关键词：

function AdaBoost(examples, L, K) returns a weighted hypothesis
    inputs: exmaples, a set of example for learning
            L, a learning algorithm
            K, the number of hypotheses
    local variable: w, a vector of weight
                    h, a vector of K hypotheses, initially 1/N
                    z, a vector of K hypothesis weight
    
    for k = 1 to K do
        h[k] = L(examples, w)
        error = 0
        for i = 1 to N do
            if h[k](x_i) != y_i then error = error+w[i]
        for i = 1 to N do
            if h[k](x_i) == y_i then w[i] = w[i]*error/(1-error)
        w = Normalize(w)
        z[k] = log(1-error)/error
    return (h, z)

机器学习之集成学习

1.概念梳理：AdaBoost：运行过程：训练数据中的每一个样本，并赋一个权重，这些权重值构成向量D，已开始这些权重值一样。第一次训练完，得到一个弱分类器，计算该分类器的错误率，然后调整每个样本的权重值，对同一个训... 查看详情

集成学习之boosting——adaboost原理

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机器学习——集成学习之boosting

...blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273?locationnum=9&fps=1AdaBoostGBDTXgboost1.AdaBoostBoosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本权重学习多个分类器并进行一些线性组合。而Adaboost就是加法模型+指数损失函数+前项分布算... 查看详情

集成学习之adaboost算法原理小结

...代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中，Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可以用作分类，也可以用作回归。本文就对Adaboost算法做一个总结。1.回顾boosting算 查看详情

集成学习之boosting——adaboost实现(代码片段)

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集成学习之adaboost算法

1.回顾Boosting提升算法AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。在说AdaBoost之前，先说说Boosting提升算法。Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛... 查看详情

机器学习之回归模型-调用sklearn库求解线性回归(代码片段)

...a;线性、决策树、SVM、KNN；集成回归：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees常用的分类：线性、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯；集成分类：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees常用... 查看详情

机器学习之参数估计

ProbabilityTheoryfocusoncomputingtheprobabilityofdataarisingfromaparametricmodelwithknownparameters.StatisticalInferenceflipsthisonitshead:wewillestimatetheprobabilityofparametersgivenaparametricmodel 查看详情

机器学习之概率统计基础，机器学习学习笔记----07

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rust机器学习之tch-rs(代码片段)

Rust机器学习之tch-rstch-rs是PyTorch接口的Rust绑定，可以认为tch-rs是Rust版的PyTorch。本文将带领大家学习如何用tch-rs搭建深度神经网络识别MNIST数据集中的手写数字。本文是“Rust替代Python进行机器学习”系列文章的第五篇，其... 查看详情

机器学习之occsvm模型

     介绍一下oneclassclassification以及用SVDD（supportvectordomaindescription）做oneclassclassification。oneclassclassification和多类classification的思路还是有很大差别。    classification问题一般都是2类及2类以上的，典型 查看详情

机器学习之roc曲线

机器学习之ROC曲线roc曲线全称受试者工作曲线，ROC曲线下面积就是AUC（Areaunderthecurve），AUC用来衡量二分类机器学习算法的性能，即泛化能力这里有几个概念，真阳性率，假阳性率，真阴性率，假阴性率，这四个率的产生是一个... 查看详情

机器学习之正则化

前言      以下内容是个人学习之后的感悟，如果有错误之处，还请多多包涵~  正则化一、过拟合     过拟合是一种现象。当我们提高在训练数据上的表现时，在测试数据上反而下... 查看详情

机器学习之理论篇—线性模型

机器学习之理论篇—线性模型2016-05-02 雷厉风行 机器学习与大数据算法线性模型是机器学习中的最基本模型，其形式简单、易于建模。线性回归模型虽然简单，但却非常的实用，许多非线性模型也都是建立在线性模型的... 查看详情

机器学习之学习路线

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机器学习之决策树(代码片段)

一、复习信息熵　　为了解决特征选择问题，找出最优特征，先要介绍一些信息论里面的概念。 　　1、熵（entropy）　　　　　　　　python3代码实现：defcalcShannonEnt(dataSet):‘‘‘计算香农熵:paramdataSet:数据集:return:计算结果... 查看详情

机器学习之概述（整体思维导图）

　　利用三遍读书法学习机器学习这本书，下面展示的是第一遍读书后所绘的思维导图，工具是《幕布》：　　第一遍读书主要是罗列，简单对比了每一种算法的特点及优缺点，在第二遍读书的时候再继续优化，敬请期待！ 查看详情

机器学习之逻辑回归(logisticregression)

 """逻辑回归中的Sigmoid函数""" importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt   defsigmoid(t): return1/(1+np.exp(-t))   x=np.linspace(-10,10,500) y=sigmoid 查看详情