营销型网站设计分析案例,wordpress关闭功能,app开发流程,跨境电商平台有哪些?列举5个1. Boosting算法
Boosting思想源于三个臭皮匠#xff0c;胜过诸葛亮。找到许多粗略的经验法则比找到一个单一的、高度预
测的规则要容易得多#xff0c;也更有效。
预测明天是晴是雨#xff1f;传统观念#xff1a;依赖于专家系统#xff08;A perfect Expert) 以“人无…1. Boosting算法
Boosting思想源于三个臭皮匠胜过诸葛亮。找到许多粗略的经验法则比找到一个单一的、高度预
测的规则要容易得多也更有效。
预测明天是晴是雨传统观念依赖于专家系统A perfect Expert) 以“人无完人”为基础结合普通reporter获得完美专家。 弱学习机weak learner): 对一定分布的训练样本给出假设仅仅强于随机猜测根据有云猜测
可能会下雨。强学习机strong learner): 根据得到的弱学习机和相应的权重给出假设最大程度上
符合实际情况almost perfect expert)根据CNN、ABC、CBS以往的预测表现及实际天气情况作
出综合准确的天气预测。 Boosting算法流程
①原始训练集输入带有原始分布
②给出训练集中各样本的权重
③将改变分布后的训练集输入已知的弱学习机弱学习机对每个样本给出假设
④对此次的弱学习机给出权重
⑤转到②, 直到循环到达一定次数或者某度量标准符合要求
⑥将弱学习机按其相应的权重加权组合形成强学习机
样本的权重没有先验知识的情况下初始的分布应为等概分布也就是训练集如果有N个样本
每个样本的分布概率为1/N每次循环一后提高错误样本的分布概率分错样本在训练集中所占权
重增大 使得下一次循环的弱学习机能够集中力量对这些错误样本进行判断。
弱学习机的权重准确率越高的弱学习机权重越高。
循环控制损失函数达到最小在强学习机的组合中增加一个加权的弱学习机使准确率提高损
失函数值减小。 2. 算法思想
训练集
Dt为第t次循环时的训练样本分布每个样本在训练集中所占的概率 Dt总和应该为1。
ht:X∈{-1,1} 为第t次循环时的Weak learner对每个样本给出相应的假设应该满足强于随机猜
测
wt为ht的权重为t次循环得到的Strong learner。
思想提高分错样本的权重
反映了strong learner对样本的假设是否正确。 采用什么样的函数形式
思想错误率越低该学习机的权重应该越大
为学习机的错误概率采用什么样的函数形式
和指数函数遥相呼应
算法伪代码 3. 理论分析
如何求弱学习机的权重
最基本的损失函数表达形式
为了便于计算采用以下的目标函数
Boosting的循环过程就是沿着损失函数的负梯度方向进行最优化的过程。通过调整样本分布Dt和选
择弱学习机权重wt来达到这个目的。每循环一次增加一项使损失函数以最快速度下降。 给定当前分布和选定的弱学习机如何求下一次的分布
Boosting的设计思想
改变分布提高错误样本概率使下一次的弱学习机能够集中精力针对那些困难样本。
调整分布后的训练集对当前学习机具有最大的随机性正确率50%恰好为随机猜测。 相对熵原理最小鉴别信息原理
已知随机变量X样本集的先验分布Dt并且已知所求未知分布Dt1满足条件
那么所求得的未知分布估计值具有如下形式 。
物理意义在只掌握部分信息的情况下要对分布作出判断时应该选取符合约束条件但熵值取得最
大概率分布。从先验分布到未知分布的计算应该取满足已知条件不确定度熵变化最小的解。 人脸识别方面的应用
