ensemble

“三个臭皮匠赛过诸葛亮”的理念在ensemble methods中体现的可谓淋漓尽致。在boosting中，adaboost是其中的代表。下面让我们简单领略adaboost背后的那些不可思议的要点...... 1. adaboost的框架【 adaboost提供的是一个算法 框架 】 2.原理简述 【分类问题】 训练集D，样本权重w。基估计器（预测器）base estimator：G(x)【与框架中的y(x)相对应】。 adaboost通过G(x)【训练得到G(x)】对D进行预测（分类），那些被 误分类的样本的权重会被提高 ，在进入下一轮训练时， 分类器会特别“关照”那些权重高的样本 ，这样再次分类时，误分类的样本数量【误分类绿率】就会下降，直至为0.此时也会得到相应的M个弱分类器，最终 通过分类器的权重进行线性组合 ，得到一个最终的boss。 熟悉adaboost的读者，相信你对adaboost算法的流程已经熟记于心，它就是这么吊！ 【adaboost算法流程】 可以看出，adaboost的原理在其算法流程中也体现的很清晰。 3.adaboost另一种解释 adaboost的另一个解释是模型为 加法模型 、损失函数是 指数函数 、学习算法为 前向分步算法 时的二分类学习方法。 可以在此基础下，推导出在adaboost中的 分类器权重更新 的公式以及 样本权重更新 的公式！相信

机器学习读书笔记（七）：Combining Different Models for Ensemble Learning Ensemble Learning Introduction Majority voting (plurality voting) Implementating a simple majority classifier Let's do this by Python! Let's use it in practice! Evaluating and tuning the ensemble classifier Compute a ROC curve from the test set Plot the decision region Grid Search Bagging: for bootstrap sample Leveraging weak learners via adaptive boosting Basic concepts: Now let's concentrate on the star today: **Adaboost** Summary 学习目标： Making predictions based on majority voting . Reduce overfitting by drawing random combinations

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I'm quite new at Coq and trying to develop a framework based on my research. My work is quite definition-heavy and I'm having trouble encoding it because of how Coq seems to treat sets. There are Type and Set , which they call 'sorts', and I can use them to define a new set: Variable X: Type. And then there's a library encoding (sub)sets as ' Ensembles ', which are functions from some Type to a Prop . In other words, they are predicates on a Type : Variable Y: Ensemble X. Ensemble s feel more like proper mathematical sets. Plus, they are

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: While trying to run the example on H2OEnsemble found on http://learn.h2o.ai/content/tutorials/ensembles-stacking/index.html from within Rstudio, I encounter the following error: Error in value[3L] : argument "training_frame" must be a valid H2O H2OFrame or id after defining the ensemble fit <- h2o.ensemble(x = x, y = y, training_frame = train, family = family, learner = learner, metalearner = metalearner, cvControl = list(V = 5, shuffle = TRUE)) I installed the latest version of both h2o and h2oEnsemble but the issue remains. I have read

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am learning about random forests in scikit learn and as an example I would like to use Random forest classifier for text classification, with my own dataset. So first I vectorized the text with tfidf and for classification: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier classifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10) classifier.fit(X_train, y_train) prediction = classifier.predict(X_test) When I run the classification I got this: TypeError: A sparse matrix was passed, but dense data is required. Use X.toarray() to convert to a

集成学习 集成学习基本概念 Bagging 基本概念 Scikit-learn中的Bagging 随机森林 Boosting 基本概念 Scikit-learn中的Boosting 集成学习结合策略 集成学习回归问题 集成学习基本概念 训练多个学习器，对同一样本预测，再用某种结合策略将各学习器结合起来，得出最终预测结果。 集成学习的一般结构： 同质集成(homogeneous)：学习器使用的算法都是相同类型，例如全使用决策树算法。单个学习器称为 ‘基学习器’ 或 ‘基学习算法’。 异质集成(heterogenous)：学习器使用的算法类型不同，例如同时使用决策数、SVM等算法。单个学习器称为 ’ 组件学习器’。 集成学习的方法： Bagging：学习器之间不存在强依赖关系，各学习器可独立并行。 Boosting：学习器之间存在强依赖关系，通常后一个学习器是对前一个学习器的补充。 集成学习效果强大尤其是针对弱学习器(即精度略高于50%算法模型)，虽然单个弱学习器效果很差，但是成百上千的弱学习器集成在一起，错误率以指数级下降，理论上可以趋于0。 Bagging 基本概念 当想要集成成百上千的学习器时，学习器之间的差异就尤为重要(如果都一样就体现不出集成学习的效果)。虽然有很多机器学习算法，但是远远不够的，必须为每一种算法创建更多的子模型且子模型之间要有差异性。 如何创建有差异的子模型

《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》 来源： https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11370655.html