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集成学习
随机森林原理&sklearn实现
原理定义随机森林就是通过
集成学习
的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——
集成学习
(EnsembleLearning)方法。
一稻道人
·
2024-03-11 06:03
机器学习算法&预测模型
Python
随机森林
sklearn
算法
【机器学习笔记】 9
集成学习
集成学习
方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:假设一个班级每个人的成绩都不太好,每个人单独做的考卷分数都不高,但每个人都把自己会做的部分做了
RIKI_1
·
2024-02-20 21:07
机器学习
机器学习
笔记
集成学习
常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
本文介绍了
集成学习
的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。
weixin_30585437
·
2024-02-19 18:21
人工智能
c/c++
数据结构与算法
【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,
集成学习
,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·
2024-02-19 18:51
机器学习python算法
【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,
集成学习
,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·
2024-02-19 10:29
机器学习python算法
基于决策树的金融市场波动性预测与应用
梯度提升机是一种
集成学习
方法,通过串行训练多个弱学习器(通常是决策树),每次学习的模型都试图纠正前一次模型的错误,从而逐步提升整体模型的性能。LightGBM算法
OverlordDuke
·
2024-02-15 02:42
机器学习
决策树
决策树
算法
机器学习
影像组学学习笔记(20)-通俗讲解
集成学习
ensemble learning
本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(20)主要介绍:
集成学习
的通俗讲解
集成学习
(ensemblelearning)将多个分类器结合在一起使用Bagging:同质学习器,彼此独立,投票
北欧森林
·
2024-02-13 22:39
lightGBM
集成学习
算法
LightGBM
集成学习
算法是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架,主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea
·
2024-02-13 14:24
集成学习
算法
机器学习
XGboost
集成学习
XGBoost
集成学习
是一种基于决策树的集成方法,用于解决分类和回归问题。
亦旧sea
·
2024-02-13 14:53
集成学习
机器学习
人工智能
机器学习--有监督--GBM(Boosting)
集成学习
(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测,从而提升模型性能的思路,分为bagging与boosting两种。
小贝学生信
·
2024-02-13 09:46
样本不均衡/欠采样和过采样的影响
集成学习
+阈值调整调整分类阈值,
京漂的小程序媛儿
·
2024-02-12 20:42
task 13
集成学习
蒸汽量预测1.特征工程一般流程:1.去掉无用特征2.去掉冗余特征3.利用存在的特征、特征转换、内容中的特征以及其他数据源生成新特征4.特征转换(数值化、类别转换、归一化)5.特征处理(异常值、最大值、最小值、缺失值)观察特征核密度估计,已知散点图,做回归,要求连线尽可能平滑,大致观察数据的分布情况。在本例中,通过核密度估计,观察训练集与测试集数据的分布情况,从而删除不具有相似分布的属性值计算相关性
罐罐儿111
·
2024-02-11 17:30
集成学习
——梯度提升树(GBDT)
集成学习
——梯度提升树(GBDT)1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是
集成学习
Boosting家族的成员,通过采用加法模型,不断减小训练过程中产生的残差算法。
wxw_csdn
·
2024-02-11 14:10
机器学习
集成学习
GBDT
梯度提升树
sklearn
datawhale 10月学习——树模型与
集成学习
:梯度提升树
前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT,首先了解了用于回归的GBDT,将损失使用梯度下降法进行减小;用于分类的GBDT要稍微复杂一些,需要对分类损失进行定义。学习了助教提供的代码。目录前情回顾结论速递1用于回归的GBDT1.1原理1.2代码实现2用于分类的GBDT2.1原理2.2代码实现1用于回归的GBDT1.1原理与AdaBoost类
SheltonXiao
·
2024-02-11 14:39
学习
集成学习
机器学习
决策树
梯度提升树系列8——GBDT与其他
集成学习
方法的比较
目录写在开头1.主要
集成学习
算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准
theskylife
·
2024-02-11 14:39
数据挖掘
集成学习
机器学习
人工智能
数据挖掘
MATLAB实现随机森林回归算法
随机森林回归是一种基于
集成学习
的机器学习算法,它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树,并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。
AI Dog
·
2024-02-11 06:00
数学建模\MATLAB
随机森林
数学建模
机器学习
matlab
数据挖掘
【Data Procession】随机森林算法
随机森林算法是一种
集成学习
方法,在处理回归问题上有很好的表现。
咸鱼鲸
·
2024-02-11 04:51
Data
Procession
算法
随机森林
机器学习
深入理解XGBoost:
集成学习
与堆叠模型
导言XGBoost是一种强大的
集成学习
算法,但在解决复杂问题时,单个模型可能无法达到最佳性能。
集成学习
和堆叠模型是两种有效的方法,可以进一步提高模型的性能。
Echo_Wish
·
2024-02-10 17:36
Python
笔记
Python算法
集成学习
机器学习
人工智能
机器学习9-随机森林
随机森林(RandomForest)是一种
集成学习
方法,用于改善单一决策树的性能,通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“
集成学习
”或“
集成学习
器”的机器学习范畴。
dracularking
·
2024-02-10 10:12
机器学习
python
机器学习
随机森林
机器学习:回归决策树(Python)
平方误差最小化准则,选择其中最优的一个作为切分点对特征属性进行分箱处理"""@staticmethoddef_set_sample_weight(sample_weight,n_samples):"""扩展到
集成学习
捕捉一只Diu
·
2024-02-10 07:16
机器学习
回归
决策树
笔记
python
机器学习(8)
本章节是对我学习完机器学习(周志华)第八章所做出来的总结第八章
集成学习
8.1个体与集成
集成学习
:通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。
LY豪
·
2024-02-10 03:24
PyTorch中的随机森林详解
它是一个基于
集成学习
的方法,通过组合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。
洞深视界
·
2024-02-09 19:11
pytorch
随机森林
人工智能
机器学习 | 深入
集成学习
的精髓及实战技巧挑战
目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树,XGBoost是
集成学习
方法的王牌
亦世凡华、
·
2024-02-09 10:16
#
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
boosting
xgboost
AdaBoost 算法
AdaBoost算法是一种经典的
集成学习
算法,它将多个弱分类器集成起来,以达到较高的分类准确率,广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面,AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。
Rnan-prince
·
2024-02-08 08:03
机器学习
算法
Adaboost
机器学习
AdaBoost算法
Boosting是一种
集成学习
方法,AdaBoost是Boosting算法中的一种具体实现。Boosting方法的核心思想在于将多个弱分类器组合成一个强分类器。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
·
2024-02-08 08:29
机器学习算法
算法
机器学习
人工智能
机器学习系列——(十五)随机森林回归
它是一种
集成学习
方法,通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用,即随机森林回归(RandomForestRegression)。
飞影铠甲
·
2024-02-08 06:37
机器学习
机器学习
随机森林
回归
人工智能
Bagging的随机森林;Boosting的AdaBoost和GBDT
集成学习
应用实践importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams
S1406793
·
2024-02-07 23:35
数据分析面试
机器学习
随机森林
boosting
算法
【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择(深度学习的数据集处理)
随机森林是一种
集成学习
算法,利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的
编程到天明
·
2024-02-07 15:31
matlab
随机森林
算法
政安晨:机器学习快速入门(四){pandas与scikit-learn} {随机森林}
随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种机器学习算法,属于
集成学习
(ensemblelearning)的一种。它是通过构建多个决策树(即森林)来进行预测和分类的。
政安晨
·
2024-02-07 09:42
政安晨的机器学习笔记
Python语言大讲堂
机器学习
scikit-learn
随机森林
机器学习竞赛
python
pandas
决策树优化
机器学习-
集成学习
(模型融合)方法概述
概述模型融合方法广泛应用于机器学习中,其原因在于,将多个学习器进行融合预测,能够取得比单个学习器更好的效果,实现“三个臭皮匠,顶一个诸葛亮”,其原因在于通过模型融合,能够降低预测的偏差和方差。本文对模型融合中常见的三种方法进行一个简要介绍:包括Bagging、Boosting、Stacking。偏差(Bias)与方差(Variance)假设对数据集中一个样本进行n次预测,偏差是预测期望值与样本值的
毛飞龙
·
2024-02-06 19:13
机器学习
集成学习
模型融合
机器学习简要概述
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取,采用分类器(如决策树、人工神经网络、贝叶斯、
集成学习
、支持向量机等)进行分类。机器学习:特征提取+分类器分类特征提取难,制约发展。
@Duang~
·
2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
人工智能
算法
RF和Feature Importance函数
Bagging
集成学习
,投票或
yz_wang
·
2024-02-06 01:43
集成学习
Bagging方法(随机森林实现巨简代码实现)
bagging算法思想bagging集成当中、通常是并行建立多个弱评估器(通常是决策树),综合多个弱评估器的结果,按照少数服从多数的思想进行结果筛选。准备工作、导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimportre,pip,conda版本sklearn1.0.1ma
恒c
·
2024-02-04 23:31
集成学习
随机森林
机器学习
XGboost常见特征处理及其他问题
1.Bagging和Boosting区别RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于
集成学习
(EnsembleLearning),
集成学习
的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性
噶噶~
·
2024-02-04 21:14
机器学习--数据处理
机器学习
机器学习
算法
人工智能
python
机器学习——
集成学习
参考:ysu老师课件+西瓜书+期末复习笔记1.
集成学习
的基本概念
集成学习
(ensemblelearing)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。
三三木木七
·
2024-02-04 09:37
机器学习
集成学习
人工智能
【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost
集成学习
模型(含不同模型权重)
【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost
集成学习
模型(含不同模型权重)引言文章使用Boost
集成学习
方法,对多个机器学习模型进行融合
随风飘摇的土木狗
·
2024-02-04 08:26
机器学习
matlab
集成学习
boost
融合
回归预测
分类预测
机器学习 | 如何利用
集成学习
提高机器学习的性能?
目录初识
集成学习
Bagging与随机森林OttoGroupProduct(实操)Boosting集成原理初识
集成学习
集成学习
(EnsembleLearning)是一种通过组合多个基本模型来提高预测准确性和泛化能力的机器学习方法
亦世凡华、
·
2024-02-04 06:23
#
机器学习
机器学习
集成学习
Bagging
boosting
人工智能
【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业
第一类方法::线性方法:线性SVM、LogisticRegression第二类方法:非线性方法:KernelSVM,决策树第三类方法:
集成学习
:Bagging,Boosting第四类
lzl2040
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2024-02-03 13:05
我的笔记
python
机器学习
数据集
人工智能
05. BI - 金融行业中 Fintech 的应用场景
咱们BI的前几节课中,主要是使用员工离职预测这个项目来展开讲了一下做BI的预测全家桶以及
集成学习
的内容,算是窥入了BI的门径。本节课开始,咱们要花几节课的时间来学习一下Fintech
茶桁
·
2024-02-03 00:50
茶桁的AI秘籍#BI
金融
Fintech
人工智能
BI
【机器学习】基于
集成学习
的 Amazon 用户评论质量预测
实验六:基于
集成学习
的Amazon用户评论质量预测1案例简介随着电商平台的兴起,以及疫情的持续影响,线上购物在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
住在天上的云
·
2024-02-02 07:38
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
集成学习
-随机森林总结
随机森林
集成学习
的核心思想是将若干个个体学习器以一定的策略结合起来,最终形成一个强学习器,以达到博采众长的目的.
集成学习
有两个流派,一个是boosting,特点是各个弱学习器之间有依赖关系;一个是bagging
大鳄鱼小鳄鱼
·
2024-02-01 19:19
故障诊断 | 一文解决,RF随机森林的故障诊断(Matlab)
效果一览文章概述故障诊断|一文解决,RF随机森林的故障诊断(Matlab)模型描述随机森林(RandomForest)是一种
集成学习
(EnsembleLearning)方法,常用于解决分类和回归问题。
机器学习之心
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2024-02-01 14:59
故障诊断
随机森林
故障诊断
2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题 求解!
方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集,80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化
集成学习
HHHTTY-
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2024-02-01 10:08
数学建模
python
数据分析
数据挖掘
机器学习
程序人生
【机器学习】常见算法详解第2篇:KNN之kd树介绍(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,
集成学习
,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺
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2024-01-31 12:45
python笔记
人工智能
机器学习
机器学习
算法
人工智能
随机森林和决策树区别
随机森林(RandomForest)和决策树(DecisionTree)是两种不同的机器学习算法,其中随机森林是基于决策树构建的一种
集成学习
方法。
Recursions
·
2024-01-30 06:13
面经
随机森林
决策树
算法
机器学习_
集成学习
之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)
文章目录Stacking算法Blending算法
集成学习
的确强大,从普通的决策树、树的聚合,到随机森林,再到各种Boosting算法,很长见识。
you_are_my_sunshine*
·
2024-01-29 08:00
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
机器学习_
集成学习
之偏差和方差
文章目录介绍偏差和方差——机器学习性能优化的风向标目标:降低偏差与方差数据集大小对偏差和方差的影响预测空间的变化带来偏差和方差的变化介绍
集成学习
,就是机器学习里面的协同作战。
you_are_my_sunshine*
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2024-01-29 08:29
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
机器学习_
集成学习
之Boosting(提升较弱的模型,以降低弱模型的偏差)
文章目录介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging算法与Boosting算法的不同之处介绍Boosting的意思就是提升,这是一种通过训练弱学习模型的“肌肉”将其提升为强学习模型的算法。要想在机器学习竞赛中追求卓越,Boosting是一种必需的存在。这是一个属于“高手”的技术,我们当然也应该掌握。Boosting的基本思路是逐步优化模型。这与Bag
you_are_my_sunshine*
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2024-01-29 08:54
机器学习
机器学习
集成学习
boosting
机器学习_
集成学习
之Bagging(集成多个模型,以降低整体的方差)
文章目录Bagging算法——多个基模型的聚合决策树的聚合从树的聚合到随机森林从随机森林到极端随机森林Bagging算法——多个基模型的聚合Bagging是我们要讲的第一种
集成学习
算法,是BootstrapAggregating
you_are_my_sunshine*
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2024-01-28 10:56
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
Scikit-Learn 高级教程——高级模型
本篇博客将深入介绍Scikit-Learn中一些高级模型,包括
集成学习
方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例,帮助你理解和应用这些高级模型。
Echo_Wish
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2024-01-28 04:17
Python算法
Python
笔记
scikit-learn
python
机器学习
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