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Boosting

Boosting 作为一种通用的学习算法,可以提高任一给定算法的性能.Kearns and Valiant最先指出,在PAC学习模型中,若存在一个多项式级的学习算法来识别一组概念,并且识别率很高,那么这组概念是强可学习的;而如果学习算法识别一组

详细解释下,boosting中最基本的是adaboost,你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多,只是实现手段或者说采用的数学公式不同.它是这样的:先对所有样本辅以一个抽样权重(一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布),在此样本上训练一个分类器对样本分类,这样可以得到这个分类器的误差率,我们根据它的误差率赋以一个权重,大体是误差越大权重就越小,针对这次分错的样本我们增大它的抽样权重,这样训练的下一个分类器就会侧重这些分错的样本,然后有根据它的误差率又计算权重,就这样依次迭代,最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和.我们可以看出性能好的分类器权重大一些,这就体现了boosting的精髓.

【机器学习】Boosting和Bagging的差别boosting和bagging的差别:bagging中的模型是强模型,偏差低,方差高.目标是降低方差.在bagging中,每个模型的bias和variance近似相同,但是互相相关性不太高,因此一般不能降低Bias,而一定

Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一;i)重复地从一个样本集合D中采样n个样本;ii)针对每次采样的子样本集,进行统计学习,获得;从整体样本集合中,抽样n*<N个样本针对抽

提升(Boosting)

boosting英 ['bu:st] 美 ['bu:st] n.助推;增[升]压;加大推力[功率],加速(发动机)v.增加;促进( boost的现在分词 );吹捧;向上推起

boosting [英]['bu:st][美]['bu:st] n.增[升]压; 加大推力[功率],加速(发动机); 助推; v.促进( boost的现在分词 ); 增加; 吹捧; 向上推起; 例句:1.Africa's enthusiasm for technology is boosting growth. 非洲对技术的热情促进了经济的增长.2.Responsibility for boosting growth must be more evenly split with politicians. 政治家必须承担促进经济增长的更加均匀的责任.

先看这个结构里面的这些函数都是干什么用的,prob,概率.[1:keep],这里应该能大概看出来keep是整数,1:keep等价于1:1:keep,比如1:10,就是1,2,3,4,5,6,7,8,9,10.步长为1,从1到keep.右上角的',这个符号,表示转置,比如1:10,是一

两种不同的集成算法,Bagging采用重复取样:boostrap 每个个体分类器所采用的训练样本都是从训练集中按等概率抽取的,因此Bagging的各子网能够很好的覆盖训练样本空间,从而有着良好的稳定性.而Boosting注重分类错误的样本,将个体子网分类错误的训练样本的权重提高,降低分类错误的样本权重,并依据修改后的样本权重来生成新的训练样本空间并用来训练下一个个体分类器.然而,由于Boosting算法可能会将噪声样本或分类边界样本的权重过分累积,因此Boosting很不稳定,但其在通常情况下,其泛化能力是最理想的集成算法之一.你得自己去查文献,别来这问,这没人做学术的,我也是偶尔看到你的提问.

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