dabo

roundabout的英语读法：英音 [u02c8rau028andu0259bau028at] 美音 [u02c8rau028andu0259u02ccbau028at]roundabout 基本解释:n. 绕道；环形交通枢纽；旋转木马。adj. 绕圈子的；不直截了当的；间接的，迂回的。roundabout 用法和例句：So several recent chinese investments have taken more roundabout forms .所以最近的中国投资都采取了更加迂回的策略。To some , hyde park corner is a noisy roundabout .对一些人来说，海德公园角是一处喧闹的环岛。Try to clear your mind and observe while you are driving , and you will soon realize that you are indeed driving along the potentially largest roundabout in the world .开车时务必保持头脑清晰，仔细观察，你很快就会意识到你确实是在世界上可能最大的环形交叉上开车。He came to success in roundabout ways .他以一种迂回的方式获得成功。Many nations and not merely the united states and japan are engaged in trade and the trade often takes roundabout directions .不光是日本和美国，还有许许多多的其他国家都在从事各种交易，而且这些交易通常是迂回式的。

答案是错的！正确答案绝对是 C.

Roundabout

I can see a lake and a boat

Bada BoomYea, yea, yea(It"s B2K ya"ll) It"s B2K ya"llWelcome ladies... and gentlemen(Yes) To the U Got Served Soundtrack(Yea) We about to do disYou know how we get downOh YeaYou know datcome onOmarion hit em wit it[Verse One: Omari]Like whoaYou knowGirl you"re the star of my showIn this clubPoppin bubThe way you shakin deservin some dubsTurn aroundMake it bounceShake it like you come from out of townWhats yo name?Whats yo sign?Girl you leavin with me tonight[Chorus 2x]Mami shake it like you care for meYou know I like it when you do that little dance for meMami I"m just trynna get you in my roomAnd see that big badabing go badaboom[Verse Two: Omari]This one, I seenCouldn"t believe the ass in them jeansTo myself, had to think"Any room for me up in them jeans?"Ghetto starYou areEat you up like a chocolate barWhat"s yo name?What"s yo sign?Damn you got me weeping inside[Chorus 2x]Mami shake it like you care for meYou know I like it when you do that little dance for meMami I"m just trynna get you in my roomAnd see that big badabing go badaboom[Rap: Fabolous]I wanna see ya "badabing" go "badaboom"And my house got a wing, with a lotta roomsI can do a lotta things, get you hot as JuneI wanna watch ya body swing to the hottest groovesI"m trynna slide behind it when you throw it "roundSo I can ride and grind it, when you slow it downBring it from the top, then take it to da bottomI"m clingin to ya top, trynna make it to ya ohThe way you move is fab-u-losaIt makes me wanna grab you closaYou know I like it when ya bounce, bounceThrow ya hands up and ya bounce, bounceI don"t back down, when I"m pressin yaI"m finna lay the smack down like the wrestlerBut nobody get it ta poppin like this man canHave them girls get it to poppin on a handstand...Ghetto[Chorus 4x]Mami shake it like you care for meYou know I like it when you do that little dance for meMami I"m just trynna get you in my roomAnd see that big badabing go badaboomla la la la la[Talking]B2KFabT-ScottOh yea Chris Stoke I see you boyAnd oh yea, Dave MackLet"s do dis againYea [laughs]TUG(Hums)Mmmmmm Badaboom

roundabout简谱如下：《Roundabout》，Yes演唱歌曲。2012年，《Roundabout》被选为《Jojo的奇妙冒险》动画的片尾曲。歌曲的吉他前奏通常插入在故事最为引人入胜的地方，并在悬念之处将画面转为泛黄，并插入“To Be Continued”标志。扩展资料：创作背景：歌词的灵感来自于乐队成员从阿伯丁经格拉斯哥前往伦敦路上的所见所感。英伦三岛多以环岛替代十字路口，所以他们得以在路上遇见许多环岛（roundabout）。一路上云层笼罩的山峦如同直指天空，形成了“山峰从天空降临”[Mountains come out of the sky, and they stand there]的灵感，“绕过湖岸”[In and around the lake]的灵感来自于格拉斯哥沿途的一个湖。经过24小时的长途乘车旅行，乐队抵达伦敦，主唱Jon Anderson得以与妻子团聚，这是“经过二十四小时我就要与你相见”[Twenty four before my love you"ll see I be there with you]的灵感。

read a bookreadvt

第一个句子错了，read a books要么去掉a要么去掉S

dabomb garage work的中文翻译dabomb garage workdabomb车库工作

AhmadAbouNasser外文名：AhmadAbouNasser职业：导演，编剧代表作品：《屈辱》曾合作人物：西娅姆·阿巴斯

　　be annoyed about的中文翻译　　be annoyed about　　对生气　　双语例句　　1　　He can hardly be other than annoyed about it.　　他当然只会对此感到烦恼。　　2　　When you are genuinely curious about the way someone reacts or the way they feel about something, it"s unlikely that you will also be annoyed.　　当你对某人对某事的反应或感受有真正的兴趣时，恐怕你就不大可能感到气恼。

1995年，Freund和Schapire提出了Adaboost算法，是对Boosting算法的一大提升。Adaboost是Boosting家族的代表算法之一，全称为Adaptive Boosting。Adaptively，即适应地，该方法根据弱学习的结果反馈适应地调整假设的错误率，所以Adaboost不需要预先知道假设的错误率下限。也正因为如此，它不需要任何关于弱学习器性能的先验知识，而且和Boosting算法具有同样的效率，所以在提出之后得到了广泛的应用。首先，Adaboost是一种基于级联分类模型的分类器。级联分类模型可以用下图表示：希望colorreco人脸识别回答能帮助到你，望采纳。

基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯。 信息增益 = 未划分数据集的信息熵 - 划分后子数据集的信息熵的数学期望值。 事件 的信息量 ，信息熵就是信息量的期望值，记作 ，即 。 假设未划分数据集中共有 类，划分为了 份，则 按照信息增益来选择特征时总是会倾向于选择分支多的特征属性，这样子能够使得划分后每个子集的信息熵最小。比如，给每一个数据添加一个独一无二的id值特征，则按照id值进行分类是获得信息增益最大的。这样子，每个子集的信息熵为0，但是这样的分类毫无任何意义，无任何泛化能力。为了克服信息增益的弱泛化能力的缺陷，引入了分裂信息，即 可以看出来，数据分得越多，分裂信息也就越大。那么， 为防止 趋于0，有时需要在分母上添加一个平滑函数。分母由 变为 ，即加上了所有可能的分裂信息的均值。 直观的说，基尼系数表示的是随机从节点中抽取两个样本，其对应的类别不一样的概率。 遍历完所有属性、新划分的数据集中只有一个类别。 random forest是decision tree的bagging，并且在bagging的基础上更进一步。其核心思想就是双随机过程，随机有放回样本采样（行采样）和随机无放回特征采样（列采样）。列采样又分为全局列采样，即采后建树；局部列采样，每次节点分裂时采样。 特征选择的目标有两个，一是找到与因变量高度相关的特征变量；二是选出数目较少的特征变量并且能够充分预测因变量的结果。 "boosting"意为通过将一些表现一般，可能仅仅略好于随机猜测的模型通过特定方法进行组合后来获得一个表现较好的模型。 "adaptive"意为在训练过程中，每个新的模型都会基于前一个模型的表现结果进行调整。 如果 在 下表现得不好，那么返回的 就不会是 ，便可以认为 和 不同。 因此，构建 使得在 下 的表现近似于随机猜，即 即 。 因此，分正确的 ，分错误的 。 记 在 下的分类错误率为 ，即 定义缩放因子 ，即 那么， 可解释为放大错误点，缩小正确点。 因此，AdaBoost算法流程总结如下： 可以看出来，AdaBoost采用的是指数损失函数。每一次迭代更新模型的过程可以看成是求使得 最小的 和 ，进行推导后可以发现 为AdaBoost中的 ， 为对应的 。 Gradient Boosting与base model为决策树的结合即为GBDT模型。由于决策树是非线性的，并且随着深度的加深，非线性越来越强，基于决策树的GBDT也是非线性的。 AdaBoost是Gradient Boosting的一个特例，或者说Gradient Boosting是对AdaBoost进行了推广。 Gradient Boosting抽象地说，模型的训练过程是对于任意可导目标函数的优化过程。通过反复地选择一个指向负梯度方向的函数。该算法可以被看做是在函数空间里对目标函数进行了优化。Gradient Boosting在每一次模型迭代中求解使得 最小的 和 作为对应的 和 。 和AdaBoost一样，Gradient Boosting也是重复选择一个表现一般的模型，并且每次都基于先前模型的表现进行调整。不同的是，AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足而Gradient Boosting是通过计算梯度来定位模型的不足。因此，相比AdaBoost，Gradient Boosting可以使用更多种类的目标函数。 因此，Gradient Boosting算法流程总结如下： 有一组数据 和一个基础模型 ，想最小化 和真实值 之间的二次代价函数。 ，称 为关于 的残差，可以训练一个回归树 来拟合 ，这样就得到了一个更好的模型 ，重复这一个过程，最终得到了一个让人满意的模型。 这里使用回归树去拟合残差，其实就是用回归树去拟合负梯度。当loss不为square loss时，残差不一定等于负梯度！我们实际上是在通过梯度下降法对模型参数进行更新，这样理解的好处在于我们可以将这个算法推广到其他的损失函数上去。回归不一定适用平方代价，平方代价的优点在于便于理解和实现，缺点在于对于异常值的鲁棒性较差。有时候会选择其他的代价函数，如absolute loss，即 或者huber loss，即 梯度下降法的思想使得我们可以非常轻易地改用不同的损失函数设计Gradient Boosting算法。另外在使用某些其他损失函数时，残差比起负梯度更容易受到异常值的影响。 随机森林和GBDT都属于集成算法，base model都是决策树。 随机森林是决策树的bagging。 bagging通过重复对原训练数据集上进行有放回地采样生成的数据集用base model进行训练多次，然后，对于分类求众数，对于回归求平均作为最终结果。 可并行。 随机森林希望单个决策树偏差小、方差大，这样通过 个决策树的叠加可以减少方差，达到较好的结果。 越大，泛化能力越好。 随机森林里的树可以是分类树也可以是回归树。 GBDT是决策树的boosting。 boosting通过在原训练数据集变化的版本上进行base model的训练，当前base model的训练是基于上一个base model的表现的，然后线性组合起这些base model。 是串行。 GBDT希望单个决策树能力只要好于随机即可，这样通过boosting后就可以降低偏差，达到较好的表现。 树越多，GBDT越可能过拟合。 GBDT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果，而分类树的结果显然是没办法累加的，所以GBDT中的树都是回归树，不是分类树。

在提升学习中，AdaBoost是串行计算的，随机森林是并行计算的。 AdaBoost（1.11.3），AdaBoost本身的入参比较简单。 AdaBoostClassifier 参数： 1、base_estimator : object, optional (default=DecisionTreeClassifier)，基学习器。需要支持样本权重，以及适当的classes_和n_classes_属性。 2、n_estimators : integer, optional (default=50)，boosting（提升）过程被终止的最大的估计器的数量。如果完全拟合，学习过程就会提前停止。 3、learning_rate : float, optional (default=1.)，学习率。学习率通过learning_rate来减少每个类别的贡献。需要在learning_rate和n_estimators之间权衡。 4、algorithm:{‘SAMME",‘SAMME.R"}, optional (default=‘SAMME.R")，如果选择‘SAMME.R"那么使用SAMME.R用作真正的提升算法。base_estimator必须支持计算类概率。如果选择‘SAMME"那么使用SAMME离散提升算法。SAMME.R通常比SAMME收敛速度快, 即用较少的迭代就可获得较低的测试误差。 5、random_state:int,RandomState instance or None, optional (default = None)，随机数种子。 属性： 1、estimators_ : list of classifiers，拟合的子估计器的集合。 2、classes_ : array of shape = [n_classes]，类的标签。 3、n_classes_ : int，类的数量。 4、estimator_weights_ : array of floats，在提升的总体效果中，每个估计器的权重。 5、estimator_errors_ : array of floats，在提升的总体效果中，每个估计器的分类误差。 6、feature_importances_ : array of shape = [n_features]，如果基学习器支持的话，它表示每个特征的重要性。 方法： 1、decision_function(X)，计算X的决策函数。 2、fit(X, y[, sample_weight])，拟合。 3、get_params([deep])，得到参数。 4、predict(X[, check_input])，预测。 5、predict_log_proba(X)，预测输入样本X的对数概率。 6、predict_proba(X[, check_input])，预测输入样本X的概率。 7、score(X, y[, sample_weight])，返回给定测试数据和标签的平均精度。 8、set_params(**params)，设置参数。 9、staged_decision_function(X)，计算每个提升迭代的X的决策函数。 10、staged_predict(X)，返回对X的阶段性预测。 11、staged_predict_proba(X)，预测X的类概率。 12、staged_score(X, y[, sample_weight])，返回X，y的分阶段的分数。 在AdaBoost中要调节的参数其实不多，主要还是基学习器里面的参数。 1、n_estimators，基学习器的数量，适当增加基学习器的数量能提升acc，随后收敛，通常默认值已经收敛。（请保持默认） 2、learning_rate，学习率，对正确率影响非常大，请谨慎调节。 3、algorithm，算法的选择在一定程度上也会影响正确率，但是根据不同基学习器的选择，算法的选择也有所限制。 在更换基学习器的时候，发现，对于C-SVC和Nu-SVC，当我将之前做实验得到的最优正确率的参数代入其中的时候，不论我怎么修改AdaBoost的参数，正确率都不会发生改变且和基学习器的最优正确率相同。

　　Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特徵，并将关键放在关键的训练数据上面。　　目前，对Adaboost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时近年也出 现了一些在回归问题上的应用。就其应用Adaboost系列主要解决了: 两类问题、 多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题，回归问题。它用全部的训练样本进行学习。　　该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：　　1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器 ；　　2. 将 分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器 ；　　3. 将 和 都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器 ；　　4. 最终经过提升的强分类器 。即某个数据被分为哪一类要通过 ， ……的多数表决。　　2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)算法　　对于boosting算法，存在两个问题：　　1. 如何调整训练集，使得在训练集上训练的弱分类器得以进行；　　2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强分类器。　　针对以上两个问题，adaboost算法进行了调整：　　1. 使用加权后选取的训练数据代替随机选取的训练样本，这样将训练的焦点集中在比较难分的训练数据样本上；　　2. 将弱分类器联合起来，使用加权的投票机制代替平均投票机制。让分类效果好的弱分类器具有较大的权重，而分类效果差的分类器具有较小的权重。　　Adaboost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的，他们详细分析了Adaboost算法错误率 的上界，以及为了使强分类器 达到错误率 ，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。与Boosting算法不同的是，adaboost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度， 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。　　Adaboost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即 其中 n 为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器 。对于 分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布 。在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器。依次类推，经过 T 次循环，得到 T 个弱分类器，把这 T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。　　Adaboost算法的具体步骤如下：　　1. 给定训练样本集 ，其中 分别对应于正例样本和负例样本； 为训练的最大循环次数；　　2. 初始化样本权重 ，即为训练样本的初始概率分布；　　3. 第一次迭代：　　(1) 训练样本的概率分布 下，训练弱分类器：　　(2) 计算弱分类器的错误率：　　(3) 选取 ，使得 最小　　(4) 更新样本权重：　　(5) 最终得到的强分类器：　　Adaboost算法是经过调整的Boosting算法，其能够对弱学习得到的弱分类器的错误进行适应性调整。上述算法中迭代了 次的主循环，每一次循环根据当前的权重分布 对样本x定一个分布P，然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一个错误率为 的弱分类器 ，对于这个算法定义的弱学习算法，对所有的 ，都有 ，而这个错误率的上限并不需要事先知道，实际上 。每一次迭代，都要对权重进行更新。更新的规则是：减小弱分类器分类效果较好的数据的概率，增大弱分类器分类效果较差的数据的概率。最终的分类器是 个弱分类器的加权平均。　　第一部分:算法的产生　　1996年Yoav Freund在Experiments with a New Boosting Algorithm中提出了AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法.其中,AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost;而AdaBoost.M2是M1的泛化形式.该文的一个结论是: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,但是没有前者的比较来得明显.　　文献中记录的.M1算法　　初始　　1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).　　2.赋予平均的权值分布D(i)　　进入循环:T次　　1. 赋予弱分类器权值D(i),使用弱分类器获得样本(X)到分类(Y)上的一个映射.(就是把某个X归到某个Y类中去)　　2. 计算这个映射的误差e.e=各个归类错误的样本权值之和.如果e>1/2那么弱分类器训练失败,挑出循环,训练结束(这在二值检测中是不会发生的,而多值的情况就要看分类器够不够强健了)　　3. 设B = e / ( 1 - e ).用于调整权值.因为e<1/2.因此0<B<1　　4. 如果某样本分类正确,该样本的权值就乘以B让权值变小;如果分类错误,就让该样本的权值乘以B^-1或者不变,这样就让分类正确的样本权值降低,分类错误的样本权值升高,加强了对较难分类样本的分类能力　　5. 权值均衡化　　循环结束　　1. 最终的分类器是,当一个X进入时,遍历所有Y,寻找使(h(x)=y的情况下,log(1/B)之和)最大者即是输出分类y　　M2相比于M1的改进是允许弱分类器输出多个分类结果,并输出这几个分类结果的可能性(注意,这里不是概率)　　.M2的流程是　　1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).　　2.对于某个样本Xi将它的分类归为一个正确分类Yi和其他不正确分类Yb　　3.样本权值进行如下分布首先每个样本分到1/m的权值,然后每个不正确分类分到(1/m)/Yb的个数.也就是说样本权值是分到了每个不正确的分类上　　进入循环　　1. 求每个样本的权值,即每个样本所有不正确的分类的权值和,再求每个样本错误分类的权值,即不正确分类的权值除以该样本的权值.最后将每个样本的权值归一化　　2. 将样本权值和某样本的不正确分类的权值输入到weaklearn,获得弱分类器的输出为各个分类的可能值　　3. 计算伪错误率:公式见上　　4. 更新权值　　退出循环　　最终的强分类器: 图贴不出来了...　　1999年, ROBERT E. SCHAPIRE和YORAM SINGER,于Machine Learning发表论文: Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions.提出了更具一般性的AdaBoost形式.提出了自信率以改善AdaBoost的性能.并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.　　事实上:Discrete AdaBoost是指,弱分类器的输出值限定在{-1,+1}，和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法；Real AdaBoost是指，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。事实上，Discrete到Real的转变体现了古典集合到模糊集合转变的思想　　至于Gentle AdaBoost.考虑到(AdaBoost对”不像”的正样本权值调整很高,而导致了分类器的效率下降),而产生的变种算法.它较少地强调难以分类的样本.

　　Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特徵，并将关键放在关键的训练数据上面。　　目前，对Adaboost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时近年也出 现了一些在回归问题上的应用。就其应用Adaboost系列主要解决了: 两类问题、 多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题，回归问题。它用全部的训练样本进行学习。　　该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：　　1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器 ；　　2. 将 分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器 ；　　3. 将 和 都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器 ；　　4. 最终经过提升的强分类器 。即某个数据被分为哪一类要通过 ， ……的多数表决。　　2.3 Adaboost(Adaptive Boosting)算法　　对于boosting算法，存在两个问题：　　1. 如何调整训练集，使得在训练集上训练的弱分类器得以进行；　　2. 如何将训练得到的各个弱分类器联合起来形成强分类器。　　针对以上两个问题，adaboost算法进行了调整：　　1. 使用加权后选取的训练数据代替随机选取的训练样本，这样将训练的焦点集中在比较难分的训练数据样本上；　　2. 将弱分类器联合起来，使用加权的投票机制代替平均投票机制。让分类效果好的弱分类器具有较大的权重，而分类效果差的分类器具有较小的权重。　　Adaboost算法是Freund和Schapire根据在线分配算法提出的，他们详细分析了Adaboost算法错误率 的上界，以及为了使强分类器 达到错误率 ，算法所需要的最多迭代次数等相关问题。与Boosting算法不同的是，adaboost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分类精度， 这样可以深入挖掘弱分类器算法的能力。　　Adaboost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时，每个样本对应的权重是相同的，即 其中 n 为样本个数，在此样本分布下训练出一弱分类器 。对于 分类错误的样本，加大其对应的权重；而对于分类正确的样本，降低其权重，这样分错的样本就被突出出来，从而得到一个新的样本分布 。在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器。依次类推，经过 T 次循环，得到 T 个弱分类器，把这 T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。　　Adaboost算法的具体步骤如下：　　1. 给定训练样本集 ，其中 分别对应于正例样本和负例样本； 为训练的最大循环次数；　　2. 初始化样本权重 ，即为训练样本的初始概率分布；　　3. 第一次迭代：　　(1) 训练样本的概率分布 下，训练弱分类器：　　(2) 计算弱分类器的错误率：　　(3) 选取 ，使得 最小　　(4) 更新样本权重：　　(5) 最终得到的强分类器：　　Adaboost算法是经过调整的Boosting算法，其能够对弱学习得到的弱分类器的错误进行适应性调整。上述算法中迭代了 次的主循环，每一次循环根据当前的权重分布 对样本x定一个分布P，然后对这个分布下的样本使用若学习算法得到一个错误率为 的弱分类器 ，对于这个算法定义的弱学习算法，对所有的 ，都有 ，而这个错误率的上限并不需要事先知道，实际上 。每一次迭代，都要对权重进行更新。更新的规则是：减小弱分类器分类效果较好的数据的概率，增大弱分类器分类效果较差的数据的概率。最终的分类器是 个弱分类器的加权平均。　　第一部分:算法的产生　　1996年Yoav Freund在Experiments with a New Boosting Algorithm中提出了AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法.其中,AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost;而AdaBoost.M2是M1的泛化形式.该文的一个结论是: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,但是没有前者的比较来得明显.　　文献中记录的.M1算法　　初始　　1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).　　2.赋予平均的权值分布D(i)　　进入循环:T次　　1. 赋予弱分类器权值D(i),使用弱分类器获得样本(X)到分类(Y)上的一个映射.(就是把某个X归到某个Y类中去)　　2. 计算这个映射的误差e.e=各个归类错误的样本权值之和.如果e>1/2那么弱分类器训练失败,挑出循环,训练结束(这在二值检测中是不会发生的,而多值的情况就要看分类器够不够强健了)　　3. 设B = e / ( 1 - e ).用于调整权值.因为e<1/2.因此0<B<1　　4. 如果某样本分类正确,该样本的权值就乘以B让权值变小;如果分类错误,就让该样本的权值乘以B^-1或者不变,这样就让分类正确的样本权值降低,分类错误的样本权值升高,加强了对较难分类样本的分类能力　　5. 权值均衡化　　循环结束　　1. 最终的分类器是,当一个X进入时,遍历所有Y,寻找使(h(x)=y的情况下,log(1/B)之和)最大者即是输出分类y　　M2相比于M1的改进是允许弱分类器输出多个分类结果,并输出这几个分类结果的可能性(注意,这里不是概率)　　.M2的流程是　　1.获得一组样本(X)和它的分类(Y)和一个分类器(weaklearn).　　2.对于某个样本Xi将它的分类归为一个正确分类Yi和其他不正确分类Yb　　3.样本权值进行如下分布首先每个样本分到1/m的权值,然后每个不正确分类分到(1/m)/Yb的个数.也就是说样本权值是分到了每个不正确的分类上　　进入循环　　1. 求每个样本的权值,即每个样本所有不正确的分类的权值和,再求每个样本错误分类的权值,即不正确分类的权值除以该样本的权值.最后将每个样本的权值归一化　　2. 将样本权值和某样本的不正确分类的权值输入到weaklearn,获得弱分类器的输出为各个分类的可能值　　3. 计算伪错误率:公式见上　　4. 更新权值　　退出循环　　最终的强分类器: 图贴不出来了...　　1999年, ROBERT E. SCHAPIRE和YORAM SINGER,于Machine Learning发表论文: Improved Boosting Algorithms Using Confidence-rated Predictions.提出了更具一般性的AdaBoost形式.提出了自信率以改善AdaBoost的性能.并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.　　事实上:Discrete AdaBoost是指,弱分类器的输出值限定在{-1,+1}，和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法；Real AdaBoost是指，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。事实上，Discrete到Real的转变体现了古典集合到模糊集合转变的思想　　至于Gentle AdaBoost.考虑到(AdaBoost对”不像”的正样本权值调整很高,而导致了分类器的效率下降),而产生的变种算法.它较少地强调难以分类的样本.

这道题目存在一些错误。首先，Adaboost和GBDT都属于Boosting算法族，但是在选项中只提到了Adaboost，因此答案不唯一。其次，题目中的"+分+A+"不清楚具体指什么，因此也无法判断其是否正确。

adaboost AdaBoost算法(通过迭代弱分类器而产生最终的强分类器的算法)更多释义>> [网络短语] AdaBoost AdaBoost,AdaBoost,自适应增强 Gentle AdaBoost 平缓的,平缓的Adaboost AdaBoost algonithm 号码识别

以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree)，包括GBDT,xgboost,adaboost。 Bootstrap是一种有放回的抽样方法思想。 该思想的应用有两方面：bagging和boosting 虽然都是有放回的抽样，但二者的区别在于：Bagging采用有放回的均匀取样，而Boosting根据错误率来取样（Boosting初始化时对每一个训练例赋相等的权重1／n，然后用该学算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练例赋以较大的权重），因此Boosting的分类精度要优于Bagging。Bagging的训练集的选择是随机的，各轮训练集之间相互独立，而Boostlng的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关。 Bagging主要关注降低方差，Boosting关注的主要是降低偏差。 (Gradient Boosting Decision Tree梯度提升树) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。与其他有监督算法一样，可用于分类问题的识别和预测问题的解决。 该集成算法体现了3方面的优势，分别是提升Boosting，梯度Gradient，和决策树Decision Tree。提升是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程，梯度是指算法在提升过程中求解损失函数时增强了灵活性和便捷性，决策树是指算法所使用的弱分类器为CART回归树。 先讨论决策树，随机森林是利用Bootstrap抽样技术生成多个数据集，然后通过这些数据集构造多棵决策树，进而运用投票或平均的思想实现分类和预测问题的解决，但是这样的随机性会导致树与树之间并没有太多的相关性，往往会导致随机森林算法在拟合效果上不好，于是有了“提升”的概念，即通过改变样本点的权值和各个弱分类器的权重，将这些弱分类器组合，实现预测准确性的突破，然后又为了求解损失函数容易和方便，又提出了GBDT。 GBDT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果，回归树（预测实数值）是可以累加的，而分类树（分类标签值）是没办法累加的，所以GBDT中的树都是回归树，不是分类树，尽管GBDT调整后也可用于分类但不代表GBDT的树是分类树。即GDBT调整之后可以用于分类问题，但是内部还是回归树。 这部分和决策树中的是一样的，无非就是特征选择。回归树用的是最小化均方误差，分类树是用的是最小化基尼指数（CART） 以年龄为例： 回归树在每个节点（不一定是叶子节点）都会得一个预测值，该预测值等于属于这个节点的所有人年龄的平均值。分枝时穷举每一个feature的每个阈值找最好的分割点，但衡量最好的标准不再是最大熵，而是最小化均方差--即（每个人的年龄-预测年龄）^2 的总和 / N，或者说是每个人的预测误差平方和 除以 N。这很好理解，被预测出错的人数越多，错的越离谱，均方差就越大，通过最小化均方差能够找到最靠谱的分枝依据。分枝直到每个叶子节点上人的年龄都唯一或者达到预设的终止条件（如叶子个数上限），若最终叶子节点上人的年龄不唯一，则以该节点上所有人的平均年龄做为该叶子节点的预测年龄。 Boosting，迭代，即通过迭代多棵树来共同决策。他的思想来源是三个臭皮匠顶个诸葛亮，Boost是"提升"的意思，一般Boosting算法都是一个迭代的过程，每一次新的训练都是为了改进上一次的结果。 GBDT是把所有树的结论累加起来做最终结论的，每棵树的结论并不是年龄本身，而是年龄的一个累加量。GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。 比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树的预测年龄是12岁，差了6岁，即残差为6岁。那么在第二棵树里我们把A的年龄设为6岁去学习，如果第二棵树真的能把A分到6岁的叶子节点，那累加两棵树的结论就是A的真实年龄；如果第二棵树的结论是5岁，则A仍然存在1岁的残差，第三棵树里A的年龄就变成1岁，继续学。 是boosting，但不是Adaboost。GBDT不是Adaboost Decistion Tree。就像提到决策树大家会想起C4.5，提到boost多数人也会想到Adaboost。Adaboost是另一种boost方法，它按分类对错，分配不同的weight，计算cost function时使用这些weight，从而让“错分的样本权重越来越大，使它们更被重视”。Bootstrap也有类似思想，它在每一步迭代时不改变模型本身，也不计算残差，而是从N个样本训练集中按一定概率重新抽取N个样本出来（单个样本可以被重复抽样），对这N个新的样本再训练一轮。由于数据集变了迭代模型训练结果也不一样，而一个样本被前面分错的越厉害，它的概率就被设的越高，这样就能同样达到逐步关注被分错的样本，逐步完善的效果。Adaboost的方法被实践证明是一种很好的防止过拟合的方法。Adaboost是一种最具代表的提升树。Adaboost也可以用于分类或者回归。 GBDT是提升算法的扩展板，在原始的提升算法中，如果损失函数为平方损失或指数损失，求解损失函数的最小值问题会很简单，但如果损失函数为更一般的函数（比如绝对值损失函数获Huber损失函数）,目标值的求解会复杂，Freidman提出了梯度提升算法，即在第m轮基础模型中，利用损失函数的负梯度值作为该轮基础模型损失值的近似，并利用这个近似值构建下一轮基础模型。 Gradient体现在：无论前面一颗树的cost function是什么，是均方差还是均差，只要它以误差作为衡量标准，那么残差向量都是它的全局最优方向，这就是Gradient。 GBDT适用范围： GBDT可以适用于回归问题（线性和非线性），相对于logistic regression仅能用于线性回归，GBDT适用面更广。 GBDT也可用于二分类问题（设定阈值，大于为正，否则为负）和多分类问题。 优点： 参数少，准确率高，运算时间少，对异常数据稳定。 GBDT和随机森林 GBDT和随机森林的相同点： 都是由多棵树组成 最终的结果都由多棵树共同决定 GBDT和随机森林的不同点： 组成随机森林的可以是分类树、回归树；组成GBDT只能是回归树 组成随机森林的树可以并行生成（Bagging）；GBDT只能串行生成（Boosting） 对于最终的输出结果而言，随机森林使用多数投票或者简单平均；而GBDT则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来 随机森林对异常值不敏感，GBDT对异常值非常敏感 随机森林对训练集一视同仁权值一样，GBDT是基于权值的弱分类器的集成 随机森林通过减小模型的方差提高性能，GBDT通过减少模型偏差提高性能 注： GBDT相比于决策树有什么优点 泛化性能更好！GBDT的最大好处在于，每一步的残差计算其实变相的增大了分错样本的权重，而已经分对的样本则都趋向于0。这样后面就更加专注于那些分错的样本。 Gradient体现在哪里？ 可以理解为残差是全局最优的绝对方向，类似于求梯度。 通过组合多个分类器（可以不同）的分类结果，获得了比简单的分类器更好的效果。选择不同的分类器可以缓解同一分类器可能放大的过拟合问题。 有三种集成方法：Bagging、Boosting 和 Random Forset。Bagging通过随机抽样 S 次（有放回的抽样），得到 S 个与原数据集大小相同的数据集，作用到 S 个分类器上，最后根据投票决定分到哪一个类；Boosting 在 Bagging 上更进一步，它在数据集上顺序应用了多个不同的分类器。 Boosting 中最流行的的一个算法是 AdaBoost，是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，以弱学习器作为基分类器，并且输入数据，使其通过权重向量进行加权。在第一次迭代中，所有数据等权重，在后续迭代中，前次迭代中分错的数据的权值增大，将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。这种针对错误的调节能力正是 AdaBoost 的长处。 AdaBoost的具体做法： （1）提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低那些被正确分类的样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮弱分类器的关注。 （2）采用加权多数表决。具体的，加大分类错误率低的分类器的权值，使其在表决中起较大作用，减少分类误差率大的弱分类器的权值，使其在表决中起较小作用。 三部分组成： （1）分类器权重更新公式 （2）样本分布（也就是样本权重）更新公式 （3）加性模型。 最小化指数损失函数 优点： 很好的利用了弱分类器进行级联； 可以将不同的分类算法作为弱分类器； AdaBoost 具有很高的精度； 相对于 Bagging 算法和 Random Forest 算法，AdaBoost 充分考虑的每个分类器的权重； 不改变所给的训练数据，而不断改变训练数据的权值分布，使得训练数据在基本分类器的学习中起不同的作用。这是AdaBoost的一个特点； 利用基本分类器的加权线性组合构建最终分类器，是AdaBoost的另一个特点； AdaBoost被实践证明是一种很好的防止过拟合的方法； 泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。 缺点： AdaBoost 迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定； 数据不平衡导致分类精度下降； 训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点； AdaBoost只适用于二分类问题； 对离散点敏感。 应用领域： 模式识别、计算机视觉领域，用于二分类和多分类场景。 自变量包括客户的性别、受教育水平、年龄、婚姻状况、信用额度、6个月的历史还款状态、账单金额以及还款金额，因变量y表示用户在下个月的信用卡还款是否存在违约的情况（1表示违约，9表示不违约） 首先查看因变量中各类别的比例差异，通过饼图： 违约客户比例占比22.1%，不违约客户占比77.9%，总体来说，两个类别的比例不算失衡。 一般而言，如果两个类别比例为9：1，则认为失衡，为99：1，认为严重失衡。 拆分数据 使用模型默认参数，准确率为81.25%，预测客户违约（y=1）的精确率为68%，覆盖率为32%，绘制ROC曲线 面积AUC为0.78，不到0.8，通过调整参数，即交叉验证的方法来选择相对合理的参数值，并且可以进一步做特征筛选（按照重要因素） 取出重要性比较高的变量再利用交叉验证选择参数建模 先对基础模型决策树DecisionTreeClassifier的参数进行调优 经过5重交叉验证，最大的树深度选择为3 再对提升树AdaBoostClassifier模型的参数调优 经过5重交叉验证，AdaBoost算法的最佳基础模型个数为300，学习率为0..01 基于以上调参结果重新构造模型 准确率只提升了0.35%,可以考虑其他模型 与AdaBoost结果一致，说明GBDT采用一阶导函数的值近似残差是合理的

Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器弱分类器一般选用单层决策树进行合理的结合，使其成为一个强分类器。资料扩展：Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度，应用十分广泛，产生了极大的影响。而AdaBoost正是其中最成功的代表，被评为数据挖掘十大算法之一。在AdaBoost提出至今的十几年间，机器学习领域的诸多知名学者不断投入到算法相关理论的研究中去，扎实的理论为AdaBoost算法的成功应用打下了坚实的基础。AdaBoost的成功不仅仅在于它是一种有效的学习算法，还在于它让Boosting从最初的猜想变成一种真正具有实用价值的算法；算法采用的一些技巧，如:打破原有样本分布，也为其他统计学习算法的设计带来了重要的启示；相关理论研究成果极大地促进了集成学习的发展。

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 Adaboost算法已被证明是一种有效而实用的Boosting算法。该算法是Freund和Schapire于1995年对Boosting算法的改进得到的，其算法原理是通过调整样本权重和弱分类器权值，从训练出的弱分类器中筛选出权值系数最小的弱分类器组合成一个最终强分类器。基于训练集训练弱分类器，每次下一个弱分类器都是在样本的不同权值集上训练获得的。每个样本被分类的难易度决定权重，而分类的难易度是经过前面步骤中的分类器的输出估计得到的。 Adaboost算法在样本训练集使用过程中，对其中的关键分类特征集进行多次挑选，逐步训练分量弱分类器，用适当的阈值选择最佳弱分类器，最后将每次迭代训练选出的最佳弱分类器构建为强分类器。其中，级联分类器的设计模式为在尽量保证感兴趣图像输出率的同时，减少非感兴趣图像的输出率，随着迭代次数不断增加，所有的非感兴趣图像样本都不能通过，而感兴趣样本始终保持尽可能通过为止。 1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器 2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器 3. 将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器 4. 最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪一类要由各分类器权值决定 由Adaboost算法的描述过程可知，该算法在实现过程中根据训练集的大小初始化样本权值，使其满足均匀分布，在后续操作中通过公式来改变和规范化算法迭代后样本的权值。样本被错误分类导致权值增大，反之权值相应减小，这表示被错分的训练样本集包括一个更高的权重。这就会使在下轮时训练样本集更注重于难以识别的样本，针对被错分样本的进一步学习来得到下一个弱分类器，直到样本被正确分类。在达到规定的迭代次数或者预期的误差率时，则强分类器构建完成。 （1）很好的利用了弱分类器进行级联 （2）可以将不同的分类算法作为弱分类器 （3）AdaBoost具有很高的精度 （4）相对于bagging算法和Random Forest算法，AdaBoost充分考虑的每个分类器的权重 （1）AdaBoost迭代次数也就是弱分类器数目不太好设定，可以使用交叉验证来进行确定 （2）数据不平衡导致分类精度下降 （3）训练比较耗时，每次重新选择当前分类器最好切分点 看到这个算法你是不是似曾相识？对，他们都是由多个弱算法组合成一个强算法的原理。印证了“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。但是其实他们棣属于不同的算法框架： 1）Bagging + 决策树 = 随机森林 2）AdaBoost + 决策树 = 提升树 那么bagging和boosting分别是什么呢？ Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 A）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的） B）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据具体问题采用不同的分类或回归方法，如决策树、感知器等） C）对分类问题：将上步得到的k个模型采用投票的方式得到分类结果；对回归问题，计算上述模型的均值作为最后的结果。（所有模型的重要性相同） 其主要思想是将弱分类器组装成一个强分类器。在PAC（概率近似正确）学习框架下，则一定可以将弱分类器组装成一个强分类器。关于Boosting的两个核心问题： 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样例的权值，来使得分类器对误分的数据有较好的效果。 通过加法模型将弱分类器进行线性组合，比如AdaBoost通过加权多数表决的方式，即增大错误率小的分类器的权值，同时减小错误率较大的分类器的权值。而提升树通过拟合残差的方式逐步减小残差，将每一步生成的模型叠加得到最终模型。 Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。 Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。 Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。 Bagging：所有预测函数的权重相等。 Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。 Bagging：各个预测函数可以并行生成 Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。 这两种方法都是把若干个分类器整合为一个分类器的方法，只是整合的方式不一样，最终得到不一样的效果，将不同的分类算法套入到此类算法框架中一定程度上会提高了原单一分类器的分类效果，但是也增大了计算量。

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据特徵，并将关键放在关键的训练数据上面。 （1） 二分类，多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题 （2）回归问题 注意 ：每一次都会更新样本的权重(数据的划分正确，降低该样本的权重，数据划分错误就增大它的权重)---》计算该弱分类器的误差率--》更新公式---》再根据公式更新下一轮的样本的权重。 通过以上的操作----经过T次的循环。就得到了最终想要的强分类器。 具体的公式及详细说明如下： 每次迭代都是选择相同的模型，上面的ht(x)表示的是弱学习器，前面的αt表示的是该弱学习器的权重。 多个弱学习器经过多次的迭代，最终得到的就是强学习器H(x)。 其中：sign代表的是符号函数 其最终返回的是那种分类