AdaBoost,即自适应提升(Adaptive Boosting)算法的缩写,是一种基于Boosting策略的集成学习方法,旨在降低偏差。AdaBoost 的 “自适应” 二字意味着它能够在每一轮迭代后调整对训练数据实例的关注度(特别是那些之前被错误预测的样本)和更新弱学习器的权重。 与随机森林类似,AdaBoost 也是集成学习中的代表性
自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。其中,自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一,包括线性自适应算法和非线性自适应算法。非线性自适应算法具有更强的信号处理能力,但计算比较复杂,实际应用最多的仍然是线性自适应算法。 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤...
Boosting 算法中比较有代表性的算法就是自适应增强算法(Adaptive Boosting Algorithm / AdaBoost Algorithm) AdaBoost 算法 AdaBoost 算法是由 Yoav Freund 和 Robert E. Schapire 在 1995 年提出的,同时还提出了 AdaBoost.M1、AdaBoost.M2 算法用于多分类问题,AdaBoost.R 算法用于回归问题。后面陆...
自适应辛普森算法(Adaptive Simpson′s rule)是一类近似算法(Approximation algorithm),主要用于在信息计算时求较难反导的函数的定积分。其思想是利用二次函数曲线来不断**拟合(Overfitting)所求曲线(显然这传统的直接用矩形或直边梯形作为微元更精准),而所谓的Adapative(自适应)**则是用于优化时间复杂度的方法。 -...
自适应大邻域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search),简称(ALNS),是由Ropke与Pisinger在2006年提出的一种启发式方法,其在邻域搜索的基础上增加了对算子的作用效果的衡量,使算法能够自动选择好的算子对解进行破坏与修复,从而有一定几率得到更好的解。 应用场景 1.外卖场景:搜索订单分配骑手的最优方案 2.派单场...
除此之外,智能优化算法中还有一大类,即基于单点出发的智能优化算法,比如模拟退火算法、禁忌搜索算法和邻域搜索算法等。 本文将着重介绍其中一个邻域搜索算法:自适应大邻域搜索算法(Adaptive large neighborhood search,ALNS)。 选择ALNS的主要原因包含三个:ALNS中很多参数设计的逻辑是自适应的,比较符合长期发展的需要;从...
1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器。同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的...
1 新的变步长LMS算法分析 基本的固定步长LMS算法的迭代公式可以表述为: 式中:X(n)表示时刻n的输入信号矢量;W(n)表示时刻n自适应滤波器的权系数;d(n)是期望输出值;e(n)是误差;μ是控制稳定性和收敛速度的参量(步长因子)。本文基于文献[6,7]建立一个步长μ(n)和误差e(n)的函数关系:反正切函数是一个关...
首先阐明一点,自适应辛普森算法(Adaptive Simpson′s ruleAdaptive Simpson′s rule )是一类近似算法(Approximation algorithmApproximation algorithm),主要用于求较难反导的函数的积分。大概在信息计算的时候中很常用? 其思想是利用二次函数来不断拟合(OverfittingOverfitting)所求曲线,而所谓的AdapativeAdapative(自适应)则...