adaboost算法原理

adaboosting算法原理Adaboosting（亦称AdaBoost）是一种集成学习（ensemble learning）方法，用于提高弱分类器的准确性，并将它们组合为强分类器。

它是由Yoav Freund和Robert Schapire于1996年提出的。

Adaboost的基本思想是通过对先前分类错误的训练样本进行加权，并重新训练分类器，使其能够更好地区分这些错误的样本。

在下一轮的训练中，对先前分类正确的样本权重进行降低，以便更多地关注分类错误的样本。

这样的迭代过程将使得一些样本在最终的分类器中具有更高的权重，从而提高整体分类性能。

以下是Adaboosting算法的基本步骤：1.初始化训练样本权重：对于具有N个训练样本的训练集，初始权重都设置为相等值（通常为1/N）。

2.对于t从1到T（迭代次数）：a.使用加权训练集训练一个弱分类器。

弱分类器在训练样本上的错误分类程度将决定它的权重。

b.计算弱分类器的错误率εt。

c.根据εt计算弱分类器的权重αt，其中：αt = 0.5 * ln((1-εt)/εt)d.更新训练样本的权重，使错误分类的样本权重增加，并且正确分类的样本权重减少。

更新公式为：对于正确分类的样本：wt+1(i) = wt(i) * exp(-αt * yi * hi(xi)) / Zt对于错误分类的样本：wt+1(i) = wt(i) * exp(αt * yi * hi(xi)) / Zt其中，wt(i)是第t轮迭代时样本i的权重，yi是样本i的类别（+1或-1），hi(xi)是弱分类器在样本xi上的预测输出，Zt是用于归一化权重的因子。

3. 根据所有弱分类器的权重αt和各自的预测输出hi(xi)，通过加权求和的方式得到最终的强分类器：f(x) = sign(Σt=1到T (αt * hi(x)))其中，sign(是一个符号函数，将结果转换为二元分类输出（+1或-1）。

Adaboosting的主要优点在于它能够使用一系列相对简单的弱分类器构建一个准确性更高的强分类器。

boost any 原理（最新版）目录1.Boost 算法的原理2.Boost 算法的实现方式3.Boost 算法的应用实例正文Boost 算法是一种集成学习算法，其核心思想是结合多个弱学习器以提高预测准确性。

Boost 算法的原理可以概括为以下几点：1.Boost 算法的原理Boost 算法的基本原理是加权训练样本。

在每一轮迭代中，算法会根据之前弱学习器的预测错误调整训练样本的权重，使得后续的弱学习器更加关注错误的训练样本。

经过多轮迭代，Boost 算法将多个弱学习器的预测结果进行加权结合，从而得到最终的预测输出。

2.Boost 算法的实现方式Boost 算法有多种实现方式，其中最常用的是 AdaBoost 和Gradient Boosting Machine (GBM)。

AdaBoost 是一种自适应的 Boost 算法，通过调整弱学习器的权重来实现不同的融合策略。

GBM 是另一种Boost 算法，它使用树模型作为弱学习器，通过逐步构建树模型并组合多个树模型的预测结果来得到最终预测。

3.Boost 算法的应用实例Boost 算法在许多领域都有广泛应用，例如计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等。

以计算机视觉中的对象检测为例，可以使用多个弱学习器（如卷积神经网络）检测图像中的目标，然后通过 Boost 算法结合这些弱学习器的预测结果，从而得到最终的目标检测结果。

在自然语言处理中，Boost 算法可以用于词性标注、情感分析等任务，通过结合多个弱学习器的预测结果提高标注准确性。

总之，Boost 算法是一种强大的集成学习方法，通过结合多个弱学习器提高预测准确性。

提升方法AdaBoost算法完整python代码提升方法AdaBoost算法完整python代码提升方法简述俗话说，“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，对于一个复杂的问题，一个专家的判断往往没有多个专家的综合判断来得好。

通常情况下，学习一个弱学习算法比学习一个强学习算法容易得多，而提升方法研究的就是如何将多个弱学习器转化为强学习器的算法。

强学习算法：如果一个多项式的学习算法可以学习它，而且正确率很高，那就是强可学习的。

弱学习算法：如果一个多项式的学习算法可以学习它，正确率仅仅比随机猜测略好，那就是弱可学习的。

AdaBoost算法简述=未正确分类的样本数目所有样本数目epsilon=frac{未正确分类的样本数目}{所有样本数目}α=12ln(1?)alpha=frac{1}{2}ln(frac{1-epsilon}{epsilon})如果某个样本被正确分类，权重更改为：Dt+1i=Dti?αSum(D)D^{t+1}_i=frac{D^t_iepsilon^{-alpha}}{Sum(D)}如果某个样本被分类错误，权重更改为：Dt+1i=Dti?αSum(D)D^{t+1}_i=frac{D^t_iepsilon^{alpha}}{Sum(D)}直到训练错误率为0或者达到指定的训练次数为止。

单层决策树弱分类器单层决策树(decision stump)也叫决策树桩，是一种简单的决策树，仅基于单个特征做决策。

将最小错误率minError设为+∞对数据集中的每一个特征（第一层循环）：对每个步长（第二层循环）：对每个不等号（第三层循环）：建立一棵单层决策树并利用加权数据集对它进行测试如果错误率低于minError，则将当前单层决策树设为最佳单层决策树返回最佳单层决策树代码实现弱分类器核心部分from numpy import *#通过比较阈值进行分类#threshVal是阈值 threshIneq决定了不等号是大于还是小于defstumpClassify(dataMatrix,dimen,threshVal,threshIneq): retArray = ones((shape(dataMatrix)[0],1)) #先全部设为1 if threshIneq == 'lt': #然后根据阈值和不等号将满足要求的都设为-1retArray[dataMatrix[:,dimen] = threshVal] = -1.0retArray[dataMatrix[:,dimen] threshVal] = -1.0return retArray#在加权数据集里面寻找最低错误率的单层决策树#D是指数据集权重用于计算加权错误率def buildStump(dataArr,classLabels,D):dataMatrix = mat(dataArr); labelMat = mat(classLabels).T m,n = shape(dataMatrix) #m为行数 n为列数numSteps = 10.0; bestStump = {}; bestClasEst = mat(zeros((m,1)))minError = inf #最小误差率初值设为无穷大for i in range(n): #第一层循环对数据集中的每一个特征 n 为特征总数rangeMin = dataMatrix[:,i].min(); rangeMax = dataMatrix[:,i].max()stepSize = (rangeMax-rangeMin)-numStepsfor j in range(-1,int(numSteps)+1): #第二层循环对每个步长for inequal in ['lt','gt']: #第三层循环对每个不等号threshVal = rangeMin + float(j) * stepSize#计算阈值predictedVals =stumpClassify(dataMatrix,i,threshVal,inequal)#根据阈值和不等号进行预测errArr = mat(ones((m,1)))#先假设所有的结果都是错的（标记为1）errArr[predictedVals == labelMat] = 0#然后把预测结果正确的标记为0weightedError = D.T*errArr#计算加权错误率#print 'split: dim %d, thresh %.2f, thresh inequal: %s, # the weightederror is %.3f' % (i,threshVal,inequal,weightedError)if weightedError minError: #将加权错误率最小的结果保存下来minError = weightedErrorbestClasEst = predictedVals.copy()bestStump['dim'] = ibestStump['thresh'] = threshValbestStump['ineq'] = inequalreturn bestStump, minError, bestClasEst准备了一个简单的数据集来测试算法#加载数据集def loadSimpleData():dataMat = matrix([[1.,2.1],[2.,1.1],[1.3,1.],[1.,1.],[2.,1.]])classLabels = [1.0,1.0,-1.0,-1.0,1.0]return dataMat,classLabels#绘制数据集def pltData(dataMat,classLabels):for index,item in enumerate(dataMat): #enumrate的参数为一个可以遍历的东西，返回值为索引和该项if classLabels[index] 0:plt.plot(item[0,0],item[0,1],'or') #'or' 表示画红点plt.plot(item[0,0],item[0,1],'ob') #'ob' 表示画蓝点plt.show()导入数据集并绘制dataMat, classLabels=loadSimpleData()pltData(dataMat, classLabels)测试算法D = mat(ones((5,1))-5)buildStump(dataMat, classLabels, D)完整AdaBoost算法实现基于上面写的树桩弱分类器，实现完整的AdaBoost算法。

A d a b o o s t算法多类问题M a t l a b实现一种adaboost多类分类算法Matlab实现一、adaboost算法简介Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),…,(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X，yi=-1或者+1。

初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布，并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练，每次训练后，根据训练结果更新训练集上的分布，并按照新的样本分布进行训练。

反复迭代T轮，最终得到一个估计序列h1,..,hT,每个估计都具有一定的权重，最终的估计H是采用权重投票方式获得。

Adaboost算法的伪代码如图1所示。

图1、Adaboost算法二、多类问题从上面的流程可以看出，Adaboost算法是针对二类问题的。

但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1，而是多类问题。

常见的就是解决方法，就是把多类问题转换成二类问题。

用的比较多就是两种组合方法，OAA和OAO，我这里就是采用对这种方法的结合，实现adaboost算法对多类问题的分类。

目前需要对7类问题进行分类，依次编号：0、1、2、3、4、5、6。

特征向量 28个。

样本总数 840个；OAA分类器的个数 7 个OAO分类器的个数 7（7-1）/2 = 21个。

弱分类器的个数 K= 10；弱分类用BP神经网络算法的思路：Step1、把数据分成训练集和测试集Step 2、训练OAA、OAO分类器；Step3、保存相应的分类器和投票权重；Step4、测试样本，预测所以OAA分类器的权重；Step5、选择OAA预测值中最大的两个Step6、选用OAO分类器对选取预测权重最大的两个类进行预测；Step7、输出测试结果；注：为了统一，在训练OAO分类器是，把类别序列在前的类为正样本，输出+1，类别序列号在后面的为负样本，输出为-1。

测试强分类器的识别率为：0.93左右。

Cascadeclassifier源码详解一、前言在计算机视觉和图像处理领域，Cascadeclassifier是一种常用的目标检测算法。

它可以用于人脸识别、物体检测等任务，被广泛应用于人工智能、安防监控、互联网等领域。

Cascadeclassifier引入了Haar-like特征和Adaboost算法，通过级联多个弱分类器构成的强分类器，来实现对目标的高效检测。

本文将对Cascadeclassifier源码进行详细解读，包括算法原理、代码结构、实现细节、优化技巧等方面的内容。

二、算法原理1. Haar-like特征Haar-like特征是Cascadeclassifier算法中的基础。

它通过对图像进行特征提取，将图像转换成一组特征值，用于表示图像中的区域。

Haar-like特征包括直方图、水平/垂直直线特征等，这些特征可以对目标的不同形状、纹理、边缘等进行描述。

2. Adaboost算法Adaboost算法是Cascadeclassifier的核心。

它通过训练一系列弱分类器，然后将这些弱分类器进行级联，构成一个强分类器。

Adaboost 算法的关键在于对训练样本进行加权，使得错误分类的样本在下一轮训练中得到更多重视，从而不断改进弱分类器的准确率。

3. 级联分类器级联分类器是Cascadeclassifier的特点之一。

它将多个弱分类器进行级联，当一个样本通过了第一个弱分类器，才会继续传递给下一个弱分类器。

这种级联结构能够在保证高检测率的大大减少了计算量，提高了算法的效率。

三、代码结构1. 源文件组织Cascadeclassifier的源码通常组织如下：- haarcascade_frontalface_alt.xml：前置摄像头人脸检测模型- haarcascade_frontalface_default.xml：默认人脸检测模型- haarcascade_eye.xml：眼部检测模型- haarcascade_upperbody.xml：上半身检测模型- haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml：车牌检测模型- haarcascade_smile.xml：微笑检测模型- haarcascade_fullbody.xml：全身检测模型2. 源码分析Cascadeclassifier的源码通常包括以下几个部分：- 加载模型：通过读取xml文件，加载预训练的级联分类器模型- 图像预处理：对输入图像进行灰度转换、归一化等预处理操作- 特征提取：利用Haar-like特征对图像进行特征提取- Adaboost分类：通过Adaboost算法对特征进行分类，得到分类结果- 级联分类：对多个弱分类器进行级联，得到较为精确的目标检测结果- 检测输出：将检测结果输出到图像上，或者返回目标的位置坐标四、实现细节1. Haar-like特征提取在Cascadeclassifier的源码中，Haar-like特征提取是一个关键的步骤。

Boosting算法之Adaboost和GBDT Boosting是串⾏式集成学习⽅法的代表，它使⽤加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。

Boosting系列算法⾥最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法⾥⾯应⽤最⼴泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)。

⼀、Adaboost1、Adaboost介绍 Adaboost算法通过在训练集上不断调整样本权重分布，基于不同的样本权重分布，重复训练多个弱分类器，最后通过结合策略将所有的弱分类器组合起来，构成强分类器。

Adaboost算法在训练过程中，注重减少每个弱学习器的误差，在训练下⼀个弱学习器时，根据上⼀次的训练结果，调整样本的权重分布，更加关注那些被分错的样本，使它们在下⼀次训练中得到更多的关注，有更⼤的可能被分类正确。

Adaboost算法框架图2、Adaboost算法过程1)初始化样本权重，⼀共有n个样本，则每个样本的权重为1/n2)在样本分布D t上，训练弱分类器，for t=1,2，……T：a、训练分类器h tb、计算当前弱分类器的分类误差率c、判断误差率是否⼩于0.5，是则继续，否则退出循环d、计算当前弱分类器的权重系数alpha值e、根据alpha值调整样本分布D t+1如果样本被正确分类，则该样本的权重更改为：如果样本被错误分类，则该样本的权重更改为：3)组合弱分类器得到强分类器3、算法伪代码： AdaBoost算法每⼀轮都要判断当前基学习器是否满⾜条件，⼀旦条件不满⾜，则当前学习器被抛弃，且学习过程停⽌。

Adaboost算法使⽤指数损失函数，通过最⼩化指数损失函数，得到在每次迭代中更新的权重参数计算公式。

AdaBoost算法使⽤串⾏⽣成的序列化⽅法，多个基学习器之间存在强依赖关系。

Adaboost的每⼀个弱分类器的⽬标，都是为了最⼩化损失函数，下⼀个弱分类器是在上⼀个分类器的基础上对错分样本进⾏修正，所以， AdaBoost算法是注重减⼩偏差的算法。

一种adaboost多类分类算法Matlab实现一、adaboost算法简介Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),…,(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X，yi=-1或者+1。

初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布，并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练，每次训练后，根据训练结果更新训练集上的分布，并按照新的样本分布进行训练。

反复迭代T轮，最终得到一个估计序列h1,..,hT,每个估计都具有一定的权重，最终的估计H是采用权重投票方式获得。

Adaboost算法的伪代码如图1所示。

图1、Adaboost算法二、多类问题从上面的流程可以看出，Adaboost算法是针对二类问题的。

但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1，而是多类问题。

常见的就是解决方法，就是把多类问题转换成二类问题。

用的比较多就是两种组合方法，OAA和OAO，我这里就是采用对这种方法的结合，实现adaboost算法对多类问题的分类。

目前需要对7类问题进行分类，依次编号：0、1、2、3、4、5、6。

特征向量28个。

样本总数840个；OAA分类器的个数7 个OAO分类器的个数7（7-1）/2 = 21个。

弱分类器的个数K= 10；弱分类用BP神经网络算法的思路：Step1、把数据分成训练集和测试集Step 2、训练OAA、OAO分类器；Step3、保存相应的分类器和投票权重；Step4、测试样本，预测所以OAA分类器的权重；Step5、选择OAA预测值中最大的两个Step6、选用OAO分类器对选取预测权重最大的两个类进行预测；Step7、输出测试结果；注：为了统一，在训练OAO分类器是，把类别序列在前的类为正样本，输出+1，类别序列号在后面的为负样本，输出为-1。

测试强分类器的识别率为：0.93左右。

三、小结其实这个主要的思想就是用差异的样本和差异的分类器，组合较好的分类器器，提升样本的准确性和鲁邦性。

《基于Adaboost人脸检测算法的研究及实现》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，人脸检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用范围越来越广泛。

Adaboost算法作为一种有效的机器学习方法，被广泛应用于人脸检测等领域。

本文旨在研究基于Adaboost算法的人脸检测技术，并探讨其实现方法和应用前景。

二、Adaboost算法概述Adaboost算法是一种自适应的集成学习方法，其基本思想是通过训练多个弱分类器并将其组合成一个强分类器来提高分类性能。

在人脸检测中，Adaboost算法通过训练多个特征分类器将人脸与非人脸区域进行区分。

这些特征分类器通过不断调整权重来优化整体分类性能。

三、基于Adaboost的人脸检测算法研究1. 特征提取：在人脸检测中，特征提取是关键的一步。

Adaboost算法通过训练多个特征分类器来提取人脸特征。

这些特征包括颜色、纹理、形状等多种信息。

在提取特征时，需要考虑到光照、姿态、表情等因素的影响，以提高检测的准确性。

2. 弱分类器训练：Adaboost算法通过训练多个弱分类器来对特征进行分类。

每个弱分类器只关注某个特定的特征，通过对不同特征的组合来提高整体分类性能。

在训练弱分类器时，需要考虑到样本的权重分布，以适应不同样本的分布情况。

3. 强分类器构建：通过将多个弱分类器进行加权组合，可以构建一个强分类器。

在构建强分类器时，需要考虑到各个弱分类器的性能和权重，以优化整体分类效果。

四、基于Adaboost的人脸检测算法实现1. 预处理：在进行人脸检测之前，需要对图像进行预处理。

预处理包括灰度化、降噪、归一化等操作，以提高图像的质量和稳定性。

2. 训练弱分类器：使用Adaboost算法训练多个弱分类器。

在训练过程中，需要不断调整样本的权重分布，以适应不同样本的分布情况。

3. 构建强分类器：将多个弱分类器进行加权组合，构建一个强分类器。

在构建强分类器时，需要考虑到各个弱分类器的性能和权重。

adaboost回归原理Adaboost回归是一种集成学习算法，用于解决回归问题。

它是AdaBoost分类算法的扩展。

AdaBoost分类算法通过对每个样本的权值进行调整，迭代地训练一系列基本分类器，并将它们组合成一个更强大的分类器。

与分类器不同，Adaboost回归算法不是将多个基本回归器组合成一个复杂的回归器，而是将它们组合成一个加权和。

Adaboost回归算法的训练过程可以概括如下：1. 初始化：将每个样本的权值初始化为\frac{1}{N}，其中N为样本数量。

2. 对于每个回归器h_i(x)：2.1. 训练基本回归器h_i(x)。

2.2. 计算当前回归器的误差\epsilon_i=\sum\limits_{j=1}^Nw_j|h_i(x_j)-y_j|，其中w_j表示第j个样本的权值，y_j为对应的真实值。

2.3. 计算当前回归器的系数\alpha_i=\frac{1}{2}\ln\left(\frac{1-\epsilon_i}{\epsilon_i}\right)。

2.4. 更新每个样本的权值w_j \leftarrow w_j\exp\left(-\alpha_i|h_i(x_j)-y_j|\right)。

3. 将所有回归器的输出加权求和得到最终的预测值h(x)=\sum\limits_{i=1}^M\alpha_ih_i(x)，其中M为回归器的数量。

在预测时，Adaboost回归算法将所有回归器的输出加权求和，得到最终的预测值。

与AdaBoost分类算法类似，Adaboost回归算法的重点是对每个回归器的权值进行调整，使得误差较大的样本获得更高的权值，从而使得下一个回归器能够更好地拟合这些样本。

最终，预测值将由所有训练的回归器加权平均得到，其中误差较小的回归器分配更高的权值，误差较大的回归器分配更低的权值。