关键词：
小结
本文介绍了分类器中的元算法思想。通过这样的思想，能够将多种分类器组合起来，大大地加强了分类性能。
另外据可靠数据分析，较之逻辑回归，AdaBoost 分类器没有过度拟合(overfitting)现象。
Boost算法还有很多种，AdaBoost 只是其中最为经典的实现之一，还有更多高级实习需要在日后学习工作中进行研究。
机器学习实战笔记-利用adaboost元算法提高分类性能
做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是元算法（meta-algorithm)背后的思路。元算法是对其他算法进行组合的一种方式7.1基于数据集多重抽样的分类器??... 查看详情
机器学习实战第7章——利用adaboost元算法提高分类性能(代码片段)
将不同的分类器组合起来，这种组合结果被称为集成方法或元算法（meta-algorithm）。使用集成方法时会有多种形式：（1）可以是不同算法的集成（2）可以是同一种算法在不同设置下的集成（3）数据集不同部分分配给不同分类器... 查看详情
机器学习算法-adaboost
本章内容组合类似的分类器来提高分类性能应用AdaBoost算法处理非均衡分类问题主题：利用AdaBoost元算法提高分类性能1.基于数据集多重抽样的分类器-AdaBoost长处泛化错误率低，易编码，能够应用在大部分分类器上，无需參数调整... 查看详情
利用adaboost提高分类性能
Adaboost为一种集成算法，是对其他算法进行组合的一种方式。本文将通过单层决策树分类器建立一个Adaboost优化算法，即利用多个弱分类器构建一个强分类器。弱分类器：分类器性能比随机猜测要略好，但是也不会好太多。强分... 查看详情
机器学习（利用adaboost元算法提高分类性能）(代码片段)
元算法背后的思路是对其他算法进行组合的一种方式，Afromnumpyimport*defloadSimpData():datMat=matrix([[1.,2.1],[2.,1.1],[1.3,1.],[1.,1.],[2.,1.]])classLabels=[1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0]returndatMat,classLabelsdefloadDataSet(fileName 查看详情
《机器学习实战第7章：利用adaboost元算法提高分类性能》(代码片段)
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefloadSimpData():dataMat=np.matrix([[1.,2.1],[2.,1.1],[1.3,1.],[1.,1.],[2.,1.]])classLabels=[1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0]returndataMat,classLabelsdefshowDataSet(d 查看详情
adaboost元算法(代码片段)
boosting：不同的分类器是通过串行训练而获得的，每个新分类器都根据已经训练出的分类器的性能来进行训练。通过集中关注被已有分类器错分的那些样本来获得新的分类器。权重alpha：弱分类器的线性组合系数，用来构成完整... 查看详情
提升算法——adaboost
思路：通过改变训练样本权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类器性能。大多数提升方法都是改变训练数据的概率分布（数据的权值）强可学习：存在一个多项式的学习算法能够学习他，并且正确率很... 查看详情
图像算法研究---adaboost算法具体解释
本篇文章先介绍了提升放法和AdaBoost算法。已经了解的可以直接跳过。后面给出了AdaBoost算法的两个样例。附有详细计算过程。1、提升方法（来源于统计学习方法） 提升方法是一种经常使用的统计学习方法，应用十分广... 查看详情
adaboost理解
AdaBoost是一种准确性很高的分类算法，它的原理是把K个弱分类器(弱分类器的意思是该分类器的准确性较低)，通过一定的组合(一般是线性加权进行组合)，组合成一个强的分类器，提高分类的准确性。因此，要想使用AdaBoost，需要... 查看详情
adaboost算法
...考技术A链接:1.线性回归总结2.正则化3.逻辑回归4.Boosting5.Adaboost算法转自：原地址提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器... 查看详情
class-提升方法boosting
1AdaBoost算法2AdaBoost训练误差分析3AdaBoostalgorithm另外的解释3.1前向分步算法3.2前向分步算法与AdaBoost4提升树4.1提升树模型4.2梯度提升Boosting在分类问题中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合... 查看详情
人脸检测——基于机器学习3adaboost算法
简介主要工作AdaBoost算法的人脸检测算法包含的主要工作：（1）通过积分图快速求得Haar特征；（2）利用AdaBoost算法从大量的特征中选择出判别能力较强的少数特征用于人脸检测分类；（3）提出一个级联结构模型，将若干个弱分... 查看详情
adaboost(自适应增强算法)
AdaBoost(自适应增强算法)AdaBoost的目标是通过一个弱分类器构建一个强分类器，AdaBoost的大致运行过程：训练数据中的每一个样本，并赋予其一个权重，形成对应的权重向量DD，一开始所有训练样本具有相同权值，然... 查看详情
机器学习---算法---adaboost
...自:https://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977写在前面说到Adaboost，公式与代码网上到处都有，《统计学习方法》里面有详细的公式原理，Github上面有很多实例，那么为什么还要写这篇文章呢？希望从一种更容易理解的角度，来为... 查看详情
adaboost提升算法从原理到实践
...可学习算法的算法。如何地这些弱算法进行提升是关键！AdaBoost算法是其中的一个代表。2.分类算法提升的思路： 1.找到一个弱分类器，分类器简单，快捷，易操作(如果它本身就很复杂， 查看详情
adaboost
...成。代表算法是boosting系列算法。在boosting系列算法中，Adaboost是最著名的算法之一。第二类是个体学习器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成，代表算法是bagging和随机森林（RandomForest）系列算法。。Adaboost既... 查看详情
adaboost算法详解（haar人脸检测）(代码片段)
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）。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训... 查看详情