adboost, NN 等分类器模型介绍
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。
adaboosting算法原理(一)
adaboosting算法原理(一)Adaboosting算法Adaboosting算法是一种强大的集成学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。
本文将以浅显易懂的方式，从原理到实现来介绍这一算法。
基本概念在介绍Adaboosting算法之前，先要了解一些基本概念：•样本：指在数据集中的一条记录，用于训练模型。
•弱分类器：是指分类准确率略高于随机的分类器。
•强分类器：是指多个弱分类器组成的复合模型，分类准确率较高。
Adaboosting算法原理Adaboosting算法的核心思想是通过选择一组弱分类器，不断迭代训练，最终组成一个强分类器。
具体流程如下：•初始化：为每个样本设置权重，并初始化弱分类器。
•迭代训练：通过使用弱分类器，对训练集进行多轮迭代，每轮的训练数据根据上一轮的结果进行加权，提高分类准确率。
•集成：将多个弱分类器组成一个强分类器，通过加权对多个分类器的结果进行结合得到最终分类结果。
Adaboosting算法实现Adaboosting算法的实现通常分为三个部分：1.弱分类器的选择：弱分类器要足够简单，但需要有一定的预测准确率，如决策树、支持向量机等。
2.更新样本权重：在每次迭代中，根据弱分类器的表现重新设置样本的权重，被错误分类的样本权重会增加，被正确分类的样本权重会减小。
3.集成弱分类器：将多个弱分类器加权组合成一个强分类器，其中每个弱分类器的权重与其预测准确率成正比。
Adaboosting算法的优缺点Adaboosting算法具有以下优点：•准确率高：Adaboosting算法具有较高的分类准确率。
•对噪声数据不敏感：由于Adaboosting算法采用多个弱分类器进行加权组合，可以有效消除噪声数据。
•通用性强：Adaboosting算法可以用于各种类型的数据，包括分类和回归问题。
但Adaboosting算法也存在缺点：•对离群值敏感：由于更新样本权重时会考虑错误分类的样本，不易处理离群点的问题。
adaboost模型的算法流程
adaboost模型的算法流程Adaboost模型是一种常见的分类算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，从而提高模型的准确性。
本文将详细介绍Adaboost模型的算法流程。
一、背景知识在介绍Adaboost模型的算法流程之前，我们需要先了解一些相关的背景知识。
1.1 弱分类器弱分类器是指在二分类问题中，能够略微优于随机猜测的分类器。
例如，在一个二分类问题中，如果我们随机猜测每个样本都属于正类或负类，则正确率约为50%。
如果我们使用一个稍微好一点的分类器，则正确率可能会略微提高。
1.2 提升方法提升方法是一种通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器的方法。
其中最著名的就是Adaboost算法。
1.3 Adaboost算法Adaboost算法是一种基于提升方法构建强学习器的算法。
它通过对数据集进行加权来训练多个弱学习器，并将它们组合成一个强学习器。
在每次训练过程中，样本被赋予不同的权重，其中错误分类的样本会被赋予更高的权重，并且后续的弱学习器会更加关注这些错误分类的样本。
二、算法流程2.1 初始化权重首先，我们需要对每个样本赋予一个初始权重。
通常情况下，每个样本的初始权重都是相等的。
假设我们有N个样本，则每个样本的初始权重为1/N。
2.2 训练弱学习器接下来，我们开始训练第一个弱学习器。
在每次训练过程中，我们会根据当前样本的权重来选择一部分样本进行训练。
具体来说，我们会从当前数据集中按照概率分布随机抽取一部分样本，并使用这些样本来训练一个弱学习器。
在训练过程中，我们会根据当前模型的表现来更新每个样本的权重。
如果某个样本被正确分类，则它的权重会减小；如果某个样本被错误分类，则它的权重会增大。
具体地，对于第i个样本，它在第t次迭代中的权重为：wi(t+1) = wi(t) * exp(-alpha_t * yi * hi(xi))其中alpha_t是第t次迭代中得到的弱学习器hi(x)的系数；yi是第i 个样本对应的标签（1表示正类，-1表示负类）。
Boosting算法总结（adaboosting、GBDT、XGBoost）
Boosting算法总结（adaboosting、GBDT、XGBoost）把之前学习xgb过程中查找的资料整理分享出来，⽅便有需要的朋友查看，求⼤家点赞⽀持，哈哈哈作者：tangg, qq:577305810⼀、Boosting算法boosting算法有许多种具体算法，包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost .所谓 Boosting ，就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的⼀种⽅法。
每个⼦模型模型都在尝试增强（boost）整体的效果，通过不断的模型迭代，更新样本点的权重Ada Boosting没有oob（out of bag ) 的样本，因此需要进⾏ train_test_split原始数据集》某种算法拟合，会产⽣错误》根据上个模型预测结果，更新样本点权重（预测错误的结果权重增⼤）》再次使⽤模型进⾏预测》重复上述过程，继续重点训练错误的预测样本点每⼀次⽣成的⼦模型，都是在⽣成拟合结果更好的模型，（⽤的数据点都是相同的，但是样本点具有不同的权重值）需要指定 Base Estimatorfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierada_clf = AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_depth=2), n_estimators=500)ada_clf.fit(X_train, y_train)ada_clf.score(X_test, y_test)Gradient Boosting ⼜称为 DBDT （gradient boosting decision tree ）训练⼀个模型m1，产⽣错误e1针对e1训练第⼆个模型m2，产⽣错误e2针对e2训练第⼆个模型m3，产⽣错误e3......最终的预测模型是：m1+m2+m3+...Gradient Boosting是基于决策树的，不⽤指定Base Estimatorfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifiergb_clf = GradientBoostingClassifier(max_depth=2, n_estimators=30)gb_clf.fit(X_train, y_train)gb_clf.score(X_test, y_test)这个算法的Base Estimator是基于decision tree的Xgboost是在GBDT的基础上进⾏改进，使之更强⼤，适⽤于更⼤范围xgboost可以⽤来确定特征的重要程度强烈推荐博客园上【战争热诚】写的⼀篇介绍xgboost算法的⽂章，⾮常详细地介绍了xgboost的优点、安装、xgboost参数的含义、使⽤xgboost实例代码、保存训练好的模型、并介绍了xgboost参数调优的⼀m1+m2+m3+...般流程。
Adaboost分类器
Adaboost分类器Adaboost是adaptive boost的缩写，它是一种迭代算法。
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)。
其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，最后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。
使用Adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特征，并将重点放在关键的训练数据上。
该算法其实是一个弱分类算法的提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。
整个过程如下所示：●先通过对N个数据的训练样本的学习得到第一个弱分类器；●将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个数据的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器；●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个数据的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；●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。
对于boosting算法，存在两个问题：●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；●如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强分类器。
针对以上两个问题，adaboost算法进行了调整：●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；●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。
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要求的错误率，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。
adaboostclassifier()介绍
adaboostclassifier()介绍摘要：1.介绍Adaboost 分类器2.Adaboost 的工作原理3.Adaboost 的优势和应用领域4.如何在Python 中使用Adaboost 分类器正文：Adaboost 分类器是一种非常强大的机器学习算法，它可以用来解决分类问题。
它的全称是"Adaptive Boosting"，是一种自适应增强技术。
Adaboost 的工作原理是通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。
这些弱分类器是通过训练数据集的子集得到的，而每个子集的样本都是通过随机抽样得到的。
在训练过程中，Adaboost 算法会根据每个弱分类器的性能来调整它们的权重，从而使分类器能够更好地拟合数据集。
Adaboost 的优势在于它可以处理数据集中存在的噪声和异常值，而且对于数据集中不同类别的样本，它可以自动调整分类器的权重，从而提高分类器的性能。
因此，Adaboost 分类器在文本分类、垃圾邮件分类、图像分类等领域都取得了很好的效果。
在Python 中，我们可以使用scikit-learn 库中的AdaboostClassifier 类来创建和使用Adaboost 分类器。
首先，需要导入所需的库，然后使用fit 方法来训练分类器，最后使用predict 方法来对新的数据进行分类。
例如，以下代码展示了如何使用scikit-learn 库中的AdaboostClassifier类来创建一个Adaboost 分类器，并对Iris 数据集进行分类：```pythonfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import AdaboostClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_split# 加载Iris 数据集iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 创建Adaboost 分类器adaboost = AdaboostClassifier()# 使用训练集训练分类器adaboost.fit(X_train, y_train)# 使用测试集进行预测y_pred = adaboost.predict(X_test)# 计算分类器的准确率accuracy = adaboost.score(X_test, y_test)print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy * 100))```总之，Adaboost 分类器是一种非常有用的机器学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器，可以有效地处理数据集中的噪声和异常值，提高分类器的性能。
通俗理解adaboost算法
通俗理解adaboost算法AdaBoost算法简介AdaBoost（自适应提升）是一种机器学习算法，用于提高分类器的性能。
它通过对数据中的不同实例加权，然后训练多个弱分类器来实现这一目标。
工作原理AdaBoost算法通过以下步骤工作：1. 初始化：为所有数据实例分配相同的权重。
2. 训练弱分类器：训练一个弱分类器，它可以略微优于随机猜测。
3. 更新权重：根据弱分类器的性能更新数据实例的权重。
预测错误的实例会得到更高的权重，以强制模型在 subsequent iterations中更加关注这些实例。
4. 组合分类器：将训练过的弱分类器组合成一个加权投票方案。
具有较高权重的分类器在最终预测中会有更大的影响。
5. 迭代：重复上述步骤，直到达到所需的数量的弱分类器或性能达到令人满意的水平。
优势AdaBoost算法有几个优点：提高准确性：通过结合多个弱分类器，AdaBoost可以提高整体分类器的准确性。
处理不平衡数据：AdaBoost可以通过调整实例的权重来有效处理不平衡数据集，其中一个类明显比其他类多。
无需特征选择：AdaBoost不需要显式特征选择，因为它会自动学习哪些特征对于分类任务最重要。
例子为了更好地理解AdaBoost的运作方式，考虑一个例子，其中我们试图预测电子邮件是否是垃圾邮件。
1. 初始化：给每个电子邮件分配相同的权重。
2. 训练弱分类器：训练一个弱分类器来检查发件人的电子邮件地址是否包含“.ru”后缀。
3. 更新权重：预测错误的电子邮件的权重增加，而预测正确的电子邮件的权重保持不变。
4. 组合分类器：将训练过的弱分类器组合成一个加权投票方案。
来自“.ru”后缀弱分类器的投票比其他弱分类器的投票更有影响力。
5. 迭代：重复上述步骤，训练更多的弱分类器，例如检查电子邮件中单词“免费”的出现。
通过结合这些弱分类器的加权预测，AdaBoost可以创建一个强大的分类器，比单独的弱分类器更准确地预测电子邮件是否为垃圾邮件。
adaboostclassifier参数介绍
Adaboost（适应性增强）是一种集成学习方法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。
其中，AdaboostClassifier是Scikit-learn 中的一个用于分类任务的机器学习模型。
在使用AdaboostClassifier 模型时，我们需要了解其参数，并对其参数进行合理的设置，以获得更好的分类性能。
本文旨在介绍AdaboostClassifier模型的参数，帮助读者更好地理解和使用这一模型。
一、n_estimators参数n_estimators参数表示要构建的弱分类器的数量。
在AdaboostClassifier中，弱分类器的数量对最终分类器的性能有很大的影响。
通常情况下，n_estimators的值越大，最终分类器的性能越好，但同时也会增加计算成本。
在设置n_estimators参数时，需要权衡分类性能和计算成本，选择一个合适的值。
二、learning_rate参数learning_rate参数表示每个弱分类器的权重缩减系数。
在AdaboostClassifier中，如果learning_rate的值较小，意味着每个弱分类器的权重会减小，模型会更加稳定，但同时也会增加训练的迭代次数。
在设置learning_rate参数时，需要考虑模型的稳定性和训练时间，并选择一个合适的值。
三、base_estimator参数base_estimator参数表示要使用的弱分类器的类型。
在AdaboostClassifier中，可以选择不同的弱分类器作为base_estimator，如决策树、支持向量机等。
不同的弱分类器对最终分类器的性能会产生影响。
在选择base_estimator参数时，需要根据实际情况和数据特点，选择一个合适的弱分类器类型。
四、algorithm参数algorithm参数表示AdaboostClassifier的算法类型。
在Scikit-learn中，AdaboostClassifier提供了两种算法类型：SAMME和SAMME.R。
14种分类算法
14种分类算法
1.决策树算法：将数据集划分为不同的类别，并且利用树形结构进行分类。
2. 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理，通过观察已知类别的数据来进行分类。
3. K-近邻算法：利用距离度量，找出与新数据最接近的K个数据，根据这K个数据的类别进行分类。
4. 支持向量机算法：通过寻找最优的超平面将不同的数据进行分类。
5. 线性分类器算法：通过建立线性模型来进行分类。
6. 神经网络算法：模拟生物神经网络，通过训练来识别模式并进行分类。
7. 随机森林算法：通过构建多个决策树来进行分类，最终将多个分类结果汇总得出最终分类结果。
8. AdaBoost算法：通过逐步调整数据权重，构建多个分类器，最终将多个分类结果汇总得出最终分类结果。
9. Logistic回归算法：通过建立逻辑回归模型来进行分类。
10. 梯度提升树算法：通过构建多个决策树，并通过梯度下降算法来更新模型参数，最终得到最优模型进行数据分类。
11. 最近中心点算法：通过计算距离来确定数据分类，将数据分为K个簇，并根据簇中心进行分类。
12. 高斯混合模型算法：将数据看做是由多个高斯分布组成的混
合模型，并通过最大期望算法来求解模型参数，最终得到数据分类结果。
13. 模糊聚类算法：将数据划分为不同的簇，并通过模糊理论来确定数据与簇的隶属度，最终得到数据分类结果。
14. 深度学习算法：通过建立多层神经网络，对大量数据进行训练，得到最优模型进行数据分类。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Matlab code • Gentle boosting • Object detector using a part based model
Dataset with cars and computer monitors
Haar wavelets
Haar filters and integral image
Viola and Jones, ICCV 2001
The average intensity in the block is computed with four sums independently of the block size.
Boosting
• A simple algorithm for learning robust classifiers
– Freund & Shapire, 1995 – Friedman, Hastie, Tibshhirani, 1998
• Provides efficient algorithm for sparse visual feature selection
/torralba/iccv2005/
Boosting
Boosting fits the additive model
by minimizing the exponential loss
Training samples
The exponential loss is a differentiable upper bound to the misclassification error.
Haar wavelets
Papageorgiou & Poggio (2000)
Polynomial SVM
Edges and chamfer distance
Gavrila, Philomin, ICCV 1999
Edge fragments
Opelt, Pinz, Zisserman, ECCV 2006
Weak detectors
Textures of textures
Tieu and Viola, CVPR 2000
Every combination of three filters generates a different feature
This gives thousands of features. Boosting selects a sparse subset, so computations on test time are very efficient. Boosting also avoids overfitting to some extend.
Example: screen detection
Feature output Thresholded output Strong classifier at iteration 1
Example: screen detection
Feature output Thresholded output Strong classifier
Second weak „detector‟ Produces a different set of false alarms.
Example: screen detection
Feature output Thresholded output Strong classifier
+ Strong classifier at iteration 2
– Tieu & Viola, 2000 – Viola & Jones, 2003
• Easy to implement, not requires external optimization tools.
A simple object detector with Boosting
Download
Takes image as input and the output is binary response. The output is a weak detector.
A myriad of weak detectors
• • • • • • • • Yuille, Snow, Nitzbert, 1998 Amit, Geman 1998 Papageorgiou, Poggio, 2000 Heisele, Serre, Poggio, 2001 Agarwal, Awan, Roth, 2004 Schneiderman, Kanade 2004 Carmichael, Hebert 2004 …
Background Decision boundary
Where are the screens?
Bag of image patches
Computer screen
In some feature space
Discriminative methods
Nearest neighbor Neural networks
Weak classifiers
• The input is a set of weighted training samples (x,y,w) • Regression stumps: simple but commonly used in object detection.
fm(x) b=Ew(y [x> q]) Four parametel a weak detector but better than before
Example: screen detection
Feature output
Example: screen detection
Feature output Thresholded output
Weak „detector‟ Produces many false alarms.
Car model
Screen model
These features are used for the detector on the course web site.
Weak detectors
First we collect a set of part templates from a set of training objects.
• Dalal & Trigs, 2006
Weak detectors
Part based: similar to part-based generative models. We create weak detectors by using parts and voting for the object center location
106 examples
Shakhnarovich, Viola, Darrell 2003
Torralba, Fergus, Freeman 2008
Multi-layer Hubel-Wiesel architectures
Neural networks Biologically inspired
a=Ew(y [x< q])
q x
From images to features: A myriad of weak detectors
We will now define a family of visual features that can be used as weak classifiers (“weak detectors”)
Weak detector = k edge fragments and threshold. Chamfer distance uses 8 orientation planes
Histograms of oriented gradients
• SIFT, D. Lowe, ICCV 1999 • Shape context Belongie, Malik, Puzicha, NIPS 2000
Example: screen detection
Feature output Thresholded output Strong classifier
+
…
Strong classifier at iteration 10
Example: screen detection
Feature output Thresholded output Strong classifier
• Recognition-based image retrieval • Datasets & Conclusions
Classifier based methods
Object detection and recognition is formulated as a classification problem. The image is partitioned into a set of overlapping windows … and a decision is taken at each window about if it contains a target object or not.
Vidal-Naquet, Ullman, Nature Neuroscience 2003
…
Weak detectors
We now define a family of “weak detectors” as:
=
*
=
Better than chance
Weak detectors