同训练3.多任务学习4.迁移学习4.1归纳迁移学习4.2转导迁移学习5.终身学习6.元学习6.1基于优化器的元学习
你电吴彦祖·2023-01-01 09:24

有监督算法和无监督算法都有哪些

有监督分类的算法:在已经有标签的数据上去分类在已经有标签的数据上去预测上传笔记本电脑的品相品相好的给1不好的给0主要有下面一些分类算法k临近算法分类朴素贝叶斯分类决策树分类随机森林分类分类回归分类KNNAdaboostGDDTXGBoostLightGBM
一个人看小丸子·2022-12-30 22:30

深度之眼（二十三）——Python：Sklearn库

文章目录零、导读一、数据集的预处理（鸢尾花数据集为例）二、八大传统分类算法2.1K邻近2.2朴素贝叶斯2.3决策树2.4逻辑回归2.5支持向量机2.6集成方法2.6.1随机森林2.6.2Adaboost2.6.3
周末不下雨·2022-12-30 07:19

机器学习算法的应用场景（比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归）

数据维度越高，随机森林就比AdaBoost强越多
flare zhao·2022-12-29 18:19

[转]机器学习和深度学习资料汇总【01】

34707539/article/details/52105681《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_30535913·2022-12-29 15:28

python数据分析与挖掘实践大作业_数据挖掘大作业最终报告.PDF

2620160012王晓媛2620160007李昱燃2620160009用户行为预测——以某电信公司为例摘要本文讨论了一个关于用户行为预测的数据挖掘问题，在对某电信公司客户数据集的处理、RandomForestAdaBoost
weixin_39842237·2022-12-29 13:09

opencv实现单目标跟踪

BOOSTINGTracker：和Haarcascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好，但是作为元老还是有必要提及的。
平行世界里的我·2022-12-29 11:00

利用集成学习（Adaboost（DTs））对高光谱影像数据集（mat）分类

Salinas的mat文件以Indianapines为例：Indian_pines.mat、Indian_pines_gt.matBand:220pixel:145*145class:16类别：2.方法adaboost
西红柿炒豆腐·2022-12-28 23:21

简单容易理解的迁移学习（TrAdaBoost），附带迁移学习的原论文

什么是迁移学习？迁移学习是指将一个场景下学习到的知识迁移到另一个场景应用（这个场景是自己模型需要的场景）。简单举例说明一下：比如说你学会走了在去跑是不是就更容易了。会英语就更容易学习语法了这就是人类与生俱来的能力，利用已有的知识经验来解决相似的任务，当然我们也希望机器也具备这样的能力。在举例子说明：假如你现在能区分一张猫和狗的图片，那么现在能不能区分苹果和梨的区别，这样就可以让机器有了前者的经验来
Cchaofan·2022-12-28 23:14

近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）

《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.
pinjer·2022-12-28 14:03

机器学习十大算法之Matlab-7随机森林10集成学习

集成学习随机森林+BoostingMatlab代码随机森林例子1-用随机森林算法对周志华《机器学习》中的西瓜数据集3.0进行分类例子2-用随机森林算法对鸢尾属植物数据集Iris进行分类,并绘制包外误差曲线图.Adaboosting
林大帅6688·2022-12-27 22:35

机器学习基础简述（一）：决策树

1.几种常见算法的简单对比算法类别算法特点对比损失函数随机森林（RF）bagging方法，基于样本对样本进行有放回采样，多次采样来训练不同树，最后投票得到结果adaboostboosting方法，基于样本提高被错分样本的权重
巧克力珍珠奶茶·2022-12-27 21:17

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

《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.
RYP_S·2022-12-27 15:16

近200篇机器学习&深度学习资料分享

《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.
麦晓宇·2022-12-27 15:43

不平衡数据处理技术——RUSBoost

是一个非常简单的针对不平衡数据集的算法，算法如其名，就是RUS+BoostRUS（randomundersampling）：随机欠抽样，随机从数据集中抽取一定量的多数类样本和少数类组成平衡分布的训练数据集Boost：指的是Adaboost.M2
chuduogui9750·2022-12-27 12:35

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

《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.
暁樱·2022-12-27 09:27

机器学习之算法总结

传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。
IT_xiaobaibai_·2022-12-27 09:18

机器学习&深度学习资料

ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md《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
Bryan__·2022-12-27 09:16

基于Python的中医藏象辨证量化诊断系统的设计与实现

包含：lunwen+开题报告+开题答辩PPT+毕业答辩PPT+项目源码摘要目的：本设计旨在深入研究深度学习、集成学习等机器学习理论，并应用相关算法开展中医藏象辨证量化诊断的创新研究和应用，在设计和实现AdaBoost
biyezuopinvip·2022-12-26 15:33

TIP2022｜领域迁移Adaboost，让模型“选择”学哪些数据

论文下载：https://zdzheng.xyz/files/TIP_Adaboost.pdf备份：https://arxiv.org/pdf/2103.15685.pdf作者：ZhedongZheng
Layumi1993·2022-12-25 17:23

机器学习1000题学习笔记

第一篇博客-1000题笔记写作原因优化理论模型分类Sigmoid函数归一化HMM隐马尔可夫模型决策树Adaboost:GDBT极大似然对最小二乘法的解释层级贝叶斯模型EM算法与聚类EM算法的更多解释SVM
一直努力的喜羊羊·2022-12-25 12:00

opencv机器学习 Haar特征 LBP特征 adaboost集成学习 级联分类器 支持向量机SVM 主成分分析PCA 人工神经网络(ANN) 笑脸检测 SVM分类 笑脸 检测

github地址一、Haar特征级联分类器（CascadeClassifier）AdaBoost强分类器串接级联分类器是将若干个分类器进行连接，从而构成一种多项式级的强分类器。
EwenWanW·2022-12-25 09:04

Hog SVM 车辆识别

在人脸检测方面目前主流的方法，先不考虑复杂的深度学习，大多采用Haar和Adaboost的手段来实现。我接下来将会用着两种方法来实现对卡口的车辆检测。
LouYihang·2022-12-25 09:59

人工智能与数据挖掘复习

4、简述AdaBoost算法。二、综合题1、设训练例子集如表所示，请用ID3算法完成其学习过程。
喝着奶茶敲实验·2022-12-25 09:52

基于AdaBoost算法的情感分析研究

源码下载http://www.byamd.xyz/hui-zong-1/基于AdaBoost算法的情感分析研究摘要随着互联网的快速发展，各类社交媒体平台如微信、QQ等也与日俱增，而微博更是集成了传统网站
qiu xi sun·2022-12-25 08:04

机器学习笔记——集成学习EnsembleLearning+代码详解

机器学习笔记——集成学习EnsembleLearning一、集成学习初步了解1.1集成学习基本思想1.2集成学习分类二、AdaBoost2.1AdaBoost基本思想2.2AdaBoost代码详解三、GBM
AgentSmart·2022-12-24 19:52

Datawhale组队学习之集成学习——Task 6 Boosting

Datawhale组队学习之集成学习——Task6Boosting一、Boosting方法的基本思路二、Adaboost算法1、Adaboost基本原理2、使用sklearn对Adaboost算法进行建模三
Codewith_jing·2022-12-24 14:08

【ML】随机森林(Random Forest) 从入门到放弃再到掌握

目录集成学习决策树BoostingAdaboostGBDT梯度提升决策树是属于boosting集成学习的一种方法，通过构建多颗CART回归树，每一轮利用上一轮学习器的残差进行树的创建。
半九拾·2022-12-24 13:19

【白话机器学习】算法理论+实战之K-Means聚类算法

1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost
算法channel·2022-12-24 11:04

【机器学习】Adaboost、GBDT、XGBoost算法原理解析

问题在上一个问题“boosting思想”中我们已经简单谈了下提升方法boosting的基本思路，这个问题让我们深入了解下boosting思想中最具代表性的算法AdaBoost。
秋天的波·2022-12-24 10:58

随机森林（Random Forest）原理小结

模型评价完整代码参考本博客中使用到的完整代码请移步至:我的github：https://github.com/qingyujean/Magic-NLPer，求赞求星求鼓励~~~集成学习系列文章：集成学习原理小结（AdaBoost
咕叽咕叽小菜鸟·2022-12-24 08:35

【机器学习实战】基于代价敏感学习的AdaCost方法用于信用卡欺诈检测

2.对Adaboost的代码进行修改，构造代价调整函数，并对数据集进行分类代码结构：adacost.pyimportnumpyasnpfro
想做一只快乐的修狗·2022-12-24 00:41

python笔记

基础内容连接算法内容连接机器学习之adaboost代码实现https://blog.csdn.net/qq_37960402/article/details/88539253机器学习之集成学习1https
weixin_30466953·2022-12-23 11:57

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网
月疯·2022-12-22 12:23

数据挖掘算法学习及应用场景

常用的数据挖掘算法及其应用场景参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习
无人不智能，机器不学习·2022-12-22 11:22

决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集
欣一2002·2022-12-22 07:19

集成学习:随机森林/GBDT/XGBoost (学习笔记一)

知识点:随机森林提升算法GBDT(迭代决策树)AdaboostXGBoostStacking集成学习(EnsembleLearning)集成学习的思想就是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器
谨慎殷勤·2022-12-22 07:18

树模型：决策树、随机森林（RF）、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM和CatBoost算法区别及联系

1995年，Freund等人提出AdaBoost算法。1999年，Friedman在其论文中最早提出GBDT。2001年，Breiman提出随机森林算法。20
渣渣zheng·2022-12-22 07:11

机器学习算法之集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost（下）

梯度提升迭代决策树GBDTGBDT也是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同；区别如下：AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代；GBDT
Mr Robot·2022-12-22 07:06

简述决策树，随机森林和XGBOOST之间的关系

https://www.it610.com/article/1281962579127713792.htm简述决策树，随机森林和XGBOOST之间的关系本文主要讲解：决策树，随机森林和xgboost，附带讲解AdaBoost
ch206265·2022-12-22 07:02

模式识别和机器学习重点算法总结篇

文章目录1，反向传播算法训练步骤总结：1.1步骤：1.2影响网络性能的因素：1.3卷积神经网络权重计算2，Adaboost算法的设计思想和主要计算步骤：2.1设计思想：2.2计算步骤：3，k_means
程序媛JD·2022-12-21 18:00

【毕业设计_课程设计】基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现

文章目录0项目说明1实验过程2实验结果3项目工程0项目说明基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1实验过程训练样本：MIT人脸数据库样本尺寸
m0_71572237·2022-12-21 07:48

机器学习和数据挖掘推荐书单

《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法
漂亮男孩不说谎·2022-12-21 07:46

机器学习和数据挖掘推荐书单及简介

《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法
asdasdasdasasd1111·2022-12-21 07:13

数据挖掘的11大算法及python实现（个人笔记整理，非教学用）

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CARTl。聚类算法：K-Means，EMl。关联分析：Aprioril。
浪漫的数据分析·2022-12-20 20:17

机器学习 --- Adaboost

简介Adaboost是属于机器学习里面的监督学习，是一个二分类模型。
川师_King·2022-12-20 17:39

机器学习：集成学习

定义：通过训练多个个体学习器，及一定的结合策略，形成最终的强学习器；分类：同质：个体学习器种类一样；boosting系列（提升）：个体学习器存在强依赖关系，串行生成--Adaboost\GBDT\Xgboostbagging
Little_mosquito_·2022-12-20 13:05

统计学中的Bootstrap方法（Bootstrap抽样）

机器学习中的Bagging，AdaBoost等方法其实都蕴含了Boostrap的思想，在集成学习的范畴里Bootstrap直接派生出了Bagging模型.子样本之于样本，可以类比样本之于总
hxxjxw·2022-12-20 12:45

阿里云天池大赛赛题（机器学习）——天猫用户重复购买预测（完整代码）

读取全部数据获取训练和测试数据切分40%数据用于线下验证交叉验证：评估估算器性能F1验证ShuffleSplit切分数据模型调参模糊矩阵不同的分类模型LR模型KNN模型tree树模型bagging模型随机森林模型ExTree模型AdaBoost
全栈O-Jay·2022-12-19 19:12

【毕业设计_课程设计】基于机器学习的情感分类与分析算法设计与实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4项目流程4.1获取微博文本4.2SVM初步分类4.3使用朴素贝叶斯分类4.4AdaBoost4.4.1二分类AdaBoost4.4.2多分类AdaBoost4.4.2.1AdaBoost.SAMME4.4.2.2AdaBoost.SAMME.R5
m0_71572237·2022-12-19 09:03
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