隨機森林：
對於每棵樹而言，隨機且有放回地從訓練集中抽取n個樣本訓練
如果每個樣本的特徵維度為m，指定乙個常數madaboost改變了訓練資料的權值，也就是樣本的概率分布，其思想是將關注點放在被錯誤分類的樣本上，減小上一輪被正確分類的樣本權值，提高那些被錯誤分類的樣本權值。然後，再根據所採用的一些基本機器學習演算法進行學習，比如邏輯回歸。
對於第二個問題，adaboost採用加權多數表決的方法，加大分類誤差率小的弱分類器的權重，減小分類誤差率大的弱分類器的權重。這個很好理解，正確率高分得好的弱分類器在強分類器中當然應該有較大的發言權。
隨機森林和Adaboost對比
隨機森林和adaboost演算法都可以用來分類，它們都是優秀的基於決策樹的組合演算法。相對於經典線性判別分析，其分類效果一般要好很多。boosting方法 提公升學習 boosting 是一種機器學習技術，可以用於回歸和分類的問題，它每一步產生弱 模型 如決策樹 並加權累加到總模型中 如果每一步的弱...
隨機森林與Adaboost的區別
隨機森林與adaboost兩者均歸屬於整合學習演算法，隨機森林是bagging方法，adaboost是boosting方法。我們先來比較一下boosting方法和bagging方法的區別 1.在樣本選擇上 boosting每一輪的訓練集是不變的，改變的只是每乙個樣本的權重 bagging採用的是bo...
AdaBoost與隨機森林 簡單區別
首先明確乙個大方向 強可學習和弱可學習是等價的。所以，弱可學習方法可以提公升為強可學習方法。adaboost最具代表性。對於提公升方法，有兩個問題需要回答 adaboost的做法 不改變所給的訓練資料，而不斷改變訓練資料權值的分布，使得訓練資料在基本分類器的學習中起不同的作用，這就是adaboost...