文件名称：machine learning adaboost
文件大小：72KB
文件格式：RAR
更新时间：2017-12-24 06:48:41
python json 机器学习 adaboost
AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R, 和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。Python实现该算法。 adabbost原理见博客 http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
【文件预览】：
adaboost
----adaboostClassifier10.json(910B)
----adaboost.pyc(6KB)
----horseColicTest2.txt(13KB)
----object_json.py(3KB)
----test.py(2KB)
----adaboostClassifier40.json(3KB)
----horseColicTraining2.txt(59KB)
----object_json.pyc(4KB)
----adaboostClassifier20.json(2KB)
----adaboostClassifier5.json(520B)
----adaboostClassifier400.json(33KB)
----adaboost_classifier structure.vsd(66KB)
----adaboostClassifier30.json(2KB)
----decisionstump.pyc(5KB)
----adaboostClassifier200.json(16KB)
----adaboostClassifier60.json(5KB)
----adaboostClassifier100.json(8KB)
----adaboostClassifier50.json(4KB)
----adaboost.py(6KB)
----decisionstump.py(5KB)