大数据经典算法AdaBoost-讲解
数据挖掘领域十大经典算法以及适用领域
数据挖掘领域⼗⼤经典算法以及适⽤领域1.AdaboostAdaboost算法是⼀种提升⽅法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
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：前⼀个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被⽤来训练下⼀个新的弱分类器。
在每轮训练中，⽤总体（样本总体）训练新的弱分类器，产⽣新的样本权值、该弱分类器的话语权，⼀直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最⼤迭代次数。
总体——样本——个体三者间的关系需要搞清除总体N。
样本：｛ni｝i从1到M。
个体：如n1=（1,2），样本n1中有两个个体。
算法原理（1）初始化训练数据（每个样本）的权值分布：如果有N个样本，则每⼀个训练的样本点最开始时都被赋予相同的权重：1/N。
（2）训练弱分类器。
具体训练过程中，如果某个样本已经被准确地分类，那么在构造下⼀个训练集中，它的权重就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提⾼。
同时，得到弱分类器对应的话语权。
然后，更新权值后的样本集被⽤于训练下⼀个分类器，整个训练过程如此迭代地进⾏下去。
（3）将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。
各个弱分类器的训练过程结束后，分类误差率⼩的弱分类器的话语权较⼤，其在最终的分类函数中起着较⼤的决定作⽤，⽽分类误差率⼤的弱分类器的话语权较⼩，其在最终的分类函数中起着较⼩的决定作⽤。
换⾔之，误差率低的弱分类器在最终分类器中占的⽐例较⼤，反之较⼩。
优点（1）精度很⾼的分类器（2）提供的是框架，可以使⽤各种⽅法构建弱分类器（3）简单，不需要做特征筛选（4）不⽤担⼼过度拟合实际应⽤（1）⽤于⼆分类或多分类（2）特征选择（3）分类⼈物的baseline2.C4.5C4.5是决策树算法的⼀种。
决策树算法作为⼀种分类算法，⽬标就是将具有p维特征的n个样本分到c个类别中去。
adaboost迭代终止条件
Adaboost迭代终止条件1. 引言Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，通过将多个弱分类器进行组合，提高整体分类器的性能。
在Adaboost算法中，迭代终止条件的确定对于算法的性能和效率具有重要影响。
本文将重点介绍Adaboost迭代终止条件的相关概念、原理和常用方法。
2. Adaboost算法简介Adaboost算法是一种迭代算法，通过反复修改训练样本的权重，将多个弱分类器进行组合，得到一个强分类器。
其基本思想是，每一轮迭代中，根据上一轮分类结果的错误率，调整样本权重，使得错误率高的样本在下一轮中得到更多关注，从而提高分类的准确性。
3. Adaboost的迭代过程Adaboost算法的迭代过程可以分为以下几个步骤： - 初始化样本权重：将每个样本的权重初始化为相等值，通常为1/N，其中N为样本数量。
- 迭代过程： - 训练弱分类器：根据当前样本权重，训练一个弱分类器，用于对样本进行分类。
- 计算分类误差率：根据弱分类器的分类结果，计算分类误差率，即被错误分类的样本的权重之和。
- 更新样本权重：根据分类误差率，调整样本权重，使得分类误差率高的样本在下一轮迭代中得到更多关注。
- 更新强分类器权重：根据分类误差率，更新弱分类器的权重，使得分类误差率低的弱分类器在整体分类器中起更大的作用。
- 终止条件判断：根据预先设定的终止条件，判断是否终止迭代。
- 返回强分类器：将所有弱分类器进行加权组合，得到一个强分类器。
4. Adaboost迭代终止条件Adaboost的迭代终止条件是指在什么情况下终止迭代过程，即停止训练弱分类器并返回强分类器。
合理的终止条件可以提高算法的性能和效率，避免过拟合或欠拟合的问题。
4.1 最大迭代次数最常见的迭代终止条件是达到预先设定的最大迭代次数。
通过限制迭代次数，可以避免算法无限迭代，提高算法的效率。
当达到最大迭代次数时，算法会停止训练弱分类器，并返回强分类器。
adaboost算法参数
adaboost算法参数摘要：1.简介2.AdaBoost 算法原理3.AdaBoost 算法关键参数4.参数调整策略与技巧5.总结正文：1.简介AdaBoost（Adaptive Boosting）算法是一种自适应提升算法，由Yoav Freund 和Robert Schapire 于1995 年提出。
它通过组合多个弱学习器（决策树、SVM 等）来构建一个更强大的学习器，从而提高分类和回归任务的性能。
2.AdaBoost 算法原理AdaBoost 算法基于加权训练样本的概念，每次迭代过程中，算法会根据当前学习器的性能调整样本的权重。
在弱学习器训练过程中，权重大的样本被优先考虑，以达到优化学习器的目的。
3.AdaBoost 算法关键参数AdaBoost 算法有以下几个关键参数：- n_estimators：弱学习器的数量，影响模型的复杂度和性能。
- learning_rate：加权系数，控制每次迭代时样本权重更新的幅度。
- max_depth：决策树的深度，限制模型复杂度，防止过拟合。
- min_samples_split：决策树分裂所需的最小样本数，防止过拟合。
- min_samples_leaf：决策树叶节点所需的最小样本数，防止过拟合。
4.参数调整策略与技巧- 对于分类问题，可以先从较小的n_estimators 值开始，逐步增加以找到最佳组合。
- learning_rate 的选择需要平衡模型的拟合能力和泛化性能，可以采用网格搜索法寻找最佳值。
- 可以通过交叉验证来评估模型性能，从而确定合适的参数组合。
5.总结AdaBoost 算法是一种具有很高实用价值的集成学习方法，通过调整关键参数，可以有效地提高分类和回归任务的性能。
adaboostclassifier()介绍
adaboostclassifier()介绍摘要：1.AdaBoost 简介2.AdaBoost 算法原理3.AdaBoost 应用实例4.AdaBoost 优缺点正文：1.AdaBoost 简介AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种自适应的集成学习算法，主要用于解决分类和回归问题。
它通过组合多个基本分类器（弱学习器）来提高预测性能，可以有效地解决单个分类器准确率不高的问题。
AdaBoost 算法在机器学习领域被广泛应用，尤其是在图像识别、文本分类等任务中取得了很好的效果。
2.AdaBoost 算法原理AdaBoost 算法的核心思想是加权训练样本和加权弱学习器。
在每一轮迭代过程中，算法会根据样本的权重来调整训练样本，使得错误分类的样本在下一轮中拥有更高的权重。
同时，算法会根据弱学习器的权重来调整弱学习器的重要性，使得表现更好的弱学习器在下一轮中拥有更高的权重。
这个过程会一直进行，直到达到预设的迭代次数。
具体来说，AdaBoost 算法包括以下步骤：(1) 初始化：设置初始权重，通常为等权重。
(2) 迭代：a.根据样本权重，对训练样本进行加权抽样。
b.训练弱学习器，得到弱学习器的预测结果。
c.更新样本权重，将错误分类的样本权重增加，正确分类的样本权重减小。
d.更新弱学习器权重，将表现更好的弱学习器权重增加，表现较差的弱学习器权重减小。
(3) 终止条件：达到预设的迭代次数或满足其他终止条件。
(4) 集成：将多个弱学习器进行集成，得到最终的预测结果。
3.AdaBoost 应用实例AdaBoost 算法在许多领域都有广泛应用，例如：(1) 图像识别：在计算机视觉领域，AdaBoost 算法被广泛应用于图像识别任务，尤其是人脸识别、车牌识别等。
(2) 文本分类：在自然语言处理领域，AdaBoost 算法可以用于文本分类任务，例如情感分析、垃圾邮件过滤等。
(3) 语音识别：在语音识别领域，AdaBoost 算法可以用于声学模型的训练，提高语音识别的准确率。
adaboost算法参数
adaboost算法参数【最新版】目录1.AdaBoost 算法简介2.AdaBoost 算法的参数3.参数的作用及对算法性能的影响4.参数调整的实践建议正文AdaBoost 算法是一种集成学习方法，其全称为 Adaptive Boosting，即自适应提升。
它通过加权训练样本和基函数的组合来提高分类器的性能。
在 AdaBoost 算法中，有几个重要的参数需要调整，这些参数对算法的性能有着重要的影响。
首先，是基函数的选择。
AdaBoost 算法支持多种基函数，如线性基函数、多项式基函数、指数基函数等。
不同的基函数对应着不同的问题类型，例如线性基函数适用于线性可分的问题，多项式基函数适用于多项式可分的问题。
因此，选择合适的基函数对于问题解决的效果至关重要。
其次，是基函数的权重。
在 AdaBoost 算法中，每个基函数都有一个对应的权重，这个权重决定了该基函数在集成学习中的重要性。
权重的设置可以根据预先设定的规则进行，也可以根据训练集的错误率进行动态调整。
再次，是迭代的次数。
AdaBoost 算法的迭代次数决定了基函数的个数，即集成学习中的弱学习器个数。
通常情况下，迭代次数越多，集成学习的效果越好，但同时也会增加计算的复杂度。
最后，是正则化参数。
正则化是用来防止过拟合的一种技术，它可以防止模型对训练集过于拟合，从而提高模型在测试集上的泛化能力。
在AdaBoost 算法中，正则化参数的设置可以采用 L1 正则化、L2 正则化等方式。
总的来说，AdaBoost 算法的参数设置是一个需要综合考虑的问题，需要根据具体问题的特性和需求来进行选择和调整。
adaboost-elm算法
Adaboost-ELM（Adaptive Boosting - Extreme Learning Machine）算法是一种结合Adaboost和ELM两种算法的集成学习算法。
1. Adaboost算法Adaboost是一种自适应boosting算法，通过迭代训练一系列弱分类器，然后将这些弱分类器加权组合成一个强分类器。
其主要思想是每一次迭代都调整样本的权重，使得前一次分类错误的样本在下一次迭代中得到更多的重视，从而加强对这些样本的分类能力。
具体步骤如下：（1）初始化训练数据的权重，每个样本的权重初始化为1/n，其中n为样本数量。
（2）对每一轮迭代，通过当前的权重分布训练一个弱分类器。
（3）计算该弱分类器的误差率，并更新样本的权重，使得分类错误的样本在下一轮中获得更高的权重。
（4）重复以上步骤，直到达到预设的迭代次数或者分类误差率满足要求。
2. ELM算法ELM是一种快速的单层前向神经网络。
与传统的神经网络算法不同，ELM不需要迭代调整权重和阈值，而是通过随机初始化输入层到隐含层的权重矩阵，然后直接求解输出层到隐含层的权重矩阵，从而极大地提高了训练速度。
其主要步骤如下：（1）随机初始化输入层到隐含层的权重矩阵和偏置向量。
（2）通过随机初始化的权重和偏置，计算隐含层的输出矩阵。
（3）利用随机生成的隐含层输出矩阵，直接求解输出层到隐含层的权重矩阵。
3. Adaboost-ELM算法Adaboost-ELM算法是将Adaboost和ELM两种算法结合起来，形成一种新的集成学习算法。
在每一轮迭代中，Adaboost算法利用ELM作为弱分类器，从而提高了Adaboost算法的准确性和泛化能力。
具体步骤如下：（1）初始化训练数据的权重，每个样本的权重初始化为1/n，其中n为样本数量。
（2）对每一轮迭代，通过当前的权重分布使用ELM作为弱分类器进行训练。
（3）计算该弱分类器的误差率，并更新样本的权重，使得分类错误的样本在下一轮中获得更高的权重。
Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting算法之Adaboost和GBDT Boosting是串⾏式集成学习⽅法的代表，它使⽤加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。
Boosting系列算法⾥最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法⾥⾯应⽤最⼴泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)。
⼀、Adaboost1、Adaboost介绍 Adaboost算法通过在训练集上不断调整样本权重分布，基于不同的样本权重分布，重复训练多个弱分类器，最后通过结合策略将所有的弱分类器组合起来，构成强分类器。
Adaboost算法在训练过程中，注重减少每个弱学习器的误差，在训练下⼀个弱学习器时，根据上⼀次的训练结果，调整样本的权重分布，更加关注那些被分错的样本，使它们在下⼀次训练中得到更多的关注，有更⼤的可能被分类正确。
Adaboost算法框架图2、Adaboost算法过程1)初始化样本权重，⼀共有n个样本，则每个样本的权重为1/n2)在样本分布D t上，训练弱分类器，for t=1,2，……T：a、训练分类器h tb、计算当前弱分类器的分类误差率c、判断误差率是否⼩于0.5，是则继续，否则退出循环d、计算当前弱分类器的权重系数alpha值e、根据alpha值调整样本分布D t+1如果样本被正确分类，则该样本的权重更改为：如果样本被错误分类，则该样本的权重更改为：3)组合弱分类器得到强分类器3、算法伪代码： AdaBoost算法每⼀轮都要判断当前基学习器是否满⾜条件，⼀旦条件不满⾜，则当前学习器被抛弃，且学习过程停⽌。
Adaboost算法使⽤指数损失函数，通过最⼩化指数损失函数，得到在每次迭代中更新的权重参数计算公式。
AdaBoost算法使⽤串⾏⽣成的序列化⽅法，多个基学习器之间存在强依赖关系。
Adaboost的每⼀个弱分类器的⽬标，都是为了最⼩化损失函数，下⼀个弱分类器是在上⼀个分类器的基础上对错分样本进⾏修正，所以， AdaBoost算法是注重减⼩偏差的算法。
adaboost回归推导公式
adaboost回归推导公式
AdaBoost是一种提高弱分类器的方法，能够让你把多个简单的分类器组合起来变得类似于一个强分类器, 这个算法可以应用于分类和回归问题，这里介绍AdaBoost回归的推导公式。
二、推导过程
1. 定义样本集的输入
设样本空间为：X={x1，x2...xN}，其中xn=(xn1，xn2...xnd) ,标签集为y={yn}，其中yn=[-1，1]
2. 定义基本分类器
基本分类器的结构为
h(x)=sign(a·x+b)
h(x)表示基本分类函数的结果，a为权重向量，b为偏差项
3. 定义abs(error)的损失函数
abs(error)的损失函数定义为：
L(a,b,x)=|h(x)-y|
4. 求解权重损失函数最小化问题
求解权重损失函数最小化问题，最小化损失函数，可以得到最小误差Emin，其求解过程如下：
（1）求解L(a,b)的最小值
根据L(a,b)的定义，可以求出：Emin=min(L(a,b))
（2）求解a、b的最优解
根据Emin的定义可以得出最小化误差问题的权重为：
a*= argmin{a} Emin
b*= argmin{b} Emin
5. 定义AdaBoost算法
AdaBoost算法定义为：
a = a* + α* h(x)
b = b* + β* h(x)
其中，α和β是参数，它们决定了分类器的强度，h(x)表示基本分类器的参数。
adaboost算法参数
adaboost算法参数Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。
Adaboost算法有几个重要的参数，下面我会从多个角度来介绍这些参数。
1. 基分类器，Adaboost算法可以使用任何一种弱分类器作为基分类器，例如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
选择合适的基分类器是Adaboost算法的关键之一。
2. 迭代次数（n_estimators），Adaboost算法是一个迭代的过程，每一轮迭代都会训练一个新的弱分类器。
迭代次数决定了最终的强分类器中包含多少个弱分类器，也可以理解为集成模型的复杂度。
一般来说，迭代次数越多，模型的性能会越好，但也会增加计算时间。
3. 学习率（learning_rate），学习率控制每个弱分类器的权重在集成模型中的贡献程度。
较小的学习率意味着每个弱分类器的权重会更小，模型的训练速度会变慢，但可能会得到更好的性能。
4. 样本权重更新规则，Adaboost算法通过调整样本的权重来关注错误分类的样本。
常见的权重更新规则有指数损失函数和对数损失函数。
指数损失函数适用于二分类问题，对数损失函数适用于多分类问题。
5. 弱分类器选择策略，在每一轮迭代中，Adaboost算法需要选择一个最佳的弱分类器来加入到集成模型中。
常见的选择策略有加权错误率最小化和加权Gini指数最小化。
6. 数据预处理，Adaboost算法对数据的预处理也很重要。
常见的预处理方法包括特征标准化、特征选择、处理缺失值等。
以上是Adaboost算法的一些重要参数，通过调整这些参数可以对模型进行优化和调整。
需要根据具体的问题和数据集来选择合适的参数值，以获得最佳的性能和泛化能力。
adaboost算法的公式
adaboost算法的公式Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，用于改善分类算法的性能。
它被广泛应用于图像识别、语音处理、计算机视觉等领域，在机器学习中具有重要的地位。
本文将详细讨论Adaboost算法的公式及其背后的原理。
Adaboost算法的公式可以分为两个部分：基分类器权重更新公式和最终分类器的计算公式。
1. 基分类器权重更新公式假设训练数据集为D={（x1, y1），（x2, y2），...，（xm, ym）}，其中xi表示第i个样本的特征向量，yi表示第i个样本的类别标签。
Adaboost算法通过迭代的方式，逐步提高分类器的性能。
首先，给定一个初始的权重分布w1 = [w11, w12, ..., wm]，其中wi表示第i个样本的权重，初始时所有样本的权重都相等。
然后迭代进行以下步骤：1.1. 选择一个弱分类器，将其称为基分类器（或叫做弱分类器）。
基分类器是一种效果不太好的分类器，它的准确率可能只比随机猜测略高。
1.2. 对于每个样本i，计算基分类器的分类误差率err：err = Σwi，如果基分类器将样本i分类错误，则wi的值会增加，即权重越高；如果正确分类，wi的值不会发生变化。
1.3. 通过计算基分类器的权重α，更新样本权重w。
其中，α表示基分类器在最终分类器中的重要性，它的值取决于分类器的准确性。
计算公式为：α = 0.5 * ln((1 - err) / err)为了保证公式中的分母不为零，在计算过程中可以加入一个极小的数，如1e-6。
1.4. 更新样本权重w。
对于错误分类的样本，wi = wi * exp(α)，对于正确分类的样本，wi = wi * exp(-α)。
1.5. 归一化样本权重w，使得它们之和等于1。
2. 最终分类器的计算公式经过多次迭代后，Adaboost算法会生成多个基分类器及对应的权重，最终通过组合这些基分类器构建出一个较为准确的分类器。
adaboost的一些说明
adaboost的一些说明~~~~~~~~~`2008-11-27 01:14上学期拿出一部分时间来做adaboost，做的时候做了一些笔记。
论坛上也有一些正在读程序研究算法的人。
我就把这份粗糙的笔记拿出来与大家分享一下吧。
肯定有错误的地方，也有不妥当的地方，大家不要太相信我还有这个地方不能贴公式，不能贴图片，还有我很懒，就挑了几幅重要的贴了，其他的大家去看文章吧排版不好看，也许写得也不明白，大家多包涵，希望大家可以完善这个文档。
让后来者少走些弯路。
不用发论坛消息问我，发在这里让更多人看见，更多人解答，然后也可以让更多的人知道，更好些第一部分:算法的产生1996年Yoav Freund在Experiments with a New Boosting Algorithm中提出了AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法.其中,AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost;而AdaBoost.M2是M1的泛化形式.该文的一个结论是: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,但是没有前者的比较来得明显.文献中记录的.M1算法初始1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).2.赋予平均的权值分布D(i)进入循环:T次1. 赋予弱分类器权值D(i),使用弱分类器获得样本(X)到分类(Y)上的一个映射.(就是把某个X归到某个Y类中去)2. 计算这个映射的误差e.e=各个归类错误的样本权值之和.如果e>1/2那么弱分类器训练失败,挑出循环,训练结束(这在二值检测中是不会发生的,而多值的情况就要看分类器够不够强健了)3. 设B = e / ( 1 - e ).用于调整权值.因为e<1/2.因此0<B<14. 如果某样本分类正确,该样本的权值就乘以B让权值变小;如果分类错误,就让该样本的权值乘以B^-1或者不变,这样就让分类正确的样本权值降低,分类错误的样本权值升高,加强了对较难分类样本的分类能力5. 权值均衡化循环结束1. 最终的分类器是,当一个X进入时,遍历所有Y,寻找使(h(x)=y的情况下,log(1/B)之和)最大者即是输出分类yM2相比于M1的改进是允许弱分类器输出多个分类结果,并输出这几个分类结果的可能性(注意,这里不是概率).M2的流程是1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).2.对于某个样本Xi将它的分类归为一个正确分类Yi和其他不正确分类Yb3.样本权值进行如下分布首先每个样本分到1/m的权值,然后每个不正确分类分到(1/m)/Yb的个数.也就是说样本权值是分到了每个不正确的分类上进入循环1. 求每个样本的权值,即每个样本所有不正确的分类的权值和,再求每个样本错误分类的权值,即不正确分类的权值除以该样本的权值.最后将每个样本的权值归一化2. 将样本权值和某样本的不正确分类的权值输入到weaklearn,获得弱分类器的输出为各个分类的可能值3. 计算伪错误率:公式见上4. 更新权值退出循环最终的强分类器: 图贴不出来了...1999年, ROBERT E. SCHAPIRE和YORAM SINGER,于Machine Learning发表论文:Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions.提出了更具一般性的AdaBoost形式.提出了自信率以改善AdaBoost的性能.并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.事实上:Discrete AdaBoost是指,弱分类器的输出值限定在{-1,+1}，和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法；Real AdaBoost是指，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。
adaboost.r2基本原理和算法描述
Adaboost.R2基本原理和算法描述一、基本原理Adaboost.R2是Adaboost算法的一个变体，主要用于回归问题。
与传统的Adaboost算法不同，Adaboost.R2通过迭代训练一系列弱回归器，然后将它们组合成一个强回归器。
其基本原理如下：1. 初始化样本权重在开始训练之前，初始化每个样本的权重为相等值。
这样做是为了确保每个样本对最终强回归器的训练都有相同的影响。
2. 迭代训练弱回归器通过迭代训练，Adaboost.R2算法训练一系列弱回归器。
在每次迭代中，会根据上一轮的模型表现来更新样本的权重，以便更加关注那些难以拟合的样本。
这样一来，每个弱回归器都会专注于拟合之前被上一轮模型误差较大的样本，最终得到的一系列弱回归器便能够互补，提高整体的回归精度。
3. 组合弱回归器训练完一系列弱回归器后，Adaboost.R2算法会将它们进行加权组合，得到最终的强回归器。
在组合的过程中，每个弱回归器的权重会根据其在训练过程中的表现来确定，表现越好的回归器权重越大。
二、算法描述Adaboost.R2算法的具体步骤如下所示：1. 初始化样本权重对于有N个样本的训练集，将每个样本的初始权重初始化为$\frac{1}{N}$。
2. 迭代训练对于第t轮迭代（t=1,2,...,T），进行以下操作：2.1. 训练一个弱回归器利用当前样本权重训练一个弱回归器，其目标是使得误差最小化。
2.2. 计算误差率和弱分类器的权重对于每个样本，计算其在该轮回归器上的误差率，并根据误差率计算该回归器的权重。
2.3. 更新样本权重根据上一轮回归器的表现，更新每个样本的权重，以便更多地关注那些上一轮表现不佳的样本。
3. 组合弱回归器根据每个弱回归器的权重，将它们进行加权组合，得到最终的强回归器。
三、总结Adaboost.R2算法通过不断迭代训练一系列弱回归器，然后将它们进行加权组合，从而得到一个强回归器。
这样的算法能够充分利用每个样本的特性，提高回归的精度。
adaboost完整版ppt课件
于是，通过把这个排序的表扫描从头到尾扫描一遍就可以 为弱分类器选择使分类误差最小的阈值（最优阈值），也就是 为这个特征选取了一个最佳弱分类器。对于所有特征，应用以 上寻找阈值的方法，就得到了所有特征对应的弱分类器，组成 一个弱分类器集，作为训练的输入。
• 为了保证Adaboost分类器的分类能力，其选择的 弱分类器一般都应该尽可能的简单，通常都是一 条简单的规则，对物体的某个特征进行简单判断。
• 在基于Adaboost的人脸检测系统中，每个 弱分类器都是对图像一个特征值的判断， 常用的特征是一种基于积分图计算的Haarlike特征。
矩形特征
• 在Viola的方法中，使用矩形特征作为分类的依据， 称为Haar特征，因为它是用一种类似Haar小波的 方法来形成人脸特征的。典型的矩阵特征由2到4 个矩形组成，分别对应于边界、细线/棒或者对角 线特征，见下图。对应的矩形特征的特征值定义 为白色矩形内的像素和减去黑色矩形内的像素和。
基于类haar特征的 Adaboost算法
主要内容:
训练系统分为“训练部分”和“补充部分”，14为训练部分，5为补充部分。
1、以样本集为输入，在给定的矩形特征原型下 ，计算并获得矩形特征集;
2、以特征集为输入，根据给定的弱学习算法， 确定阈值，将特征与弱分类器一一对应，获得弱分
类器集; 3、以弱分类器集为输入，在训练检出率和误判
ii(x,y) i(x',y') x'x,y'y
其中ii(x,y)为积分图，i(x,y)为原始图像，如下图 所示。x,y表示图像的像素坐标。上式表示对 （x,y）左上角像素求和。
adaboost算法过程
adaboost算法过程
Adaboost算法是一种集成学习方法，它通过对弱分类器的挑选与调整，来构建一个强分类器。
下面是Adaboost算法的步骤：
1. 初始化训练数据的权重分布。
即，对于每个样本，初始时赋予相同的权重。
2. 对于每个弱分类器的训练循环：
a. 根据当前样本的权重分布，使用训练数据集训练一个弱分类器。
b. 计算该弱分类器的分类错误率。
c. 根据分类错误率得到该弱分类器的权重。
d. 根据权重更新样本的权重分布，使得被误分类样本的权重增加，被正确分类样本的权重减少。
这样，分类错误率低的弱分类器会得到较高的权重，而分类错误率高的弱分类器会得到较低的权重。
3. 组合弱分类器。
根据每个弱分类器的权重，将它们组合成一个强分类器。
一般来说，权重较高的弱分类器在集成分类器中会起到更大的作用。
4. 使用组合后的强分类器进行预测。
注意：在每次迭代中，样本的权重会根据上一次迭代中的分类结果进行调整，这样，Adaboost算法能够倾向于关注那些被
错误分类的样本。
这样的调整过程会使得训练过程更加偏向于那些难以分类的样本。
大数据经典算法AdaBoost 讲解
Adaboost 算法分析
该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个 过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。 1、先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类 器； 2、将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的 N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个 弱分类器； 3、将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另 一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得 到第三个弱分类器 4、最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪 一类要通过......的多数表决。
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Adaboost 实例详解
下面我们举一个简单的例子来看看adaboost 的实现过程：
图中，“+”和“-”分别表示两种类别，在这个过程中， 我们使用水平或者垂直的直线作为分类器，来进行分类。
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Adaboost 实例详解
根据分类的正确率，得到一个新的样本分布(样本中每个元素的权重分布)D2，一个 子分类器h1。其中划圈的样本表示被分错的。在右边的途中，比较大的“+”表示对 该样本做了加权。也许你对上面的ɛ1，ɑ1 怎么算的也不是很理解。算法最开始给了 一个均匀分布 D 。所以h1 里的每个点的值是0.1。当划分后，有三个点划分错了， 根据算法误差表达式
AdaBoost
组员：朱航，杨帅，王永胜，曹宏武，曾德清，周峰
1
Adaboost 算法
• 算法介绍 • 算法分析 • 算法步骤 • 训练过程 • 举例说明
2
Adaboost 算法介绍
•Idea AdaBoost
(Adaptive Boosting, R.Scharpire, Y.Freund, ICML, 1996)
t
1 1 t ln 2 t
adaboost回归原理
Adaboost回归原理一、引言Adaboost(Adaptive Boosting)是一种常用于分类和回归问题的集成学习算法。
它是由多个弱分类器组成的强学习器，通过迭代训练，逐步提升算法的性能。
本文将详细介绍Adaboost回归的原理、算法流程以及其在实际应用中的优势。
二、Adaboost回归原理2.1 基本思想Adaboost回归的基本思想是将多个弱回归器进行线性叠加，通过不断迭代调整每个弱回归器的权重，以提高整体回归模型的性能。
具体来说，Adaboost回归通过加权求和的方式将各个弱回归器的结果组合在一起，其中弱回归器的权重由其在迭代过程中的表现来决定。
2.2 算法流程Adaboost回归的算法流程如下：1.初始化训练集权重：对于包含N个样本的训练集D，将每个样本的权重初始化为1/N，即初始权重为[w1, w2, …, wN] = [1/N, 1/N, …, 1/N]；2.迭代训练弱回归器：根据当前样本权重，训练一个弱回归器，并计算其在训练集上的错误率（如分类问题中的错误分类样本比例）；3.更新样本权重和弱回归器权重：根据弱回归器在训练集上的错误率，更新样本权重和当前弱回归器的权重；4.重复步骤2-3，直到达到预设的最大迭代次数或错误率小于设定的阈值；5.得到最终的强回归器：将多个弱回归器的预测结果进行加权求和得到最终的强回归器。
2.3 权重更新策略Adaboost回归的关键在于权重的更新策略。
在每一轮迭代中，Adaboost回归根据当前弱回归器的错误率调整各个样本的权重，使得错误率高的样本在下一轮迭代中得到更大的关注。
具体的权重更新策略如下：1.依据当前弱回归器的错误率计算其权重系数；2.对于分类错误的样本，增加其权重；3.对于分类正确的样本，减小其权重；4.归一化样本权重，保证权重之和为1。
2.4 弱回归器的选择在Adaboost回归中，弱回归器通常是简单的回归模型，比如决策树回归器。
adaboost超参数优化方法
adaboost超参数优化方法AdaBoost是一种迭代的集成学习算法，通过构建多个弱分类器组合成一个强分类器。
在AdaBoost中，超参数优化主要涉及到弱学习器数量、学习率等。
以下是一些AdaBoost超参数优化的方法：1.网格搜索（Grid Search）：这是一种通过穷举所有可能的参数组合来找到最优参数的方法。
你可以设定一个参数网格，例如弱学习器的数量（n_estimators）和学习率（learning_rate），然后使用交叉验证来评估每种参数组合的性能。
2.随机搜索（Random Search）：与网格搜索不同，随机搜索是在参数空间中随机采样一定数量的参数组合，然后评估它们的性能。
这种方法在参数空间很大或者不是所有参数都对模型性能有显著影响时非常有用。
3.贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：这是一种基于贝叶斯定理的参数优化方法，它通过构建一个目标函数的后验分布来找到使目标函数最大化的参数。
贝叶斯优化在参数空间不是非常大的情况下非常有效。
在进行超参数优化时，你还需要考虑以下几点：•验证集（Validation Set）：你需要一个验证集来评估不同参数组合的性能。
通常，你可以将数据集分为训练集、验证集和测试集。
训练集用于训练模型，验证集用于选择最优的模型（即最优的参数组合），测试集用于评估最优模型的性能。
•交叉验证（Cross-Validation）：这是一种通过多次训练和验证来评估模型性能的方法。
在每次迭代中，你将训练集分为训练子集和验证子集，然后在训练子集上训练模型，在验证子集上评估模型的性能。
•早停（Early Stopping）：在训练过程中，如果模型的性能在验证集上连续多个迭代都没有提高，那么你可以提前停止训练，以节省计算资源。
以上都是超参数优化的一般方法，你可以根据你的具体任务和数据集来选择合适的方法。
adaboost 的贪心逐坐标下降法的解释
adaboost 的贪心逐坐标下降法的解释
AdaBoost是一种集成学习方法，它通过串行训练多个弱分类器，并根据错误率来调整样本的权重，以提高整体分类性能。
在AdaBoost中，贪心逐坐标下降法（greedy coordinate descent）被用来计算分类器权重和样本权重的更新。
具体解释如下：
初始化样本权重：开始时，对每个训练样本赋予相等的权重。
串行训练弱分类器：AdaBoost通过依次训练弱分类器，并根据其分类错误率来计算其权重。
在每次训练中，选择一个特征维度进行考察。
特征维度选择：贪心逐坐标下降法通过遍历特征维度，选择在当前权重下，最能降低错误率的特征维度。
阈值选择：对于选定的特征维度，遍历可能的阈值，选择在当前权重下，使得错误率最小化的阈值。
分类器权重更新：根据所选择的特征维度和阈值，将分类器的权重计算出来，表示该分类器对整体分类结果的贡献。
样本权重更新：根据分类器的权重和分类结果，更新样本的权重。
被错误分类的样
本的权重会增加，而被正确分类的样本的权重会减少，使得分类器在下一轮训练中更关注于错误分类的样本。
重复步骤2到步骤6，直到达到指定的弱分类器个数或达到停止条件。
贪心逐坐标下降法的核心思想是，在每次更新中，通过遍历特征维度和阈值的组合，选择最优的组合来更新分类器权重和样本权重。
这种方法是一种近似最优化方法，不保证找到全局最优解，但在实践中通常能够取得较好的效果。
大数据十大经典算法讲解
大数据十大经典算法讲解大数据是指数据量极其庞大的数据集合，传统的数据处理方法已经无法处理如此大规模的数据。
因此，需要使用一些经典的算法来处理大数据。
下面我将介绍十大经典的大数据算法。
1. MapReduce：这是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它将计算任务分成多个小任务，然后并行处理这些任务，最后将结果汇总。
MapReduce通过将数据切分为多个部分并在多个节点上进行计算，可以大大加快数据处理速度。
2. PageRank：这是一种被Google用于评估网页重要性的算法。
在大数据场景中，它可以用于评估节点（如用户、网页、电影等）的重要性。
PageRank算法通过计算从其他节点指向当前节点的链接数量来评估节点的重要性。
3. K-means：这是一种聚类算法，用于将数据集划分成多个簇。
它通过计算数据点与簇中心的距离来确定数据点属于哪个簇。
K-means算法可以用于将大规模数据集划分成多个小的簇，以便进一步分析和处理。
4. Apriori：这是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项的集合。
Apriori算法通过生成候选项集，并计算它们的支持度来发现频繁项集。
6. Random Forest：这是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类和回归。
在大数据场景中，Random Forest可以处理高维度的数据，同时也能处理带有噪声和缺失值的数据。
7. AdaBoost：这是一种提升算法，用于提高弱分类器的准确率。
在大数据场景中，AdaBoost可以通过迭代训练多个弱分类器，并根据它们的权重做出最终的分类决策。
8. Gradient Boosting：这是一种梯度提升算法，通过迭代训练多个弱分类器来提高整体模型的准确率。
在大数据场景中，GradientBoosting可以通过并行计算和分布式计算来加速模型训练过程。
9. Deep Learning：这是一种用于处理大规模数据的神经网络算法。
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(2).若正负样本数目m+, m-则正样本D1(i) = 1/m+， 负样本D1(i) = 1/m-
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Schapire Adaboost Algorithm
三.训练弱分类器
For t=1,……,T
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Adaboost 算法介绍
•目前，对Adaboost算法的研究以及应用大多集中 于分类问题，同时近年也出现了一些在回归问题 上的应用。 •就其应用Adaboost系列主要解决了：两类问题、 多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签 问题，回归问题。 •它用全部的训练样本进行学习。 •使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练 数据特征，并将关键放在关键的训练数据上面。
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Adaboost 算法分析
该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个 过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。 1、先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类 器； 2、将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的 N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个 弱分类器； 3、将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另 一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得 到第三个弱分类器 4、最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪 一类要通过......的多数表决。
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Adaboost 算法分析
对于boosting算法，存在两个问题： 1. 如何调整训练集，使得在训练集上训练的 弱分类器得以进行； 2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来 形成强分类器。
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Adaboost 算法分析
针对以上两个问题，AdaBoost算法进行了调整： 1. 使用加权后选取的训练数据代替随机选取的 训练样本，这样将训练的焦点集中在比较难分 的训练数据样本上； 2. 将弱分类器联合起来，使用加权的投票机制 代替平均投票机制。让分类效果好的弱分类器 具有较大的权重，而分类效果差的分类器具有 较小的权重。
一.样本 Given: m examples (x1, y1), …, (xm, ym)
where xiX, yiY={-1, +1} xi表示X中第i个元素， yi表示与xi对应元素的属性值，+1表示xi属于某个分类，
-1表示xi不属于某个分类 二.初始化训练样本xi的权重D(i) :i=1,……，m;
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Adaboost 算法分析
AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本 对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权 重是相同的，即其中n为样本个数，在此样本分布 下训练出一弱分类器。对于分类错误的样本，加大 其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权 重，这样分错的样本就被突显出来，从而得到一个 新的样本分布。在新的样本分布下，再次对样本进 行训练，得到弱分类器。依次类推，经过T次循环， 得到T个弱分类器，把这T个弱分类器按一定的权重 叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。
AdaBoost
组员：朱航，杨帅，王永胜，曹宏武，曾德清，周峰
1
Adaboost 算法
• 算法介绍 • 算法分析 • 算法步骤 • 训练过程 • 举例说明
2
Adaboost 算法介绍
•Idea AdaBoost (Adaptive Boosting, R.Scharpire, Y.Freund, ICML, 1996)
•Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是 针对同一个训练集训练不同的分类器（弱 分类器），然后把这些弱分类器集合起来， 构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
3
Adaboost 算法介绍
•Adaboost算法本身是通过改变数据分布来 实现的，它根据每次训练集之中每个样本 的分类是否正确，以及上次的总体分类的 准确率，来确定每个样本的权值。将修改 过权值的新数据集送给下层分类器进行训 练，最后将每次得到的分类器最后融合起 来，作为最后的决策分类器。
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Adaboost 算法分析
Adaboost的核心思想 “关注”被错分的样本，“器重”性能好的 弱分类器
怎么实现 （1）不同的训练集调整样本权重 （2）“关注”增加错分样本权重 （3）“器重”好的分类器权重大 （4） 样本权重间接影响分类器权重
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Adaboost 算法步骤
AdaBoost算法的具体步骤如下： 1. 给定训练样本集S，其中X和Y分别对应于正例
样本和负例样本；T为训练的最大循环次数； 2. 初始化样本权重为1/n ，即为训练样本的初始
概率分布；
3. 第一次迭代：(1)训练样本的概率分布相当， 训练弱分类器;(2)计算弱分类器的错误率;(3)选取 合适阈值，使得误差最小；(4)更新样本权重；
经T次循环后，得到T个弱分类器，按更新的权重
叠加，最终得到的强分类器。 12
Adaboost 算法步骤
Adaboost算法是经过调整的Boosting算法，其能够对
弱学习得到的弱分类器的错误进行适应性(Adaptive)调
整。上述算法中迭代了T次的主循环，每一次循环根
据当前的权重分布对样本x定一个分布P，然后对这个
分布下的样本使用弱学习算法得到一个弱分类器，对
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Hale Waihona Puke Adaboost 算法分析
AdaBoost算法是Freund和Schapire根据在线 分配算法提出的，他们详细分析了AdaBoost算 法错误率的上界，以及为了使强分类器达到错 误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。
与Boosting算法不同的是，AdaBoost算法不 需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即 弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的 分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度，这 样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。
于这个算法定义的弱学习算法，对所有的样本都有错
误率，而这个错误率的上限并不需要事先知道，实际
上。每一次迭代，都要对权重进行更新。更新的规则
是：减小弱分类器分类效果较好的数据的概率，增大
弱分类器分类效果较差的数据的概率。最终的分类器
是个弱分类器的加权平均
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Schapire Adaboost Algorithm