分类：AdaBoost算法

2021
07-04

Python机器学习之AdaBoost算法

目录一、算法概述二、算法原理三、算法步骤四、算法实现五、算法优化一、算法概述AdaBoost是英文AdaptiveBoosting（自适应增强）的缩写，由YoavFreund和RobertSchapire在1995年提出。AdaBoost的自适应在于前一个基本分类器分类错误的样本的权重会得到加强，加强后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮训练中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭... 继续阅读 >

2020
10-10

python实现AdaBoost算法的示例

代码'''数据集：Mnist训练集数量：60000(实际使用：10000)测试集数量：10000（实际使用：1000)层数：40------------------------------运行结果：正确率：97%运行时长：65m'''importtimeimportnumpyasnpdefloadData(fileName):'''加载文件:paramfileName:要加载的文件路径:return:数据集和标签集'''#存放数据及标记dataArr=[]labelArr=[]#读取文件fr=open(fileName)#遍历文件中的每一行... 继续阅读 >