在 JavaScript 中，slice() 是一个常用的数组方法，用于从现有数组中提取一部分元素，然后返回一个新的数组。它是一个非常有用的工具，可以帮助你在不改变原始数组的情况下操作数组的子集。本文将介绍 slice() 的基本概念、使用方法、…

副本集中有一个重要的概念“大多数”，意思是说，选择主节点需要大多数决定（本人亲自做了实验） 步骤： 1.开启副本集（如果没有配置好 副本集的 亲参考我的上篇文章 https://www.cnblogs.com/anxbb/p/9482304.…

Adaboost是集成学习中经典的算法之一。Adaboost算法，英文全称为：Adaptive Boosting，即自适应增强，是一种典型的Boosting算法。 对于集成学习，对于给定的数据集，学习到一个较弱的分类器比学习到一个强分类器…

1. 算法思想 AdaBoost.M1算法是基于AdaBoost算法的一个改进版本，当然还有第二个，称之为AdaBoost.M2算法，两种算法详情请参阅论文《Experiments with a New Boosting Algorithm》。 最早的AdaBoost算法是一种二分类算法，类标签为{1…

一、定义 1、介绍 Adaboost（Adaptive Boosting自适应提升算法）算法是一种常用的集成学习算法，解决的是二分 类问题，它可以将多个弱分类器（比如决策树）组合成一个强分类器。其基本思想是通过对数据集 进…

Adaboost分类器 非集成的机器学习算法就像古代皇帝一样，一个人说了算；集成学习算法类似于现在的国会，需要听取在会所有人的意见。 Adaboost是一个集成学习算法，下面将会对算法进行拆解，以使我们明白Adaboost的内部原…

原文：AdaBoost算法讲解、举例 一： 算法介绍 Adaboost算法的目标是提高 学习算法（比如说LMS算法）的 分类准确率。 adaboost算法提供的是框架 。 可以使用各种学习方法构建子分类器。 对于Adaboost，可以说是久闻大名&…

文章目录 Adaboost算法的原理推导及解释前置知识：Boosting概述Boosting方法的基本思想Boosting方法的的学习方法 核心部分：Adaboost算法的原理推导和解释Adaboost算法的基本思想Adaboost算法的算法流程 Adaboost算法的原理推导及解释 前置知识&#xff…

 基本原理 Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。 Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练好的弱分…

1. Adaboost boost算法通过学习一系列的弱分类器，通过加权得到一个强分类器 Adaboost首选假设每个样本权值相通为1/N。然后学习第一个分类器，然后计算样本在该分类器下的误差率（误分类样本的加权和）： 根据误差率得到一个系数，这个系数也是当前这个分类器的权重： 然后更…

一、样本的准备，需要创建这几个文件夹，其中neg是负样本，pos是正样本，src是源图像（可没有）,xml用来存储模型 以行人训练为例，首先正样本是各种各样的行人的照片，负样本就是非人照片。…

boosting AdaBoost是英文“Adaptive Boosting”（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时&…

集成学习常见的两种集成方案为bagging和boosting，其中bagging是一种基于投票的并行方案，boosting是一种基于改变原始数据集分布的迭代串行方案(某些环节也可并行)。bagging的代表算法为随机森林，boosting的代表算法有adaboost、gbdt、xgb等。 bagging方案图：从训练集从进行…

本博客内容摘自李航老师的《统计学习方法》，加以一些整理。 相关概念 提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组…

1. Adaboost算法基本原理2. Adaboost 损失函数3. Adaboost 代码 1. Adaboost算法基本原理 Adaboost:Adaptive Boosting(自适应增强) 自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。该方法对噪声数据和异常数据很敏感。 但不容易出现过拟合。 每一轮…

AdaBoost算法 集成算法通常有两种方式，分别是投票选举（bagging）和再学习（boosting）。 bagging的方式在做投票选举的时候可以并行计算，多个弱分类器单元的决策是相互独立的，不存在依赖性。 bo…

集成学习：利用多个学习器来解决机器学习问题。 按集成学习中个体学习器的生成方式来说，集成学习可分为： Sequntial methods AdaBoostArc-x4LPBoost……Parallel methods BaggingRandom SubspaceRandom Froests……本文主要关注AdaBoost。 AdaBoost是一种集成学习算法，主要…

AdaBoost是元算法中最流行的一种，也被认为是最好的监督学习的方法 。 一、元算法 元算法（meta-algorithm），也被称作集成方法（ensemble method），是对其他算法进行组合的一种方式，将不同的分类器组合起来的结果。使用集成方法时有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以…

Adaboost介绍 AdaBoost算法与Boosting算法不同，它是使用整个训练集来训练弱学习器，其中训练样本在每次迭代的过程中都会重新被赋予一个权重，在上一个弱学习器错误的基础上进行学习来构建一个更加强大的分类器。下面通过一个图来了解AdaBoost…

提升树Boosting Tree算法实例详解_程大海的博客-CSDN博客 从提升树Boosting Tree过度到梯度提升Gradient Boosting_程大海的博客-CSDN博客 GBDT梯度提升之回归算法个人理解_程大海的博客-CSDN博客_梯度回归算法 GBDT梯度提升之二分类算法个人理解_程大海的博客-CSDN博客_gbd…