AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。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亮”。一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，

可以是不同算法的集成。可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。使用 S 个 CART 决策树作为弱学习器。假设样本特征数为 a，则每次生成 CART 树都是随机选择 a 中的 k 个特征。与 bagging 类似，不同的是 bagging 的各个分

上一篇博文已经介绍了：集成算法是由多个弱学习器组成的算法，根据个体学习器的生成方式不同，集成算法分成两类：。个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行化生成的序列化方法，这一类的代表是Boosting；如果在构建第m棵子树的时候，考虑到前m-1棵子树的结果，会

本来应该是年后就要写的一篇博客，因为考完试后忙了一段时间课设和实验，然后回家后又在摸鱼，就一直没开动。趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上。在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost，这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中，最常

　　原理：将含有m个数据的数据集丢给一个弱学习器1分类，比如分对百分之60，再修改数据集，将修改后的数据集扔给弱学习器3训练，学习器3把在学习器1和2中分错的那一部分又分对百分之三十。最后加权融合为一个强学习器。　　整个迭代过程直到错误率足够小或者达到一定

提升树算法与线性回归模型的思想类似，所不同的是该算法实现了多棵基础决策树??)的加权运算，最具代表的提升树为AdaBoost算法，即。对于Adaboost算法而言，每一棵基础决策树都是基于前一棵基础决策树的分类结果对样本点设置不同的权重，如果在前一棵基础决

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，我的开发环境是Jupyter lab，所用的库和版本大家参考：。Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1.0. 装袋法的核心思想是构建多个相互

本篇内容为《机器学习实战》第 7 章利用 AdaBoost 元算法提高分类性能程序清单。AdaBoost优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。boosting 方法拥有多个版本，这里将只关注其中一个最流行的版本 AdaBoost

即某个数据被分为哪一类要由各分类器权值决定。D = np.mat #初始化权重，每个feature都一样

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，比单一学习器获得显著优越的泛化性能。想要获得好的集成，个体学习器应"好而不同"，要保证准确性和多样性。目前集成学习可分为两大类，即个体学习器之间有依赖关系，必须串行生成的序列化方法

本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现，包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。我们将使用用于计算机视觉的开

Boosting是一个提高任意给定学习算法准确度的方法。他是一种框架算法，主要是通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的弱分类器。在实际应用中，我们不必费力寻找预测精度高的算法，只需要找到一个比随机猜测略好的弱学习算法，

在 Kaggle 及其它机器学习任务中，集成方法非常流行，不论是 XGBoost 还是随机森林，它们都强大无比。而本文作者从最基础的 Boosting 概念到 AdaBoost 算法进行了详细的介绍，并展示了如何实现 AdaBoost，这些都是走进集成方法

监督学习部门有一个capstone项目，根据收入寻找潜在的慈善捐赠者。选择3个模型，适合于求解问题，并对各模型的性能进行比较。在这篇博文中，我将评估这三个模型在这个问题上的表现。现在，要进行分类的重要特征是“收入”。我们将假设，如果收入≤= 50k，那么该

当今，机器学习算法已被广泛运用，尤其是处理自动驾驶中遇到的问题时。随着电子控制单元传感器数据处理这项技术的继续发展，人们也越来越期待运用更优化的机器学习，来完成更多新挑战。未来的潜在应用场景包括：通过内外部传感器数据综合评估驾驶者状态，分类情景驾驶，等等。

本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下：。以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pyth

本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT, GTB， GBRT, MART，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，

本文主要简要的比较了常用的boosting算法的一些区别，从AdaBoost到LightGBM,包括AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM四个模型的简单介绍，一步一步从原理到优化对比。原始的AdaBoost算法是在算法开始的时候，为每

人工智能从自诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，金融领域也是将其改革的一大领域。谈到人工智能机器学习，大家最忌讳的便是黑箱问题，其实不必，理解机器学习算法，逻辑实则简单，比如相同的因子特征将会有相同的表现，以此简单的逻辑，我们实证中发现效果比

将汽车内外传感器的数据进行融合，借此评估驾驶员情况、进行驾驶场景分类，都要用到机器学习。本文中，我们讲解了不同的自动驾驶算法。自动驾驶汽车的设计制造面临着诸多挑战，如今，各大公司已经广泛采用机器学习寻找相应的解决方案。基于机器学习的应用，还包括对驾驶员的语