集成学习(Ensemble Learning)
来源:互联网 发布:阿里云青岛节点 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 04:48
集成学习(Ensemble Learning)
标签(空格分隔): 机器学习
Adabost
对于一些弱分类器来说,如何通过组合方法构成一个强分类器。一般的思路是:改变训练数据的概率分布(权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列的弱分类器,然后将他们组合起来,形成强分类器。
需要解决的问题有:
- 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布?
- 如何将若分类器组合成一个强分类器。
已知数据集
1. 初始化训练数据集
2. 使用带有权值分布的数据集
3. 计算分类器
4. 计算每个分类器的系数:
5. 根据下式更新数据集分布
(通过上式计算,可以使被基本分类器
6. 最终分类器为:
梯度提升(Gradient Boosting)
与Adaboost不同的是,每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升。
梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数);
提升算法通过迭代的选择一个扶梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值。
首先,给定输入向量x和输出变量y组成的若干训练样本
- 给定常函数
F0(x): F0(x)=argminγ∑ni=1L(yi,γ) 对于m=1 到 M
a. 计算伪残差rim=[∂L(yi,F(xi))∂F(xi)]F(x)=Fm−1(x) ;
b. 使用数据{(xi,rim)}ni=1 计算拟合残差的基函数fm(x) ;
c. 计算步长γm=argminγ∑ni=1L(yi,Fm−1(xi)−γ∗fm(xi)) ;更新模型
Fm(x)=Fm−1(x)−γmfm(xi) .
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