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  • Adaboost学习笔记

    不同的是，Adaboost 的损失函数为指数函数 a r g m i n∑i=1 m e x p(− y i H t(x))\mathop{argmin}\sum_{i=1}^m exp(-y_iH_t(x))a r g m i n i=1∑m e x p(− y i H t(x)) 我们对上式求导，并...

  • 常用损失函数和评价指标总结

    adaboost评价指标是什么

  • AdaBoost

    由于采用的损失函数不同，Boosting算法也因此有了不同的类型，AdaBoost就是损失函数为指数损失的Boosting算法流程输入：训练数_adaboost损失函数

  • 采用多类代价指数损失函数的代价敏感AdaBoost算法

    【摘要】：为解决由多个二类代价敏感算法扩展而成的多类算法存在时间复杂度高和不能区分错分代价的问题,提出一种采用多类代价指数损失函数的多类代价敏感AdaBoost算法(MCCSADA)。为保证...

  • 统计学习方法 第八章 AdaBoost

    而再引申后，adaboost也是损失函数为指数函数的加法模型，使用前向分步学习算法获得。现在直接通过代码展示其中的逻辑，该部分代码源于《机器学习实战》 import numpy as np#阈值划分 def ...

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    而再引申后，adaboost也是损失函数为指数函数的加法模型，使用前向分步学习算法获得。现在直接通过代码展示其中的逻辑，该部分代码源于《机器学习实战》import numpy as._为什么adaboost的...

  • 机器学习中的损失函数

    三、指数损失函数（Adaboost）学过Adaboost算法的人都知道，它是前向分步加法算法的特例，是一个加和模型，损失函数就是指数函数。在Adaboost中，经过m此迭代之后，可以得到 :Adaboost每次迭代时的目的是为了找到最小化...

  • Adaboost可不可以使用其他的损失函数？

    AdaBoost是我见过的唯一使用指数损失的模型，指数损失真不能算是一种典型的损失函数。维基百科在下面的几节中提到了一些更常用的损失函数。如果要使用其它损失函数，模型的推导过程必须做出修改。修改后的模型是不是还能叫做AdaBoost，我就不确定了。

  • Adaboost可不可以使用其他的损失函数？

    但是我想为何adaboost使用指数损失是这个问题关键。☝我比较认可的解释： 指数损失吸引我们的地方是 1:它良好的可计算性；2:在更新权重分布时简单的形式。其他方面并不会带来比对率损失（交叉熵...

  • Adaboost可不可以使用其他的损失函数？

    Adaboost是通过最小化指数损失，得到基分类器的权重和对样本分布进行更新。那么，Adaboost 可不可以使用其他损失函数，比如 log loss… 简单地讲boosting + exp loss -> adaboost 那么只要把这里的损失函数换成不同的形式，比如 log hinge 等等，均可以得到不同形式的boost版本。

adaboost的损失函数

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