Boostingc语言(boosting框架)
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这篇文章的列表: 1.升压和自举的区别 2.装袋和增压的概念和区别。 3、C语言大整数运算问题高分求各位帮忙，非常感谢你写了一个用循环链表对大整数进行四则运算的C程序。 升压和自举的区别 Bootstrap和boosting是机器学习中几种常用的重采样方法。Bootstrap重采样方法主要用于估计统计量，boosting方法主要用于组合多个子分类器。Bootstrap:用于估计统计数据的重采样方法(推荐学习:python视频教程)
Bootstrap法是从原始训练数据集DD中随机选取n个样本点，大小为n，形成新的训练集，这个选取过程独立重复b次，然后用这b个数据集估计模型统计量(如均值、方差等。).因为原始数据集的大小是n，这b个新的训练集中必然会有重复样本。
统计的估计值定义为独立B训练集上估计值θbθb的平均值:
增压:
Boosting依次训练k个子分类器，最终的分类结果由这些子分类器决定。
首先，从大小为n的原始训练数据集中随机选择n1n1个样本来训练第一分类器，将其指定为C1C1。然后构建第二分类器C2C2的训练集D2D2，要求D2D2中一半样本能被C1C1正确分类，另一半样本被C1C1误分类。
然后继续构造第三分类器C3C3的训练集D3D3，要求C1C1和C2C2对D3D3中的样本有不同的分类结果。其余的子分类器按照类似的思路进行训练。
Boosting构建新训练集的主要原则是使用信息量最大的样本。
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装袋和增压的概念和区别 随机森林属于集成学习中的bagging算法。在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。我们来看看这两种方法的特点和区别。
包装(装袋)
Bagging算法过程如下:
采用Bootstraping方法从原始样本集中随机抽取n个训练样本，通过K轮抽取得到K个训练集。(K个训练集相互独立，元素可以重复)
对于k个训练集，我们训练k个模型(这k个模型可以根据具体问题来确定，比如决策树，knn等。)
对于分类问题:分类结果由投票产生；对于回归问题，k个模型的预测结果的平均值就是最终的预测结果。(所有型号同等重要)
增压(提升方法)
Boosting的算法过程如下:
对于训练集中的每个样本，建立一个权重wi来表示对每个样本的关注程度。当样本被错误分类的概率很高时，就需要增加样本的权重。
在迭代过程中，每一次迭代都是一个弱分类器。我们需要将它们与某种策略结合起来作为最终模型。(比如AdaBoost给每个弱分类器一个权重，线性组合成最终的分类器。误差越小，权重越大)
装袋和助推的主要区别
样本选择:装袋采用Bootstrap随机抽样；Boosting每轮的训练集不变，只改变每个样本的权重。
样品重量:装袋采用均匀取样，每个样品重量相等；Boosting根据错误率调整样本权重，错误率越大，样本权重越大。
预测函数:Bagging所有预测函数的权重相等；在Boosting中，误差越小，预测函数的权重越大。
并行计算:可以并行生成Bagging预测函数；提升每个预测函数必须按顺序迭代生成。
以下是将决策树与这些算法框架相结合得到的新算法:
1)装袋决策树=随机森林
2)AdaBoost决策树=提升树
3)梯度推进决策树= GBDT
决策图表
常用的决策树算法有三种:ID3、C4.5和CART。三种算法的模型构建思路非常相似，只是采用了不同的指标。决策树模型的构建过程大致如下:
ID3，C4.5决策树的生成
输入:训练集D，特征集A，阈值eps输出:决策树t。
如果D中的所有样本都属于同一个类Ck，则T为单节点树，将类Ck作为该节点的类标签，返回T。
如果A是空集，即没有特征作为划分的依据，则T是单节点树，将D中实例数最多的类Ck作为该节点的类标记，返回T。
否则，计算A到D中每个特征的信息增益(ID3)/信息增益比(C4.5)，选择信息增益最大的特征Ag。
如果Ag的信息增益(比率)小于阈值eps，则设置T为单节点树，将D中实例数最多的类Ck作为该节点的类标记，返回T。
否则，根据特征Ag将D划分为若干个非空子集Di，以Di中实例数最多的类为标记构造一个子节点，该节点与其子节点组成一棵树T，然后返回T。
对于第I个子节点，以Di为训练集，以A-{Ag}为特征集，递归调用1~5得到子树Ti，返回给Ti。
购物车决策树的生成
下面简单介绍一下CART与ID3和C4.5的区别。
CART树是二叉树，而ID3和C4.5可以是多分支树。
CART生成子树时，选择一个要素和一个值作为切割点，生成两个子树。
特征和分界点的选择基于基尼指数，选择基尼指数最小的特征和分界点生成子树。
决策树的修剪
决策树的修剪主要是为了防止过拟合，过程就不详细介绍了。
主要思想是从叶节点回溯，尝试剪枝一个节点，比较剪枝前后决策树的损失函数值。最后通过动态规划可以得到全局最优的剪枝方案(tree dp，acmer应该懂)。
随机森林(随机森林)
随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法，可以用来做分类、回归等问题。
用全样本训练M棵决策树显然是不可取的，这忽略了局部样本的规律，对模型的泛化能力是有害的。
随机森林有许多优点:
具有极高的准确性。
随机性的引入使得随机森林不容易过拟合。
随机性的引入使得随机森林具有良好的抗噪声能力。
无需特征选择即可处理高维数据。
既可以处理离散数据，也可以处理连续数据，数据集不需要标准化。
训练速度快，可以得到可变的重要性排序。
并行化容易实现。
随机森林的缺点:
当随机森林中的决策树数量较大时，训练所需的空间和时间也会较大。
随机森林模型还是有很多难点要解释的，有点黑箱模型的味道。
与上述装袋过程类似，随机森林的构建过程大致如下:
通过Bootstrapping方法从原始训练集中随机抽取m个样本，进行n_tree子采样，生成n_tree训练集。
对于n树训练集，我们分别训练n树决策树模型。
对于单决策树模型，假设训练样本特征数为n，每次根据信息增益/信息增益比/基尼指数选择最佳特征进行分裂。
每棵树都这样不断分裂，直到该节点的所有训练样本都属于同一个类。决策树分裂过程中不需要剪枝。
生成的决策树被组合成一个随机森林。对于分类问题，根据多树分类器投票决定最终分类结果；对于回归问题，最终的预测结果由多树预测值的平均值决定。
C语言大整数运算问题高发。我请求你的帮助。很感激能写出一个用循环链表对大整数进行四则运算的C程序。 节点*多重(节点*p，节点*q)
{
节点*pc，*qc，*s，*t，* r；
int i，number，total = 0；
s=(节点
*)malloc(sizeof(NODE))；/*创建用于存储产品的链接列表头*/
s-data =-1；/*为存储产品的链表头赋值-1*/
PC = p-next；
r = t = s；
t-next = s；
I = 0；/* i是进位*/
而(pc-data！=-1){ /*不是头*/
QC = q-next；
while(qc-data！=-1){ /*不是头*/
if(t-next-data==-1){
total = PC-data * QC-data I；/*相应位和前一进位的乘积之和*/
I = total/hunt Hou；/*回合*/
number = total-I * HUNTHOU；/*查找需要存储在链表中的部分的值*/
t=insert_after(t，number)；/*在S指向的链表中存储部分乘积*/
t-next = s；
}
否则{
total = t-next-data PC-data * QC-data I；
I = total/hunt Hou；
number = total-I * HUNTHOU；
t-next-data = number；
t = t-next；
}
总计= 0；
QC = QC-next；/*移动指针*/
}
如果(我！=0){
t=insert_after(t，I)；/*处理最后一个进位*/
t-next = s；/*指向头节点*/
}
I = 0；
PC = PC-next；/*移动指针*/
t = r-next；
r = r-next；
}
返回s；/*返回指向产品的结构指针*/
}
boostingc语言和boosting框架介绍到此结束。你从中找到你需要的信息了吗？如果你想了解更多这方面的内容，记得关注这个网站。
最后更新于 2023-09-03 10:37:26 并被添加「C语言 Boosting 」标签，已有 位童鞋阅读过。
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