AdaBoost

深度学习介绍

95-02年以统计机器学习为主，代表性的研究热点有SVM/AdaBoost。02-12年以图模型为主，代表性的研究热点有专家系统，智能决策。12-至今，主要
bao231·2021-02-04 14:08

python一元线性回归的优点_Python实现机器学习一（实现一元线性回归）

顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值
司焱·2021-02-03 07:16

基于集成学习方法Random Forest、Adaboost、GBDT、LightGBM、XGBoost的调参、建模、评估实现kaggle竞赛员工离职案例分析（2）

基于集成学习方法RandomForest、Adaboost、GBDT、LightGBM、XGBoost的调参、建模、评估实现kaggle竞赛员工离职案例分析（2）引言3.adaboost模型分类贝叶斯调参
smile_小北·2021-01-25 16:22

基于集成学习方法(Random Forest、Adaboost、GBDT、LightGBM、XGBoost)的调参、建模、评估实现kaggle竞赛员工离职案例分析（1）

基于集成学习方法RandomForest、Adaboost、GBDT、LightGBM、XGBoost的调参、建模、评估实现kaggle竞赛员工离职案例分析（1）引言实验内容实验环境数据准备数据初探导入相关的包忽略警告及可展示读取数据数据探索空值
smile_小北·2021-01-25 15:59

adaboost 行人检测 源码_CVPR2020|行人检测与重识算法推荐论文源码大盘点

(“图像算法”微信公众号，猛击关注，置顶更快接收消息)本文收集了CVPR2020一些行人检测与人员重识别优秀论文，我们知道在视频监控相关领域这些技术方向可以得到很好得广泛应用。行人检测及人群计数从内容来看主要解决行人与行人、行人与物体间的遮挡透视，和尺度问题带来得挑战人员重识别有基于静态和动态视图ReID，方向可细分为：跨分辨率、跨域、跨模态(可见光-红外)、遮挡、非监督、射频信号人员重识别等。相
认真的赵先森·2021-01-08 02:11

kmeans中的k的含义_实战 | KMeans 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
南辰以北·2021-01-06 18:42

国科大 - 模式识别与机器学习（黄庆明等）- 期末复习 - 试卷

偏差方差分解EM求解GMMEM求解GMMEM算法求解GMM&K-means异同聚类算法选择聚类选择势函数势函数线性判别：系数Fisher原理逻辑回归Fisher原理LR原理Fisher和Bayes的等价AdaBoostAdaBoosterrAdaBoostAdaBoostK-L
一剑何风情·2021-01-04 09:22

kmeans中的k的含义_【白话机器学习】算法理论+实战之KMeans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
水木年华8·2021-01-04 06:46

调用kmeans_KMeans聚类算法详解

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
Llenlleawg·2021-01-04 06:44

ML《集成学习（三）Boosting和Adaboosting回归树》

上一篇博文我们学习了adaboosting算法用于分类树的算法，今天想把adaboosting算法用于回归树的算法也补充下：这里我们学习的是adaboostingR2算法：存在样本集D={(x1,y1)
星海千寻·2021-01-04 02:17

ML《集成学习（二）Boosting之Adaboosting》

一：集成学习集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能，也就是平常所说的“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理。下面从两个方面对集成学习进行简要介绍。它有两个大种类：根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可以分为两大类，即个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法
星海千寻·2021-01-03 02:31

机器学习：集成算法

集成算法使用规模1.2集成算法分类1.3集成算法特点2bagging算法2.1随机森林算法2.1.1决策树之间的独立性2.1.2bootstrap2.1.3随机森林算法流程3boosting算法3.1Adaboost
冰糖柑·2020-12-28 18:57

机器学习笔记（六）Boosting集成学习算法Adaboost和GBDT

一、前言在前一篇文章中我们介绍了集成学习算法中的Bagging模型，本篇文章将继续介绍集成学习算法中的另一个代表性算法Boosting模型。Boosting是一种可将弱学习器提升为强学习器的算法，其理论依据是Kearns和Valiant首先提出了”强可学习（stronglylearnable）”和“弱可学习（weaklylearnable）”的概念。他们指出：一个概念（一个类，label），如果存
二加三等于五·2020-12-23 09:01

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
阿里云云栖号·2020-12-22 11:52

opencv入门基础（六）基于Haar级联的人脸检测

opencv入门基础（六）基于Haar级联的人脸检测一.HaarCascade哈尔级联核心原理：使用Haar-like特征做检测IntegralImage积分图加速特征计算AdaBoost选择关键特征，
学习要有仪式感呦·2020-12-20 15:29

AdaBoost

AdaBoostAdaBoost是典型的Boosting算法，即找到相对容易的弱学习算法，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，组合这些弱分类器得到一个强分类器。
我想静静，·2020-12-19 13:17

机器学习实战(第七章-利用AdaBoost元算法提高分类性能-所有代码与详细注解-python3.7)

本章节是《机器学习实战》第一部分-分类的最后一个章节，旨在通过AdaBoost方法提升分类器的性能，多次在同一数据集上训练若分类器，将这些多个弱分类器组合成一个强分类器，以到达更好的分类效果本次代码考虑了两种缺失值填补法
我有明珠一颗·2020-12-18 09:05

python花瓣长度和花瓣宽度散点图鸢尾花_鸢尾花

目录AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)一、导入模块二、导入数据三、构造决策边界四、训练模型4.1训练模型(n_e=10,l_r=0.8)4.2可视化4.3训练模型(n_estimators=300,
weixin_39984442·2020-12-16 20:35

【西瓜书】决策树ID3算法

决策树ID3算法决策树原理解释ID3算法算法实现决策树原理解释决策树模型是很多集成模型的基础，比如：XGBoost、Adaboost和随机森林等。
Training.L·2020-12-07 16:34

几道机器学习面试题

Adaboost、GBDT和Xgboost的区别？
StellaLiu萤窗小语·2020-12-02 12:49

集成算法介绍

Boosting:Adaboost和Xgboost为代表，stacking：使用不同分类器得到的结果同时作为第二次训练的输入随机森林的简单介绍例如：建立三课决策树，从100个样本里有放回的选择60到80
出题老头·2020-12-01 16:36

python train test split_使用python+sklearn实现多分类AdaBoosted决策树

本示例实现借鉴了Zhuetal[1]论文中的图1，并显示了如何用增强(boosting)来改善多分类问题的预测准确性。用于分类的数据集是通过采用10维标准正态分布并由嵌套的同心10维球体分隔的三个类来构造的，因此每个类中的样本数量大致相等(x²分布的分位数(quantiles))。比较了SAMME和SAMME.R[1]算法的性能。SAMME.R使用概率估计来更新加性模型(additivemodel
weixin_39617044·2020-11-26 10:25

机器学习笔试题汇总

BA.XGboostB.随机森林RandomForestC.LightGBMD.Adaboost分析：其他三个都是基于梯度的算法，有梯度基本都有学习率，详细的可以去看看他们的更新公式。
BlackEyes_SGC·2020-11-25 21:19

使用python-cv2实现Harr+Adaboost人脸识别的示例

Haar特征哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。haar特征模板有以下几种：以第一个haar特征模板为例计算方式1.特征=白色-黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和)2.特征=整个区域*权重+黑色*权重使用haar模板处理图像从图像的起点开始，利用haar模板从左往右遍历，从上往下遍历，并设置步长，同时考虑
·2020-11-18 19:25

predict函数 R_XGBoost（二）：R语言实现

原文链接：XGBoost（二）：R语言实现微信公众号：机器学习养成记之前在XGBoost（一）：与同类算法的差异对比一文中介绍了Bagging与Boost、AdaBoost与GradientBoost、
weixin_39554434·2020-11-18 18:24

面试问题决策树合集

八，xgboost特征并行化怎么做的九，xgboost和lightgbm的区别和适用场景十，GDBT的原理,以及常用的调参参数十一，AdaBoost和
龙海L·2020-11-04 16:50

集成学习（4）boosting代表——gradient boosting与GBDT

1从boosting到gradientboosting（1）原理从上一篇集成学习（3）boosting代表——Adaboost中我们从加法模型和前向分步算法的角度解释了Adaboost，可以说提升方法是一种利用加法模型与前向分歩算法实现学习的优化过程
蛋仔鱼丸·2020-11-03 15:20

python大数据分析入门实例-Python大数据分析与机器学习商业案例实战

全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA（主成分分析）模型、
weixin_37988176·2020-10-29 22:01

各种机器学习算法的应用场景分别是什么（比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归最大熵模型）？...

://www.zhihu.com/question/26726794编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删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
woshicver·2020-10-22 09:00

【机器学习】集成算法——Boosting中的AdaBoost算法原理及sklearn应用

（写在前面：集成算法中基评估器可以是分类模型也可以是回归模型，因为个人习惯称基评估器为弱分类器，全文的弱分类器其实是指基评估器，而写基评估器就是基评估器，写到后面才发现这点不太严谨，后面逐步更改。另外要注意：随机森林的基评估器必定是决策树，可以是回归树也可以是分类树。XGBoost属于GBDT中的范畴，GBDT属于Boosting，Boosting的基评估器可以是回归和分类模型，而GBDT基评估器
Miki_onlyone·2020-10-13 13:12

机器学习读书笔记：集成学习

文章目录集成学习AdaBoost代码Bagging与随机森林Bagging随机森林(RandomForest)结合策略增加多样性的策略多样性度量集成学习之前已经讲过了好几个学习算法，或者说分类器、模型。
新兴IT民工·2020-10-06 20:23

python实现AdaBoost算法的示例

代码'''数据集：Mnist训练集数量：60000(实际使用：10000)测试集数量：10000（实际使用：1000)层数：40------------------------------运行结果：正确率：97%运行时长：65m'''importtimeimportnumpyasnpdefloadData(fileName):'''加载文件:paramfileName:要加载的文件路径:retur
·2020-10-03 11:43

集成算法--AdaBoost算法【含python代码】

1.基于数据集多重抽样的分类器将不同的分类器组合起来，称为集成算法（ensemblemethod）或者元算法（meta-algorithm）。使用集成算法会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。常用的是基于同一种分类器多个不同实例的两种计算方法。bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法自举汇聚法（boots
Yolanda Yan 9·2020-09-30 07:14

机器学习和深度学习学习资料（转载）

suanfazu.com/t/ji-qi-xue-xi-he-shen-du-xue-xi-xue-xi-zi-liao/126比较全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost
树哥·2020-09-17 13:56

浅析人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

.html相关论文：《AnExtendedSetofHaar-likeFeaturesforRapidObjectDetection》主要内容预览：Haar分类器=Haar-like特征+积分图方法+AdaBoost
ellin_young·2020-09-17 11:17

机器学习：03 Kaggle比赛 患者是否患糖尿病

文章目录过拟合和欠拟合处理模型融合方法（modelensemble)BaggingStackingboostAdaboostGradientBoostingTreeBagging和Boosting对比Kaggle
福利2020·2020-09-17 05:05

个人总结：从随机森林(Bagging)到AdaBoost

众所周知，随机森林采用的是Bagging策略，关于随机森林与Bagging的一些知识，在个人总结：从决策树到随机森林中有所涉猎。谈到bagging，就不得不联想到集成学习的另外一种方式，boosting。它和bagging的主要区别是，bagging是一种并行的方式，每个基学习器之前的依赖关系弱；而boosting是一种串行的方式，每个基学习器之间存在强依赖关系。BoostingBoosting意
yyhhlancelot·2020-09-17 00:46

关于随机森林和Adaboost说法

1.和adaboost相比，随机森林对错误和离群点更鲁棒2.随机森林对每次划分所考虑的属性数很偏感3.Adaboost初始时每个训练元组被赋予相等的权重
张哲瑞·2020-09-17 00:47

AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor参数

AdaBoostClassifier使用了两种Adaboost分类算法的实现，SAMME和SAMME.R。
CL@NPU·2020-09-17 00:33

包括Adaboost，随机森林，梯度提升回归等算法

求各位进来的老铁帮个忙。。帮我把最后自己写的那个提升算法完善一下。。测试集该怎么测试准确率？？？求大佬补充fromsklearn.datasetsimportload_iris#用决策树作为基础模型fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskle
Shaw_Road·2020-09-16 23:07

opencv学习记录(一)——训练&分类方法（Adaboost、svm）

一、Adaboost1、准备工作：建立训练样本库正样本：行人图像，需统一尺寸负样本：不包含行人影像的任意图像，不需统一尺寸2、Training主要步驟：载入训练样本初始化样本权重截取训练样本的Haarfeature
stupid_miao·2020-09-16 23:10

【机器学习】深入剖析梯度提升决策树(GBDT)分类与回归

上一篇博客【机器学习】集成学习——Boosting与AdaBoost原理详
齐在·2020-09-16 23:11

目标检测相关收集

1、haar+adaboost（【图像处理】HaarAdaboost检测自定义目标（视频车辆检测算法代码）） http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details
cherily0418·2020-09-16 22:02

adaboost面试题

1、简述权值更新方法（1）初始化权值分布；（2）找到误差最小的弱分类器；（3）计算弱分类器的权值；（4）更新下一轮样本的权值分布；（5）集合多个弱分类器成一个最终的强分类器。2、为什么能快速收敛？因为每轮训练后，都会增大上一轮训练错误的样本的权重，下一轮的分类器为了达到较低的分类误差，会把权重高的样本分类正确，这样导致的结果是虽然每个弱分类器都有可能分错，但是能保证权重大的样本分正确。3、优缺点？
apbckk1506·2020-09-16 22:30

GBDT、XGB、Adaboost面试汇总

文章目录1.xgboost相比传统gbdt有何不同？2.xgboost为什么快？3.xgboost如何支持并行？4.随机森林是怎样改变决策树容易过拟合的问题的？5.RF与GBDT之间的区别与联系？6.XGBoost怎么给特征评分？7.怎么理解决策树、xgboost能处理缺失值？而有的模型(svm)对缺失值比较敏感？8.为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？9.XGBoost如何寻找最优特征
黑桃5200·2020-09-16 22:49

机器学习之Bagging 与 随机森林算法

Bagging原理从图中，我们可以看出，bagging学习算法没有adaboost算法那样的联系，它的关键之处在于“随机取样
Glory_g·2020-09-16 22:20

经典算法总结之AdaBoost与随机森林

AdaBoost首先明确一个大方向：强可学习和弱可学习是等价的。所以，弱可学习方法可以提升为强可学习方法。AdaBoost最具代表性。
Orange先生·2020-09-16 22:01

Adaboost 算法的原理与推导

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4029795.htmlAdaboost
xuehaiwuya_1·2020-09-16 21:56

集成学习Boosting家族之Adaboost & GBDT & xgBoost

集成学习通过构建多个“好而不同”的弱学习器（基学习器）来共同完成学习任务，可以用于分类、回归等机器学习任务。根据个体学习器生成方式的不同，集成学习有两种形式，一种是基学习器之间的联系紧密，存在强依赖关系，必须串行训练，这种集成学习方法的代表是Boosting；另一种是基学习器之间没有强依赖关系，可以并行训练生成，这种集成学习方法的代表是Bagging和RamdomForest（随机森林）。这篇文章
机智的可达鸭·2020-09-16 09:36

决策树之ID3

在决策树模型逐渐成熟之后被应用于随机森林、Adaboost等算法中，因此决策树是下边这几种算法的基础。决策树是一种有监督的机器学习算法。最
cg896406166·2020-09-16 09:56
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