AdaBoost

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

我的问题是，能不能集成不同类型的机器学习算法，比如随机森林、神经网络、逻辑回归、AdaBoost等，然后优中选优，以进一步提升性能。集成学习分为两大类同质集成，就是基模型都是通过一个基础
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)

文章目录介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging算法与Boosting算法的不同之处介绍Boosting的意思就是提升，这是一种通过训练弱学习模型的“
you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:54

模型训练trick篇

损失函数分类任务0-1损失函数绝对值损失函数，指数损失函数exponenetialloss，，例如adaboost感知损失函数perceptronloss，，合并损失函数Hingeloss，，例如SVM
Icevivina·2024-01-28 12:53

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章
随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

机器学习（13）——adaboost

前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么就称为梯度提升(Gradientboosting)；提升技术的意义：如果一个问题存在弱预测模型，那么可以通过提升技术的办法得到一个强预测模型；常见的模型
飘涯·2024-01-27 16:34

openmp编程在linux下编译命令,OpenMP在ARM-Linux以及NDK中的编译和使用

这次突然听同事说增加了OpenMP选项后，在Windows+X86上有极大的优势，adaboost速度提高3倍。所以赶快在ARM-Android-NDK上测试一下。
半生瓜Cc·2024-01-27 08:58

Adaboost处理多分类问题(参数调优，解决数据不平衡问题)

AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数我们首先来看看AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor框架参数。
m0_51876286·2024-01-26 20:15

（十 七）boosting\adaBoosting--迭代算法

一、原理的描述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)。
羽天驿·2024-01-25 21:50

分类预测 | Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现GRU-Attention-Adaboost
机器学习之心·2024-01-25 16:54

机器学习核心算法

熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法Bagging模型使用Bagging模型的示例代码Boosting模型AdaBoostStacking
llovew.·2024-01-25 07:51

分类预测 | Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost基于长短期记忆网络融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现LSTM-Attention-Adaboost
机器学习之心·2024-01-24 06:56

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

西瓜书学习笔记——Boosting（公式推导+举例应用）

文章目录引言AdaBoost算法AdaBoost算法正确性说明AdaBoost算法如何解决权重更新问题？AdaBoost算法如何解决调整下一轮基学习器样本分布问题？
Nie同学·2024-01-24 00:26

集成学习

前者的代表是AdaBoost算法，后者的代表是Bagging算法。BoostingBoosting
dayL_W·2024-01-23 22:39

区间预测 | Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-18 09:39

SVR， adaboost， MLP， GBDT， XGBOOST， LIGHTGBM以及随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释

SVR,MLP,adaboost，GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM，随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超参数优化拆分训练集和测试集，进行shap解释导入所需要的库及数据处理
sdu_study·2024-01-17 14:18

区间预测 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE
机器学习之心·2024-01-17 05:57

GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记

介绍集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel)，即基学习器的线性组合。
桂花很香,旭很美·2024-01-16 11:12

区间预测 | Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-01-16 08:52

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（人脸检测）

这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。
人工智能研究所·2024-01-16 06:21

集成学习之Adaboost算法详解

Adaboost算法一般用来做二分类，使用的树深度不要过深，否则容易过拟合。算法推导流程：初始化训练样本权重，训练第一个学习器如果
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:41

机器学习---lightGBM

1.lightGBM演进过程AdaBoost是⼀种提升树的方法，和三个臭皮匠，赛过诸葛亮的道理⼀样。
三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:24

理论U4 集成学习

多样性增强1）多样性增强：在学习过程引入随机性2）输入属性扰动3）输出表示扰动4）算法参数扰动5、集合策略1）平均法2）投票法3）学习法二、集成学习方法1、串行化方法1）典型算法：提升Boosting算法(Adaboost
轩不丢·2024-01-14 12:07

机器学习之集成学习AdaBoost

概念AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种迭代的集成学习算法，其主要目标是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的模型。
贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

AdaBoost（AdaptiveBoosting）提升（boosting）方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。
孤嶋·2024-01-10 08:41

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.1与Adboost比较回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，Adboost实际
Kiroro·2024-01-07 13:50

Adboost算法

1描述AdaBoost算法每次都是使用全部的样本进行训练，每一轮训练结束后，得到一个基学习器，并计算该基学习器在训练样本的预测误差率，然后根据这个误差率来更新下一轮训练时训练集合样本的权重系数和本轮基学习器的投票权重
歌者文明·2024-01-07 11:04

西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章 集成学习

个体与机器的概念8.1.2集成同种类型的个体学习器8.1.3集成不同类型的个体学习器8.1.4集成学习的分类（根据生成过程分类）8.2Boosting8.2.1算法概述8.2.2算法总体过程8.2.3AdaBoost
smile-yan·2024-01-06 18:25

毕业设计：基于机器学习xgboost lgbm adaboost 的空气质量预测pm2.5‘, ‘so2‘, ‘no2‘ 完整代码数据-可直接运行

项目详细视频讲解介绍：基于机器学习xgboostlgbmadaboost的空气质量预测-完整代码数据可直接运行_哔哩哔哩_bilibili数据展示：运行结果展示：项目代码：fromsklearnimportpreprocessingimportrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessi
甜辣uu·2024-01-04 16:03

提升算法之Adaboost算法

今天叙述一个实用的算法-adaboost算法，在进入正题之前先叙述一下提升算法的一些基本思想和一些相关的概念。
LiBiscuit·2024-01-04 11:52

【Python特征工程系列】教你利用AdaBoost模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第187篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相
数据杂坛·2024-01-01 12:31

机器学习---adaboost二分类、回归

1.adaboost二分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_gaussian_quantiles
三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:53

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点
Kilig*·2023-12-31 06:45

【机器学习】Adaboost

1.什么是AdaboostAdaBoost（adaptboost），自适应推进算法，属于Boosting方法的学习机制。是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。
DonngZH·2023-12-30 10:50

机器学习实战--adaboost

这就是我们adaboost的思想：通过多个弱分类器的组合，构成一个强分类器。
sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

机器学习 --- Adaboost

第1关：Boosting第2关：Adaboost算法#encoding=utf8importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifier
*Crystal·2023-12-30 10:11

机器学习中的强学习器：AdaBoost算法详解

目录1.引言2.AdaBoost的基本概念2.1弱学习器2.2错误率与权重更新3.AdaBoost的工作流程3.1初始化权重3.2训练弱学习器3.3更新样本权重3.4构建强学习器4.AdaBoost的优缺点
轩Scott·2023-12-26 11:21

基于Boosting的力扣题目建模分析

基于Boosting的力扣题目建模分析1背景介绍2数据说明3描述性分析3.1分类问题描述性分析3.2回归问题描述性分析4建模分析4.1Boosting概述4.2AdaBoost算法4.2.1算法概述4.2.2
twinkle 222·2023-12-25 15:08

【机器学习】Boosting算法-AdaBoost算法

一、AdaBoost理论随机森林与AdaBoost算法的比较AdaBoost算法AdaBoost模型训练误差分析从广义加法模型推导出AdaBoost训练算法，从而给出AdaBoost算法在理论上的解释各种
十年一梦实验室·2023-12-25 01:05

模式识别与机器学习（九）：Adaboost

1.原理AdaBoost是AdaptiveBoosting（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。
从零开始的奋豆·2023-12-23 22:37

Sklearn之Ensemble 估计器

最常用的Ensemble估计器排列如下：AdaBoostClassifier:逐步提升分类器AdaBoostRegressor:逐步提升回归器BaggingClassifier:装袋分类器BaggingRegressor
月疯·2023-12-23 16:08

机器学习算法（11）——集成技术（Boosting——梯度提升）

我还讨论了随机森林和AdaBoost算法。但在这里我们讨论的是梯度提升，在我们深入研究梯度提升之前，了解决策树很重要。因此，如果您不熟悉决策树，那么理解梯度提升可能并不容易。
无水先生·2023-12-22 11:42

AdaBoost提升方法

AdaBoost提高前一轮被分类错误样本的权值，降低前一轮被分类正确的权值；加大分类误差率小的弱分类器。
沉住气CD·2023-12-21 02:02

常见的分类算法

本文将介绍十种常见的分类算法，包括K-近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、逻辑回归算法、神经网络算法、随机森林算法、梯度提升算法、AdaBoost算法和XGBoost算法。
调钟师·2023-12-21 01:01

基于adaboost算法在网络不良照片识别中的方法研究

摘要：随着科技时代的进步，互联网技术在计算机的广泛使用的给人提供便利的同时，也萌发了很多危害。人像检测技术开始于上世纪60-70时代，经过几十年的研究与应用，已经慢慢完善。但时代的进步让识别技术的要求愈来愈高，检测敏感照片是一项重要识别类工作，所以关于这种技术和理论不断地被人们所关注，渐渐成为研究热点。本文针对不良照片中的感兴趣区域的检测提出了一些新方法，改进训练弱分类器的权值方法，高效率的分辨出
qq_q992250277·2023-12-19 22:01

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1
lym94·2023-12-18 14:53

2018文章集合

机器学习实战之KNN算法机器学习实战之朴素贝叶斯机器学习实战之决策树机器学习实战之Logistic回归机器学习实战之AdaBoost元算法机器学习实战之线性回归机器学习实战之树回归机器学习实战之K-
罗罗攀·2023-12-17 08:22

AdaBoost 详解

AdaBoostBoostingBoosting是指，仅通过训练精度比随机猜想（50%）稍高的学习器，通过集成的方式过建出强学习器。其中boosting中最有名的是AdaBoost算法。
Gowi_fly·2023-12-17 03:47

机器学习---Adaboost算法

1.Adaboost算法介绍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）。
三月七꧁ ꧂·2023-12-16 14:17

西瓜书-AdaBoost

zhuanlan.zhihu.com/p/57689719概念集成学习（ensemblelearning）通过构建多个个体学习器并结合起来完成学习任务。做一个简单分析，考虑二分类问题，假定基本分类器的错误率为,有由基分类器相互独立，设X为T个基分类器分类正确的次数，因此根据Hoeffding不等式令得由上面的式子可以得到，个体分类器的数目越大。错误率将指数级下降，最终变为0。要获得好的集成，个体学
weixin_34418883·2023-12-04 04:15
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