大家好，今天来为大家分享人工智能adaboost算法应用的一些知识点，和AdaBoost算法的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

一、AdaBoost算法***弱分类器占比

AdaBoost算法是一种集成学习算法，将多个弱分类器组合成一个强分类器。在AdaBoost算法中，每个弱分类器的权重由其在训练集中的分类错误率决定，分类错误率越低的弱分类器具有越高的权重。因此，弱分类器的占比取决于它们在训练集中的分类错误率。一般来说，分类错误率较低的弱分类器会占据较高的权重，而分类错误率较高的弱分类器则会占据较低的权重。

二、人工智能的延伸和扩展

1、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、一开始是图灵提出的概念：机器人是否会思考

然后就被搁在一边了，直到神经网络结构的提出，又火了一段时间，然后因为隐层训练规则不明所以又被搁一边了；

在接下来有人解决了隐层训练问题，又一下子活跃起来了，大概活跃到了上世纪70年代，划时代的SVM提出来了，至此机器学习从以仿生为主正式转为以统计学为主；

接下来是1995年AdaBoost算法提出，实现了多分类器的级联，又把分类效果提升了一个等级；

最后就是06年深度学习概念提出，现在看来效果很不错，接近甚至超过人分类效果了；

总的来说就是一开始人们想用计算机做一个大脑出来，经过几十年摸索发现不现实，最后发现可以用统计学大数据来解决。

三、什么是人工智能发展过程中经历了哪些阶段

1、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

2、一开始是图灵提出的概念：机器人是否会思考

然后就被搁在一边了，直到神经网络结构的提出，又火了一段时间，然后因为隐层训练规则不明所以又被搁一边了；

在接下来有人解决了隐层训练问题，又一下子活跃起来了，大概活跃到了上世纪70年代，划时代的SVM提出来了，至此机器学习从以仿生为主正式转为以统计学为主；

接下来是1995年AdaBoost算法提出，实现了多分类器的级联，又把分类效果提升了一个等级；

最后就是06年深度学习概念提出，现在看来效果很不错，接近甚至超过人分类效果了；

总的来说就是一开始人们想用计算机做一个大脑出来，经过几十年摸索发现不现实，最后发现可以用统计学大数据来解决。

四、adaboost随机森林什么关系

随机森林会对变量做子抽样，比如变量是p，随机森林每次会随机抽取logp个变量拟合一棵决策树。显然，随机森林适合p比较大的情况。否则logp可能就是1.+2.+这种情况，毫无意义。

adaboost和GBDT很类似，可以理解成前者就是后者取指数损失的一个特例。适合p比较小的时候用。当然，这两者都只适用于n>>p的情况，此时样本携带了足够多的信息去拟合非线性的关系。也就是说，随机森林也不适合p特别大的情况。

如果p>>n，以LASSO为首的惩罚回归是首选工具。

关于人工智能adaboost算法应用，AdaBoost算法的介绍到此结束，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！希望对大家有所帮助。

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