代做Adaboost算法和Bayesian algorithm贝叶斯算法代写

时间:2021-11-13 作者:Assignment4me

AdaBoost,是英文”Adaptive Boosting”(自适应增强)的缩写,是一种机器学习方法,由Yoav Freund和Robert Schapire提出。AdaBoost方法的自适应在于:前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感。但在一些问题中,AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言,不会很容易出现过拟合现象。

在机器学习中,朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强(朴素)独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器(probabilistic classifier)。

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Adaboost算法和Bayesian algorithm贝叶斯算法代写

AdaBoost方法中使用的分类器可能很弱(比如出现很大错误率),但只要它的分类效果比随机好一点(比如两类问题分类错误率略小于0.5),就能够改善最终得到的模型。而错误率高于随机分类器的弱分类器也是有用的,因为在最终得到的多个分类器的线性组合中,可以给它们赋予负系数,同样也能提升分类效果。AdaBoost方法是一种迭代算法,在每一轮中加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重,表明它被某个分类器选入训练集的概率。

朴素贝叶斯自20世纪50年代已广泛研究。在20世纪60年代初就以另外一个名称引入到文本信息检索界中。通过适当的预处理,它可以与这个领域更先进的方法(包括支持向量机)相竞争。它在自动医疗诊断中也有应用。朴素贝叶斯分类器是高度可扩展的,因此需要数量与学习问题中的变量(特征/预测器)成线性关系的参数。最大似然训练可以通过评估一个封闭形式的表达式来完成。只需花费线性时间,而不需要其他很多类型的分类器所使用的费时的迭代逼近。

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