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AdaBoost

标签:   adaboost st

     #-*-coding: utf8-*- import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles ...

     1. 集成学习概述 1.1. 定义 集成学习(Ensemble learning)就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。 弱分类器(Weak Classifier)指的就是那些分类准确率只比随机猜测略好一点的分类器,而强...

     1.1 Adaboost是什么 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本再次被...

adaboost

标签:   Python

     Adaboost抽象这是聚集弱学习者,决策树桩(也称为Adaboost )的简单实践。用法adaboost.py是我们adaboost算法的源代码,包括基础学习器,决策树桩。 adaboost_test.py是查看我们的adaboost算法是否运行良好。

     Adaboost(Adaptive Boosting):Adaboost是Boosting模型,和bagging模型(随机森林)不同的是:Adaboost会构建多个若分类器(决策树的max_depth=1),每个分类器根据自身的准确性来确定各自的权重,再合体。同时Adaboost...

     AdaBoost(adapt boost),自适应推进算法,属于Boosting方法的学习机制。是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于:被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大,而...

     (1)Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选用单层决策树)进行合理的结合,使其成为一个强分类器。(2)Adaboost采用迭代的思想,每次迭代只训练一个弱分类器,训练好的弱分类器将参与下一次迭代...

     NaiveBayes-AdaBoost NaiveBayes 和 AdaBoost 实现 我在我的分类框架中实现了两种算法。 NaiveBayes 和 Adaboost(作为 NaiveBayes 的扩展)。 朴素贝叶斯方法是一组基于应用贝叶斯定理和每对特征之间独立性的...

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