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西瓜书学习笔记-Boosting（公式推导+举例应用）
Boosting是一种集成学习方法，AdaBoost通过迭代训练弱学习器，调整样本权重和学习率，优化指数损失函数，取得了广泛成功。实验结果表明，在预测人才录取问题上，AdaBoost相较于单一决策树具有更高准确度和泛化性能。
结合自己的理解，添加注释。
西瓜书
若数据包含噪声,则假设空间中有可能不存在与所有训练样本都一致的假设。也就是说要求最多使用k个，可以先只使用k-1个，然后将k-1个的结果再加上单个范式组合起来，复杂度不超过。表1. 1 西瓜分类问题的假设空间， 试...
决策树，神经网络，贝叶斯分类器，支持向量机
对于西瓜数据集生成决策树
计算学习理论（computational learning theory）是一门研究如何使用计算机科学和数学方法来理解学习过程的学科。它涉及到机器学习、统计学习理论、数据挖掘等领域，旨在通过算法和模型来描述和分析学习的过程。...
聚类算法是一类无监督学习算法，它的主要任务是将数据集中的样本划分为若干个不同的组，使得同一组内的样本之间具有较高的相似性，而不同组之间的样本具有较大的差异性。
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第14章
问题：西瓜书P151，用西瓜数据集3.0训练一个朴素贝叶斯分类器，对测试例“测1”进行分类。 西瓜数据集3.0如下： 编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 密度 含糖率 好瓜 1 ['青绿', '蜷缩', '浊响', '清晰', '...
早停”：将数据分成训练集和验证集，训练集用来计算梯度、更新连接权和阈值，验证集用来估计误差，若训练集误差降低但验证集误差升高，则停止训练，同时返回具有最小验证集误差的连接权和阈值.假如样本的标签值为0、...
kNN算法（k-Nearest Neighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。**PCA（Principal Component Analysis）**是一种常用的线性降维算法，通过寻找数据中的主要...
按照西瓜书的顺序，接下来的两章是神经网络跟SVM，但是因为同时在学习另一本书的原因，先复习了贝叶斯相关的原理 20200113，写博客太费时间，如果明天进度合理，再继续写 B 朴素贝叶斯 B.1贝叶斯公式 昨晚复习E-M...
监督学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。后剪枝是先从训练集生成一棵完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点...
对于给定的模型和参数 (θ)，似然函数 (L(θ|X)) 表示观测到数据集 (X) 的概率。对于独立同分布的假设，似然函数通常是各个数据点概率的乘积。
文章目录题目全部代码画图代码未减枝思想画图预剪枝思想画图后剪枝思想画图比较总结参考 题目 试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法，为表4.2中数据生成预剪枝、后剪枝决策树，并与未剪枝决策树进行比较...
【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 ... 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，...
《机器学习》（西瓜书）第六章
标签： 人工智能
复现周志华老师西瓜书中AdaBoost算法，基学习器采用单层的二分类决策树，适合机器学习初学者进行公式的理解
【我的博客有详细讲解】 题目要求： 1、选取某UCI分类数据集，划分数据集，用10折交叉验证，选用两个现成的分类算法（或者一个算法、参数不同），得到分类模型A和B，给出交叉验证预测结果。 2、对两模型的交叉验证...
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