今天给各位分享boostingc语言的知识，其中也会对boosting框架进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、boosting和bootstrap区别2、Bagging和Boosting的概念与区别3、c语言大整数运算问题高分求助各位帮忙，不胜感激 写了一个利用循环链表进行超大整数四则运算的c程序
boosting和bootstrap区别
bootstrap、boosting是机器学习中几种常用的重采样方法。其中bootstrap重采样方法主要用于统计量的估计，boosting方法则主要用于多个子分类器的组合。bootstrap:估计统计量的重采样方法（推荐学习：Python视频教程）
bootstrap方法是从大小为n的原始训练数据集DD中随机选择n个样本点组成一个新的训练集，这个选择过程独立重复B次，然后用这B个数据集对模型统计量进行估计（如均值、方差等）。由于原始数据集的大小就是n，所以这B个新的训练集中不可避免的会存在重复的样本。
统计量的估计值定义为独立的B个训练集上的估计值θbθb的平均：
boosting:
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投票决定。
首先从大小为n的原始训练数据集中随机选取n1n1个样本训练出第一个分类器，记为C1C1，然后构造第二个分类器C2C2的训练集D2D2，要求：D2D2中一半样本能被C1C1正确分类，而另一半样本被C1C1错分。
接着继续构造第三个分类器C3C3的训练集D3D3，要求：C1C1、C2C2对D3D3中样本的分类结果不同。剩余的子分类器按照类似的思路进行训练。
boosting构造新训练集的主要原则是使用最富信息的样本。
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Bagging和Boosting的概念与区别
随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。我们先看看这两种方法的特点和区别。
Bagging（套袋法）
bagging的算法过程如下：
从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）
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而定，比如决策树，knn等）
对于分类问题：由投票表决产生分类结果；对于回归问题：由k个模型预测结果的均值作为最后预测结果。（所有模型的重要性相同）
Boosting（提升法）
boosting的算法过程如下：
对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。
进行迭代的过程中，每一步迭代都是一个弱分类器。我们需要用某种策略将其组合，作为最终模型。（例如AdaBoost给每个弱分类器一个权值，将其线性组合最为最终分类器。误差越小的弱分类器，权值越大）
Bagging，Boosting的主要区别
样本选择上：Bagging采用的是Bootstrap随机有放回抽样；而Boosting每一轮的训练集是不变的，改变的只是每一个样本的权重。
样本权重：Bagging使用的是均匀取样，每个样本权重相等；Boosting根据错误率调整样本权重，错误率越大的样本权重越大。
预测函数：Bagging所有的预测函数的权重相等；Boosting中误差越小的预测函数其权重越大。
并行计算：Bagging各个预测函数可以并行生成；Boosting各个预测函数必须按顺序迭代生成。
下面是将决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：
1）Bagging + 决策树 = 随机森林
2）AdaBoost + 决策树 = 提升树
3）Gradient Boosting + 决策树 = GBDT
决策树
常用的决策树算法有ID3，C4.5，CART三种。3种算法的模型构建思想都十分类似，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
若D中所有样本属于同一类Ck，则T为单节点树，将类Ck作为该结点的类标记，返回T
若A为空集，即没有特征作为划分依据，则T为单节点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T
否则，计算A中各特征对D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
若Ag的信息增益（比）小于阈值eps，则置T为单节点树，并将D中实例数最大的类Ck作为该结点的类标记，返回T
否则，依照特征Ag将D划分为若干非空子集Di，将Di中实例数最大的类作为标记，构建子节点，由结点及其子节点构成树T，返回T
对第i个子节点，以Di为训练集，以A-{Ag}为特征集，递归地调用1~5，得到子树Ti，返回Ti
CART决策树的生成
这里只简单介绍下CART与ID3和C4.5的区别。
CART树是二叉树，而ID3和C4.5可以是多叉树
CART在生成子树时，是选择一个特征一个取值作为切分点，生成两个子树
选择特征和切分点的依据是基尼指数，选择基尼指数最小的特征及切分点生成子树
决策树的剪枝
决策树的剪枝主要是为了预防过拟合，过程就不详细介绍了。
主要思路是从叶节点向上回溯，尝试对某个节点进行剪枝，比较剪枝前后的决策树的损失函数值。最后我们通过动态规划（树形dp，acmer应该懂）就可以得到全局最优的剪枝方案。
随机森林（Random Forests）
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。
如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的
随机森林有许多优点：
具有极高的准确率
随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合
随机性的引入，使得随机森林有很好的抗噪声能力
能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择
既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化
训练速度快，可以得到变量重要性排序
容易实现并行化
随机森林的缺点：
当随机森林中的决策树个数很多时，训练时需要的空间和时间会较大
随机森林模型还有许多不好解释的地方，有点算个黑盒模型
与上面介绍的Bagging过程相似，随机森林的构建过程大致如下：
从原始训练集中使用Bootstrapping方法随机有放回采样选出m个样本，共进行n_tree次采样，生成n_tree个训练集
对于n_tree个训练集，我们分别训练n_tree个决策树模型
对于单个决策树模型，假设训练样本特征的个数为n，那么每次分裂时根据信息增益/信息增益比/基尼指数选择最好的特征进行分裂
每棵树都一直这样分裂下去，直到该节点的所有训练样例都属于同一类。在决策树的分裂过程中不需要剪枝
将生成的多棵决策树组成随机森林。对于分类问题，按多棵树分类器投票决定最终分类结果；对于回归问题，由多棵树预测值的均值决定最终预测结果
c语言大整数运算问题高分求助各位帮忙，不胜感激 写了一个利用循环链表进行超大整数四则运算的c程序
NODE *mulint(NODE *p,NODE *q)
{
NODE *pc,*qc,*s,*t,*r;
int i,number,total = 0;
s=(NODE
*)malloc(sizeof(NODE)); /*建立存放乘积的链表表头*/
s-data=-1; /*给存放乘积的链表表头赋值-1*/
pc=p-next;
r=t=s;
t-next = s;
i=0; /* i为进位 */
while(pc-data!=-1){ /*不是表头*/
qc=q-next;
while(qc-data!=-1){ /*不是表头*/
if(t-next-data==-1){
total=pc-data*qc-data+i; /*对应位的积与前次进位的和*/
i=total/HUNTHOU; /*求进位*/
number=total-i*HUNTHOU; /*求出需要存入链表链表中的部分的数值*/
t=insert_after(t,number); /*将部分积存入s指向的链表中*/
t-next=s;
}
else{
total=t-next-data+pc-data*qc-data+i;
i=total/HUNTHOU;
number=total-i*HUNTHOU;
t-next-data=number;
t=t-next;
}
total = 0;
qc=qc-next; /*移动指针*/
}
if(i!=0){
t=insert_after(t,i); /*处理最后一次进位*/
t-next=s; /*指向头结点*/
}
i = 0;
pc=pc-next; /*移动指针*/
t=r-next;
r=r-next;
}
return s; /*返回指向积的结构指针*/
}
关于boostingc语言和boosting框架的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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