提升算法(2)

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.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,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升

决策树decision tree 什么是决策树输入:学习集输出:分类觃则(决策树) 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期,Quinlan开发了ID3算法(迭代的二分器)Quinlan改迚了ID3算法,称为C4.5算法1984年,多位统计学家在著名的<Classification and regression tree>书里提出了CART算法ID3和CART几乎同期出现,引起了研究决策树算法的旋风,至今已经有多种算法被提出 算法的核心问题 该按什么样的次序来选择变量(属性)?最佳分离点(连

参开资料:http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787 更多挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 在介绍AdaBoost算法之前,需要了解一个类似的算法,装袋算法(bagging),bagging是一种提高分类准确率的算法,通过给定组合投票的方式,获得最优解.比如你生病了,去n个医院看了n个医生,每个医生给你开了药方,最后的结果中,哪个药方的出现的次数多,那

提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型(决策树),并加权累加到总模型中:如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升. 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数):提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值.这种在函数域的梯度提升观点对机器学习的很多领域有深刻影响.        提升的理论意义:如果一个问题存在弱分类器,则可以通过提升的办法得到强分类器.        A

目录 梯度提升算法代码(鸢尾花分类)+交叉验证调参 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 可视化 五.交叉验证训练模型 5.1 找到合适n_estimators 5.2 找到合适max_depth和min_samples_split 5.3 使用最优参数训练模型 5.4 使用非最优参数训练模型 5.5 小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nick

对于分类问题而言,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多,提升法就是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器,然后组合弱分类器构成强分类器.大多数提升法都是改变训练数据的概率分布(训练数据的权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器. 关于AdaBoost的做法是,1.提高前一轮弱分类器错误分类样本的权值,降低正确分类样本的权值,从而以权值增大来获取对弱分类器更大的关注.2.关于分类结果的问题,AdaBoost采

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,并且正确率很高 弱可学习:存在一个多项式学习算法学习,正确率比随机猜测要好一些 具体问题: (1)在每一轮如何改变数据权值:提高被前一轮分类器错误分类样本的权值 (2)如何将弱分类器组成强分类器:加权多数表决法,加大正确率高(误差率小)的弱分类器的权值 AdaBoost算法: 原文地址:https://www

前言:本文的目的是记录sklearn包中GBRT的使用,主要是官网各参数的意义:对于理论部分和实际的使用希望在只是给出出处,希望之后有时间能补充完整 摘要: 1.示例 2.模型主要参数 3.模型主要属性变量 内容: 1.示例>>> import numpy as np>>> from sklearn.metrics import mean_squared_error>>> from sklearn.datasets import make_friedm

第1章 算法面试到底是什么鬼?一提起算法面试,很多同学就会心有余悸.可其实,大多数企业的算法面试,并没有那么可怕.并不是一定要啃完整本<算法导论>,才能玩儿转算法面试:也并不是只有ACM参赛选手,才能笑傲算法面试.恰恰相反,大多数算法面试关注的算法思维,其实很基础.在这一章,和大家聊一聊,算法面试,到底是什么鬼?... 第2章 面试中的复杂度分析很多同学一提起复杂度分析就头疼,马上想起了<算法导论>中复杂的数学推导.但其实在一般的企业面试中,对复杂度的分析要求并没有那么高,但也是绕