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文章目錄

• 1. 引言
• 2. 演算法
• 3. 演算法描述
• 4. 小結

1. 引言

提升演算法大多都是基於這樣的一個思想；對於一個複雜的任務來說，將多個專家的判斷進行適當的綜合所得出的判斷，要比其中任何一個專家單獨判斷的好。實際上就是 三個臭皮匠，頂個諸葛亮的道理。
AdaBoost演算法是提升演算法中具有代表性的一種，它通過改變樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器線性組合，提高分類器的效能。

2. 演算法

輸入：訓練資料集 $T$

= { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) . . . ( x 3 , y 3 ) } T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_3,y_3)\} ,其中 $x_1\epsilon X\epsilon R_n$, $y_i\epsilon Y=\{-1,+1\}$，弱學習方法；
輸出：最終分類器 $G(x)$
(1)初始化訓練資料的權值分佈 $D_1=(w_{ll}, ... ,w_li,...,w_{lN}),w_{li}= \frac{1}{n},i=1,2,...,N$
(2)對 $m=1,2,...,M$
(a)使用具有權值分佈 $D_m$的訓練資料集學習，得到基分類器 $G_m(x):x \overrightarrow{}\{-1,+1\}$
(b)計算 $G_m(x)$在訓練集資料上的分類誤差率 $e_m=P(G_m(x_i)\neq y_i)=\sum_{i=1}^n w_{mi}I(G_m(x_i)\neq y_i)\quad$
©計算 $G_m(x)$的係數 $a_m = \frac 12log\frac{(1-e_m)}{e_m}, 這裡的對數是自然對數$
(d)更新訓練資料集權值分佈 $D_{m+1}=(w_{m+l,l},...,w_{m+l,i}...,w_{m+l,N})$
$w_{m+l,i}=\frac {w_mi}{Z_m}exp(-a_m y_iG_m(x_i)),i=1,2...N$這裡 $Z_m$是規範化因子
$ Z m = ∑ i = 相關推薦 整合演算法(AdaBoost基本原理) 版權宣告：本文為博主原創文章，轉載請帶上我的部落格連結： 文章目錄 1. 引言 2. 演算法 3. 演算法描述 4. 小結 1. 引言 提升演算法大多都是基於這樣的一個思想；對於一個複雜的任務來說，將多個專 常見排序演算法的基本原理、程式碼實現和時間複雜度分析   排序演算法無論是在實際應用還是在工作面試中，都扮演著十分重要的角色。最近剛好在學習演算法導論，所以在這裡對常見的一些排序演算法的基本原理、程式碼實現和時間複雜度分析做一些總結 ，也算是對自己知識的鞏固。 說明： 1.本文所有的結果均按照非降序排列； 2.本文所有的程式均用c++實現， 機器學習演算法的基本原理-附Python和R語言程式碼 轉自：https://www.ziiai.com/blog/706 原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/ 一般來說，有3種類型的機器學習演算法 1.監督學習 一致性雜湊演算法的基本原理-如何解決雜湊傾斜問題 在日常工作中，經常有這樣的情況，我們需要做hash，雜湊開資料到不同的區或節點。目標要的結果是要均勻雜湊，避免某個節點積累大量的資料，出現傾斜情況。 比如目前有N臺機器，過來的資料key，需要做雜湊key%N,分發到對應的節點上。 一致性雜湊演算法原理  為了解決has python 例項簡述 k-近鄰演算法的基本原理 鄰近演算法，或者說K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類演算法是資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。 k-近鄰演算法概述 k-近鄰演算法採用測量不同特徵值之間的距離方法來進行分類，距離計算方法可以有很多，其中比如說有歐式距離，曼哈頓距 基礎演算法（二）：Kmeans聚類演算法的基本原理與應用 Kmeans聚類演算法的基本原理與應用       內容說明：主要介紹Kmeans聚類演算法的數學原理，並使用matlab程式設計實現Kmeans的簡單應用，不對之處還望指正。 一、Km 粒子群PSO演算法的基本原理 先看兩個概述： 1. 2. 好了，進入主題： PSO演算法是基於群體智慧理論的優化演算法,群體中的粒子在每次迭代搜尋的過程中,通過跟蹤群體2個極值:粒子本身所找到的最優解Pbest和群體找到的最優解Gbest來動態調整自己位置和速度[5, 6],完成對問題尋優,對於如下的函式優化問題 m 【機器學習】決策樹演算法的基本原理 　　參考周志華老師的《機器學習》一書，對決策樹演算法進行總結。 　　決策樹(Decision Tree)是在已知各種情況發生概率的基礎上，通過構建決策樹來求取淨現值期望值大於等於0的概率，評價專案風險，判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運用概率分析的圖解法。 F5負載均衡演算法及基本原理 考慮到服務請求的不同型別、伺服器的不同處理能力以及隨機選擇造成的負載分配不均勻等問題，為了更加合理的把負載分配給內部的多個伺服器，就需要應用相應的能夠正確反映各個伺服器處理能力及網路狀態的負載均衡演算法： 輪循均衡（Round Robin）：每一次來自網路的請求輪流分配給內部中的伺服器，從1至N然後重新開始 影象拼接演算法的基本原理 轉自：http://blog.csdn.net/yuyin86/article/details/6690423 全景視訊是一種利用360 度全景圖象建立虛擬環境的新方法。全景圖象是通過將普通照相機拍照到的邊界部分重疊的圖象進行拼接而建立的。可以利用圖象重疊部分對應畫素的相 協同過濾演算法的基本原理與實現         眾所周知，協同過濾（Collaboration Filtering）演算法是推薦系統中最常用的一種演算法。今天我們就以電影推薦為例，簡要論述基本原理，最終給出實現的python程式碼。 1. 問題定義        假設現有一個二維表，記錄著每個使用者對 Java中的HashCode 1 之hash演算法基本原理 分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！         ERP與PDM整合基本原理  2．1企業資源計劃(ERP)概述          MRP是60年代初在美國發展起來的一種新的生產管理技術。在該系統中使用物料清單(BOM)對系統的最終產品需求展開為製造過程對零部件和原材料的需求。在考慮現有儲存和生產提前期的前提下，下 銀行家演算法基本原理 銀行家把一定數量的資金供多個使用者週轉使用。 當顧客對資金的最大申請量不超過銀行家現金時，就可接納，顧客可以分期借款； 但借款總數不能超過最大申請量，銀行家對顧客的借款可以推遲支付，但總能在有限的時間裡得到借款； 當顧客得到全部資金後，他一定能在有限時間裡面歸還所有資金。 Max：執 Adaboost基本二分類演算法 最早型別的Adaboost是由Yoav Freund和Robert E.Schapire提出的，一種用於二分類的boosting整合學習方法。也是李航《統計學習方法》中所介紹的Adaboost。它將一系列弱分類器的線性組合，生成一個強分類器。需要注意的是這裡的弱分類器的定義是學習的正確率僅比隨機猜測 機器學習 整合演算法XGBoost原理及推導 XGBoost介紹 下面通過一個具體的例子來說明XGBoost幹了一件什麼樣的事情。 如果要判斷是否打電子遊戲，我們可以通過很多特徵來判定，左邊這顆樹，通過年齡和性別來判定，最後每個葉子節點都有一個得分值（權重值），正數代表對結果有好的影響 ，負數代表對結果有 深入理解JVM虛擬機器2：JVM垃圾回收基本原理和演算法 JVM GC基本原理與GC演算法  Java的記憶體分配與回收全部由JVM垃圾回收程序自動完成。與C語言不同，Java開發者不需要自己編寫程式碼實現垃圾回收。這是Java深受大家歡迎的眾多特性之一，能夠幫助程式設計師更好地編寫Java程式。  下面四篇教程是瞭解Jav Wiener維納濾波基本原理及其演算法實現 文章轉載自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_bb81c2230102xdbl.html  如果有侵權，請聯絡博主刪除 To learn, to share, to debate, then comes progress. 1.演算法背景： 訊號濾波 動態範圍控制演算法基本原理 動態範圍控制可以自動調整訊號的動態範圍；（訊號的動態範圍是訊號的最大幅值與最小幅值比值的對數，使用dB作為單位） 動態範圍控制可以做的事情 根據環境匹配音訊訊號電平；也就是杜比volume leveler的作用； 保護ADC使其不會過載；在廣播訊號傳送時，傳送器有峰值限制，超過這 K-近鄰演算法—基本原理與實戰 概述     k-近鄰演算法（k-Nearest Neighbor, KNN）,是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一，用於預測資料的類別，以及對資料進行分類。該方法的簡要思路就是採用測量不同特徵值之間的距離來進行分類。 特點 $