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基于matlab的BP-Adaboost的強分類器分類預測，Adaboost是一種迭代分類算法，其在同一訓練集采用不同方法訓練不同分類器（弱分類器），并根據弱分類器的誤差分配不同權重，然后將這些弱分類器組合成一個更強的最終分類器（強分類器），并一直迭代，直到分類的錯誤率達到之前設定的閾值或者迭代次數達到設定最大迭代次數。程序已調通，可直接運行。

文件說明% main.m : 主文件，進行預測，將生成的網絡保存到 'nets.mat'中% main_back.m : 使用'nets.mat'重現結果% nets.mat : 保存 3 * 48 個grnn網絡，用于結果重現% QLD1.csv : 原始數據(用的什么時候的數據你點開看一下就明白了)% QLD1.mat : 導成matlab格式的數據% adaboost

AIAgent的響應面，測試精度99.99% Adaboost的響應面，測試精度79.9% 圖27 訓練效果對比 由圖27可知，AIAgent響應面結果與真實函數空間趨勢幾乎完全一致，而Adaboost的響應面絕大部分區域的細節信息丟失。

為了進一步證明 CNN 的優越性，將其與三種流行的機器學習模型（包括支持向量機(SVM)、人工神經網絡(ANN) 和自適應提升 (Adaboost)）進行了比較，所有這些模型都是使用相同的訓練開發的和測試集。圖 6顯示了三種機器學習模型和 CNN 在測試集上的性能。顯然，CNN 生成的預測大多接近于觀察到的抗壓強度，并且 CNN 的決定系數（R 2）在四個模型中最高。

Exploratory data analysis,EDA）經典機器學習模型及多組學應用 目標：對在多組學整合分析中最常使用的幾種機器學習模型進行介紹，總結它們的優缺點及適用范圍，通過動手實踐快速掌握幾種方法線性模型（線性回歸、梯度下降、正則化、回歸的評價指標）決策樹（決策樹原理、ID3算法、C4.5算法、CART算法）支持向量機（線性支持向量機、可分、不可分支持向量機）集成學習（AdaBoost

該方法采用了CART、Bagging、Adaboost 和AIAgent訓練算法進行回歸分析建模。然后對比不同模型的R2、MSE、MAPE等指標和在測試集上對目標變量的擬合誤差。圖4 基于DTEmpower軟件平臺的船舶興波阻力回歸分析建模方案。其中AIAgent節點為本次實驗中用到的回歸訓練算法，無需做過多的節點屬性配置，用戶即可搭建完整的建模流程。

常見的算法包括：Boosting， Bootstrapped Aggregation（Bagging）， AdaBoost，堆疊泛化（Stacked Generalization， Blending），梯度推進機（Gradient Boosting Machine, GBM），隨機森林（Random Forest）。 學習和關注“人工智能技術與咨詢”，更多前沿技術值得掌握！

經典機器學習模型及多組學應用 目標：對在多組學整合分析中最常使用的幾種機器學習模型進行介紹，總結它們的優缺點及適用范圍，通過動手實踐快速掌握幾種方法 線性模型（線性回歸、梯度下降、正則化、回歸的評價指標）決策樹（決策樹原理、ID3算法、C4.5算法、CART算法）支持向量機（線性支持向量機、可分、不可分支持向量機）集成學習（AdaBoost

圖23 模型信息查看 為了驗證專家知識耦合的優越性，本案例同時新建了對比工程，分別利用集成學習算法Adaboost和GBDT直接擬合輸入變量x1、x2和輸出變量y之間的關系，在其它配置均相同的情況下，三者擬合對比如圖24所示。

機器學習領域中經典的分類器，比如SVM，AdaBoost，Random Forest等等都可以采用。這一步驟與傳統的點云物體檢測方法非常類似。其次，以上的特征提取和分類并沒有考慮大范圍的上下文信息，而這部分信息對語義分割來說是不可或缺的。因此，在局部分類的基礎上，還需要一個上下文模型來提高分割結果的正確性和平滑性。

? 線性模型（線性回歸、梯度下降、正則化、回歸的評價指標） ? 決策樹（決策樹原理、ID3算法、C4.5算法、CART算法） ? 支持向量機（線性支持向量機、可分、不可分支持向量機） ? 集成學習（AdaBoost