当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

adaboost新上映_adaboost算法的基本原理(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

adaboost

AdaBoost在水质分类 1⃣️首先，我们使用seaborn库来绘制直方图和相关性图。通过corr()函数计算数据变量间的相关性，其取值范围为[-1,1]，其中-1表示反相关。然后，我们找到与Potability相关性最大的变量，这可以通过对Potability所在的相关性列进行排序来实现，即corr['Potability'].sort_values(ascending=True)。 2⃣️在AdaBoost分类器中，我们主要调整两个超参数：“n_estimators”和“learning_rate”。这些超参数是在开始学习过程之前设置的，而不是通过训练得到的。我们使用GridSearchCV来自动调参，找到最佳的参数组合。 3⃣️接下来，我们获取特征数据，即除了最后一列的数据为x值，然后获取y值，即对应的水质结果。使用StandardScaler()对数据进行归一化和标准化。通过Grid网格搜索自动调参，将得到的结果赋值给grid_ada，并使用AdaBoost进行训练。 4⃣️算法的训练精度并不算很高，但整体流程如图2所示，结果如图3所示。

58页PPT搞定16种机器学习算法 𐟎‰ 掌握16种机器学习算法的核心原理和公式，轻松解决各种问题！ 𐟌ˆ 线性回归 𐟌ˆ 逻辑回归 𐟌ˆ 决策树 𐟌ˆ 随机森林 𐟌ˆ 支持向量机 𐟌ˆ K-近邻 𐟌ˆ 神经网络 𐟌ˆ 主成分分析 𐟌ˆ 朴素贝叶斯 𐟌ˆ AdaBoost 𐟌ˆ 隐马尔可夫模型 𐟌ˆ 长短期记忆网络 𐟌ˆ 卷积神经网络 𐟌ˆ t-SNE 𐟌ˆ 生成对抗网络 𐟌ˆ 强化学习快来一起探索这些强大的机器学习算法吧！

集成学习揭秘𐟔 𐟌Ÿ 集成学习：将多个机器学习模型结合起来，共同提升算法性能。集成学习主要分为两大类： 𐟔𙠥𜺤𞝨𕖥…𓧳𛤸ꤽ“学习器：如Boosting中的AdaBoost，采用串行化生成序列化方法。 𐟔𙠦— 强依赖关系个体学习器：如Bagging中的“随机森林”，个体学习器之间可以并行生成。集成学习的一般步骤： 1️⃣ 生成一组“个体学习器”（Individual learners）。 2️⃣ 采用某种策略将它们结合起来。个体学习器通常由一个学习算法训练产生。在同质集成中（即系统中个体学习器的类型相同），个体学习器被称为“基学习器”。在异质集成中（即系统中个体学习器的类型不同），个体学习器被称为“组件学习器”（component learners）。

深圳数据分析培训 2024年深圳的土木工程行业真是太难了，公司发不出工资，大家都在想办法转行。听说数据分析师现在特别吃香，于是我决定紧急学三个月，没想到还真成功了！现在拿到9k的offer，心情简直不要太好！想分享一下我这三个月特训数据分析的经历，希望能帮到那些也想转行的小伙伴们！ 𐟌Ÿ 训练周期：3个月 𐟑袀𐟏렩⥐‘人群：零基础想转行求职数据分析，或者在职想提升数据分析能力的小伙伴们 𐟓š 学习阶段内容第①阶段：商业数据分析这一阶段主要学习Excel基础知识、Excel函数、Excel数据表等基本操作。第②阶段：数据可视化包括商业智能分析概念、PowerBI数据处理、FineBI基础操作、Tableau可视化表盘等。第③阶段：数据运营指标体系涉及数据分析标准流程、指标体系搭建、AARRR流量漏斗模型、行业分析方法等。第④阶段：Mysql数据库包含数据库系统概论、Mysql数据查询、Mysql应用等。第⑤阶段：Python数据分析学习Python语言基础、面向对象编程、网络爬虫框架、Python数据分析、Python办公自动化等。第⑥阶段：机器学习涵盖无监督机器学习、有监督机器学习、Adaboost集成算法等。第⑦阶段：ETL和数据仓库包括Linux基础知识、Hadoop圈、数据治理和ELT工具、Hive和数据仓库、数据挖掘算法等。第⑧阶段：就业指导包含简历撰写基本要求、面试模拟与技巧分享、笔试常见题型讲解、语言表达逻辑培养等。 𐟑‰ 学习模式：录播、直播、面授 𐟑‰ 就业薪资：签订就业培训协议 𐟑‰ 就业岗位参考：数据分析、数据运营、BI数据分析、商业分析、数据产品经理、数据挖掘、数据仓库、算法等还有试学名额哦！录播直播面授都可以参加！欢迎感兴趣的小伙伴们来找我！

阿德莱德大学COMP3314实践1解析这是阿德莱德大学计算机科学系的一门入门课程，名为"Introduction to Statistical Machine Learning"。以下是每部分内容的详细解析： PCA的实现与理解 𐟓ˆ 主成分分析（PCA）涉及一些复杂的数学和统计概念，如协方差、特征值和特征向量。理解和实现这些概念可能是一项挑战。核k均值聚类的复杂性 𐟌 使用RBF核的k均值聚类涉及对核方法和谱聚类算法的深入理解。选择合适的参数并正确实现算法可能相当复杂。 Adaboost算法的部分修改 𐟔犤🮦”𙧎𐦜‰的Adaboost算法需要对该算法有深入的理解，并能够识别和修正代码中缺失或错误的部分。这可能需要较强的调试和分析技能。梯度推导和计算 𐟓 推导tanh激活函数的梯度并计算具体值涉及复杂的微积分和链式法则。对于不熟悉这些数学工具的人来说可能是一个挑战。

集成算法，在当今的数据科学与机器学习领域中，扮演着至关重要的角色。它们如同一座桥梁，连接着基础模型与高性能预测之间的鸿沟，是提升算法准确度、稳定性和泛化能力的关键手段。在复杂多变的数据环境下，单一模型往往难以全面捕捉数据的内在规律，而集成算法则通过巧妙地结合多个模型的预测结果，实现了“众人拾柴火焰高”的效果。这款付费专栏详细介绍了四大集成算法的原理，分别是随机森林、Adaboost、GBDT和xgboost，用通俗的语言让基础薄弱的初学者也能完全理解。#集成算法# #机器学习# #随机森林#

梯度提升：构建预测模型接下来，我们来聊聊Gradient Boosting。和AdaBoost一样，梯度提升也是通过逐步添加预测器来改进模型，每个新预测器都试图纠正前一个的错误。不过，梯度提升并不像AdaBoost那样通过调整训练数据的权重来改进，而是让新的预测器去拟合前一个预测器的残差。举个简单的例子吧，比如我们用DecisionTreeRegressor来拟合数据。 𐟌Ÿ 首先，我们训练第一个DecisionTreeRegressor，然后观察它的残差。接着，我们用这些残差来训练第二个DecisionTreeRegressor。 𐟌Ÿ 然后，我们再用第二个预测器的残差来训练第三个DecisionTreeRegressor。这样，我们就构建了一个包含三棵树的集成模型。这个模型将所有树的预测结果相加，从而对新数据进行预测。这个图左侧展示了每棵树的单独预测，右侧展示了集成的预测。第一行显示，集成只有一棵树时，它的预测与第一棵树的预测完全相同。第二行显示，在第一棵树的残差上训练的新树，集成的预测等于前面两棵树的预测之和。类似地，第三行又添加了一棵在第二棵树的残差上训练的新树，集成的预测随着新树的添加逐渐变好。在Scikit-learn中，我们可以通过以下代码来创建这样的集成模型：好了，今天的分享就到这里。大家拜了个拜！𐟑‹

𐟔 数据挖掘的十大核心算法详解 𐟎⃣ PageRank（网页排名） PageRank 通过模拟用户跳转链接的概率，评估网页质量，类似于微博的粉丝影响力。如果关注者是大V，网页影响力就高。 2⃣ Apriori（关联分析） Apriori 用于发现商品间的关联关系，例如啤酒与尿不湿的组合销售。它通过支持度、置信度和提升度来衡量商品的关联强度。 3⃣ AdaBoost（分类算法） AdaBoost 将多个弱分类器组合成一个强分类器，类似于做错题重点复习的过程，不断提升整体效果。 4⃣ C4.5（决策树） C4.5 是一种决策树算法，利用信息增益率来选择最佳分裂特征，类似于挑选西瓜时根据纹路判断好坏。 5⃣ CART（分类与回归树） CART 可以用于分类或回归，基于基尼系数选择最优特征，类似于预测天气是晴天还是下雨。 6⃣ 朴素贝叶斯（条件概率）朴素贝叶斯基于概率论原理，计算各类条件下的概率，例如计算某病人患感冒的可能性。 7⃣ SVM（支持向量机） SVM 是一种分类方法，利用最优间隔将样本分割，类似于用线或平面将红球和蓝球分开。 8⃣ KNN（K最近邻） KNN 通过测量不同特征值之间的距离进行分类，类似于“近朱者赤，近墨者黑”。 9⃣ K-Means（聚类） K-Means 是一种聚类算法，通过不断调整中心点，将对象分配到最近的类中，类似于选老大，直到找到最佳中心。 𐟔Ÿ EM（期望最大化） EM 算法是一种聚类方法，基于概率进行软聚类，类似于分菜时不断调整，直到两碟重量一致。

集成学习：从零开始到大师之路集成学习（Ensemble Learning）是一种通过组合多个基学习器来提高模型泛化能力和准确性的方法。以下是几种主要的集成学习分类： 𐟌Ÿ Bagging（Bootstrap Aggregating）：这是一种基于采样的集成学习方法。通过从原始数据集中有放回地随机抽样，形成多个子集。然后，用这些子集分别训练多个基学习器。最后，通过平均（回归任务）或投票（分类任务）的方式来融合这些基学习器的预测结果。 𐟚€ Boosting：这是一种迭代的集成方法，逐步加入新的基学习器来修正之前基学习器的错误。在每一轮中，为之前基学习器预测错误的样本分配更高的权重，使得新的基学习器更关注这些难样本。Boosting 算法通常使用弱学习器（如浅层决策树）作为基学习器，经典的 Boosting 算法有 AdaBoost、梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）以及 XGBoost 和 LightGBM 等。 𐟧頓tacking：将多个基学习器的预测结果作为输入，然后训练一个元学习器（Meta-learner）进行最终的预测。与 Bagging 和 Boosting 不同，Stacking 基学习器之间的差异更加明显，这可以组合多种不同类型的模型来提高泛化能力。通过这些方法，集成学习可以有效地提高模型的性能，使其在各种任务中表现出色。

16种机器学习算法核心原理详解探索16种机器学习算法的核心原理、公式及其适用场景，让你全面理解这些强大的工具！ 𐟌𑠧𚿦€祛ž归 𐟌🠩€𛨾‘回归 𐟌𓠥†𓧭–树 𐟌𒠩š机森林 𐟛᯸ 支持向量机 𐟑堋-近邻 𐟧 神经网络 𐟓‰ 主成分分析 𐟐Ÿ 朴素贝叶斯 𐟔 AdaBoost 𐟐Ž 隐马尔可夫模型 𐟕𐯸 长短期记忆网络 𐟖𜯸 卷积神经网络 𐟌Œ t-SNE 𐟎蠧”Ÿ成对抗网络 𐟏† 强化学习这些算法各有千秋，适用于不同类型的问题和数据集。通过了解它们的原理和优势，你可以更好地选择最适合的算法来解决实际问题。

专栏内容推荐

2000 x 1125 · png
AdaBoost Algorithm in Machine Learning
素材来自:almabetter.com

960 x 521 · jpeg
What is AdaBoost classification?
素材来自:dsworld.org

1228 x 1444 · png
Adaboost Algorithm: Boosting your ML models to the Next Level - Dataaspirant
素材来自:dataaspirant.com
850 x 339 · png
Understanding AdaBoost for Decision Tree | by Valentina Alto | Towards Data Science
素材来自:towardsdatascience.com

702 x 372 · png
AdaBoost - Bước đi đầu của Boosting
素材来自:viblo.asia

1836 x 858 · png
【机器学习】Adaboost-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

620 x 594 · png
Adaboost算法及其代码实现 - HelloWorld开发者社区
素材来自:helloworld.net
1920 x 1080 · png
Adaboost Algorithm: Boosting your ML models to the Next Level - Dataaspirant
素材来自:dataaspirant.com

2084 x 1250 ·
Adaboost Algorithm Explained in Depth
素材来自:projectpro.io
1422 x 617 · png
AdaBoost算法超详细讲解-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1554 x 918 · png
Implementing Adaboost in Scikit-learn - KDnuggets
素材来自:kdnuggets.com
2000 x 867 · png
AdaBoost Algorithm in Machine Learning
素材来自:almabetter.com

1517 x 754 · jpeg
AdaBoost - Ensembling Methods in Machine Learning for Stock Market Prediction using Python
素材来自:marketcalls.in

640 x 360 · jpeg
手动实现多分类adaboost算法_AdaBoost算法详解以及代码实现-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1280 x 1113 · jpeg
multi class - how train AdaBoost M1 weak estimators? - Cross Validated
素材来自:stats.stackexchange.com
511 x 293 · png
Boosting and AdaBoost - Skye_Zhao - 博客园
素材来自:cnblogs.com

2000 x 1039 · png
AdaBoost
素材来自:esj205.oopy.io

1920 x 1080 · png
Adaboost Algorithm: Boosting your ML models to the Next Level - Dataaspirant
素材来自:dataaspirant.com

1280 x 720 · png
AdaBoost Regressor. | WELCOME LEARNERS
素材来自:dipesg.github.io

1920 x 1080 · png
Adaboost Algorithm: Boosting your ML models to the Next Level - Dataaspirant
素材来自:dataaspirant.com

1924 x 1460 · png
AdaBoost — Orange Visual Programming 3 documentation
素材来自:orange3.readthedocs.io
960 x 720 · png
Boosting: AdaBoost Empowering AI. A warm welcome to a series on Boosting… | by Ashish Arora | Medium
素材来自:medium.com

4370 x 1814 · png
7 AdaBoost | Modelos Predictivos
素材来自:fhernanb.github.io

850 x 988 · png
Adaboost | S-Dragon
素材来自:stazhenggy.github.io
768 x 427 · jpeg
AdaBoost Algorithm | Quick Start Guide To AdaBoost Algorithm in Detail
素材来自:educba.com

1920 x 1080 · png
Adaboost Algorithm: Boosting your ML models to the Next Level - Dataaspirant
素材来自:dataaspirant.com

1200 x 551 · png
A Mathematical Explanation of AdaBoost in 5 Minutes | by Terence Shin | Towards Data Science
素材来自:towardsdatascience.com

474 x 813 · jpeg
Boosting Machine Learning
素材来自:animalia-life.club
850 x 779 · png
AdaBoost algorithm flow chart | Download Scientific Diagram
素材来自:researchgate.net

1200 x 628 ·
AdaBoost Algorithm in Machine Learning - Python Geeks
素材来自:pythongeeks.org

1024 x 859 · png
What is the difference between Adaboost and Gradient boost? | AIML.com
素材来自:aiml.com
2386 x 1491 · jpeg
AdaBoost 를 통한 Boosting 개념 이해
素材来自:meme2515.github.io

1518 x 1101 · jpeg
ORBoost: An Orthogonal AdaBoost - IOS Press
素材来自:content.iospress.com
700 x 300 · png
机器学习：AdaBoost详细推导 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)