machine learning adaboost

上传者: suipingsp | 上传时间: 2019-12-21 18:54:57 | 文件大小: 72KB | 文件类型: rar
AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法,AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost,而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法---弱分类器输出一个可能度,该值的范围是整个R, 和与之相应的权值调整,强分类器生成的AdaBoost算法。Python实现该算法。 adabbost原理见博客 http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435

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评论信息

  • sky1194143763 :
    煞笔玩意,抄个机器学习实战就来这坑人?
    2016-11-22
  • victor_ustc :
    写的很基础,可以作为参考资源
    2016-07-23
  • 「已注销」 :
    感谢作者的分享!会仔细学习
    2016-03-11
  • qingkongyongyu :
    非常感谢,很清晰
    2015-12-16
  • wangzhuoyi2011 :
    不错,基础的东西
    2015-11-02

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