adaboost参数如何输入？

竹_猗 2015-11-24 12:52:44

关于adaboost中这些参数应该如何输入？输入的是图片，请哪位大神指教一下。

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竹_猗 2015-11-24

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MATLAB实现的，参数输入方面出现问题

MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，分四类预测； 4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后输出四类标签，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.可视化展示分类准确率。模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法，其主要思想是将支持向量机（SVM）和AdaBoost算法相结合，通过多输入模型进行预测。具体流程如下：数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。特征提取：利用SVM模型对数据进行特征提取，得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练：利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合，得到最终的预测结果。模型评估：对预测结果进行评估。模型优化：根据评估结果对模型进行优化，可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos

（1）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。（2）Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也就是说，在第N次迭代中，一共就有N个弱分类器，其中N-1个是以前训练好的，其各种参数都不再改变，本次训练第N个分类器。其中弱分类器的关系是第N个弱分类器更可能分对前N-1个弱分类器没分对的数据，最终分类输出要看这N个分类器的综合效果。

课程先介绍了常用的量化策略分类，再介绍机器学习的基本概念以及在量化投资不同细分领域的应用，最后重点介绍多因子模型以及机器学习算法（AdaBoost等）在因子权重方面的研究探索。

1.Matlab实现BP-Adaboost多变量回归预测; BP-Adaboost是一种将BP神经网络和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器，其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。BP-AdaBoost算法的基本思想是将BP作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个BP模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，BP-AdaboostNN.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、RMSE多指标评价。 6.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 7.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

高斯混合模型GMM和AdaBoost PART ONE 高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，由于GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布，因此近年来常被用在语音识别中。高斯混合模型( GMM )的核心思想是用多个高斯分布的概率密度函数一、GMM模型的基本概念二、GMM模型的参数估计三、GMM模型的识别问题 PART TWO 泛化能力处于机器学习的中心地位，它刻画了从给定训练数据集中学得的学习器处理未知数据的能力。集成学习是最成功的一种泛型，具有高度泛化能力的学习器。一般机器学习方法都是从训练数据中学得一个学习器，而集成学习要构建一组基学习器，并将它们进行集成。基学习器是通过决策树、神经网络及其他各种基学习算法从训练数据集习得的。集成学习器最大的优点是它可以将稍优于随机猜测的弱学习器提升为预测精度很高的强学习器，通常假设基学习器是弱学习器。一、引进AdaBoost 二、AdaBoost算法三、AdaBoost举例四、AdaBoost应用

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