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集成学习
基于粒子群优化的
集成学习
森林火灾面积预测识别 有需要私聊评论
liuchn流程:1.读数据表首先,我们读取原始数据。XYmonthdayFFMCDMCDCISItempRHwindrainarea75marfri86.226.294.35.18.2516.70074octtue90.635.4669.16.718330.90074octsat90.643.7686.96.714.6331.30086marfri91.733.377.598.39740.208
mqdlff_python
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2024-01-27 16:39
集成学习
机器学习
人工智能
粒子群优化
火灾识别
火灾面积预测
通过随机森林将弱分类器集成为强分类器
**
集成学习
的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型,集成后具备更好的泛化误差,不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤:1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2
小小杨树
·
2024-01-27 04:09
《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取
本书从传统的机器学习,如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、
集成学习
,到前沿的深度学习和神经网络,如DNN、CNN、BERT、ResNet等,对人工智能技术进行零基础讲解,内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁
·
2024-01-25 19:15
速通机器学习
机器学习
人工智能
Scikit-Learn 中级教程——
集成学习
PythonScikit-Learn中级教程:
集成学习
集成学习
是一种通过组合多个模型的预测结果来提高模型性能的技术。
Echo_Wish
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2024-01-24 11:38
Python
笔记
Python算法
scikit-learn
集成学习
python
XGBoost系列5——XGBoost的
集成学习
之旅
目录写在开头1.
集成学习
的概念与优势1.1什么是
集成学习
?
theskylife
·
2024-01-24 11:34
数据分析
数据挖掘
集成学习
机器学习
人工智能
数据挖掘
西瓜书学习笔记——Boosting(公式推导+举例应用)
AdaBoost算法总结实验分析引言Boosting是一种
集成学习
方法,旨在通过整合多个弱学习器来构建一个强学习器。其核心思想是迭代训练模型,关注之前被错误分类的样本,逐步提升整体性能。
Nie同学
·
2024-01-24 00:26
机器学习
学习
笔记
boosting
集成学习
多个学习器一起完成某个预测任务的过程叫做
集成学习
目前
集成学习
的方法大致课余分成2类,一类是Boosting,一类是Bagging。前者的代表是AdaBoost算法,后者的代表是Bagging算法。
dayL_W
·
2024-01-23 22:39
机器学习实验报告-
集成学习
目录一、
集成学习
介绍1.1
集成学习
的引入1.2
集成学习
发展史1.3
集成学习
的学习组织方式1.3.1并联组织关系1.3.2串联组织关系1.4
集成学习
及其实现方法概述二、
集成学习
实现方法2.1Boosting2.1.1
长安er
·
2024-01-23 11:19
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
boosting
bagging
机器学习-随机森林【手撕】
随机森林
集成学习
算法概述
集成学习
不是一个单独的机器学习算法,而是通过在数据上构建多个模型,集成所有模型的建模结果,基本上现在的所有机器学习都能看到
集成学习
的身影目标综合考虑多个弱评估器的结果,综合得到最终的结果
alstonlou
·
2024-01-23 00:24
机器学习
机器学习
随机森林
集成学习
国科大机器学习期末复习题库
最大间隔分类;SVM的算法性能取决于:核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数;支持向量机的对偶问题是:凸二次优化;支持向量机中的支撑向量:最大间隔支撑面上的向量;关于决策树节点划分指标描述:信息增益越大越好;
集成学习
中基分类器
真·skysys
·
2024-01-21 10:22
机器学习
机器学习
基于机器学习的心电图诊断识别
人工智能导论心电数据预处理基于机器学习的心电图诊断识别基于
集成学习
的心电图诊断识别实验报告,实验截图,截图内容是自己程序执行后的输出人工智能领域主要包括计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、跨媒体分析推理
未晞~
·
2024-01-21 08:06
人工智能
机器学习
人工智能
集成学习
算法(Bagging 思想、Boosting思想)及具体案例
思想有放回的抽样(booststrap抽样)产生不同的训练集,从而训练不同的学习器;通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果;弱学习器可以并行训练代表算法:随机森林概述:是基于Bagging思想实现的一种
集成学习
算法
小林打怪中
·
2024-01-20 02:52
机器学习
人工智能
集成学习
XGBoost
【机器学习】西瓜书要点个人整理
目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归(逻辑回归)第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章
集成学习
第九章神经网络前情提要:本文适合在学习机器学习课程前
_hermit:
·
2024-01-19 02:45
机器学习
机器学习
人工智能
学习
将大模型与小模型结合的8种常用策略分享,附17篇案例论文和代码
目前较常用的策略有模型压缩(蒸馏、剪枝)、提示语压缩、联合推理、迁移学习、权值共享、
集成学习
等。咱们今天就来简单聊聊这8种策略。部分策略的具体步骤以及每种策略相关的参考论文我也放上
深度之眼
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2024-01-18 23:01
人工智能干货
深度学习干货
机器学习
人工智能
深度学习
大模型
小模型
机器学习——python训练RNN模型实战(傻瓜式教学,小学生都可以学会)代码开源
python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练
集成学习
模型实战第七章
苏苏不是叔
·
2024-01-18 01:01
机器学习
python
rnn
机器学习——python训练CNN模型实战(傻瓜式教学,小学生都可以学会)代码开源
python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练
集成学习
模型实战第七章
苏苏不是叔
·
2024-01-18 01:00
机器学习
python
cnn
随机森林在信贷风控的应用场景
随机森林属于
集成学习
的范畴,是一种采用Bagging策略的算法。它构建并整合了多个决策树来改善模型的预测准确性。
风控小兵突击
·
2024-01-17 23:58
智能风控
随机森林
算法
机器学习
数据挖掘
数据分析
人工智能
经验分享
监督学习 - 梯度提升机(Gradient Boosting Machines,GBM)
什么是机器学习梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种
集成学习
方法,通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器来提高模型的性能。
草明
·
2024-01-17 18:12
数据结构与算法
boosting
集成学习
机器学习
基于python
集成学习
算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统
文章目录基于python
集成学习
算法XGBoost农业数据可视化分析预测系统一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分0.5
星川皆无恙
·
2024-01-17 18:39
机器学习与深度学习
大数据实战
H5前端开发
集成学习
算法
机器学习
后端
大数据
数据可视化
python
Java毕业设计第90期-基于springboot的学习英语管理系统
专业的计算机毕业设计网站项目介绍基于springboot的学习英语管理系统:前端thymeleaf、jquery,后端maven、springmvc、spring、mybatis,角色分为管理员、用户;
集成学习
单词
从戎程序员
·
2024-01-17 12:28
java
spring
boot
课程设计
毕业设计
python机器学习——分类模型评估 & 分类算法(k近邻,朴素贝叶斯,决策树,随机森林,逻辑回归,svm)
目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例:新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例:泰坦尼克号预测生死【
集成学习
Perley620
·
2024-01-17 10:59
python
机器学习
python
分类
决策树
随机森林
区间预测 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测
BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的
集成学习
双向长短期记忆神
机器学习之心
·
2024-01-17 05:57
区间预测
BiLSTM-Adaboost
ABKDE
集成双向长短期记忆网络
自适应带宽核密度估计
多变量回归区间预测
GBDT(梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree)学习笔记
介绍
集成学习
Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器,像AdaBoost,GBDT等都属于“加性模型”(AdditiveModel),即基学习器的线性组合。
桂花很香,旭很美
·
2024-01-16 11:12
NLP
Python
boosting
监督学习 - 梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
什么是机器学习梯度提升回归(GradientBoostingRegression)是一种
集成学习
方法,用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器(通常是决策树)来逐步提升模型的性能。
草明
·
2024-01-16 11:02
数据结构与算法
回归
boosting
数据挖掘
区间预测 | Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的
集成学习
长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测
区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的
集成学习
长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的
集成学习
长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
·
2024-01-16 08:52
区间预测
LSTM-Adaboost
ABKDE
集成学习长短期记忆神经网络
自适应带宽核密度估计
多变量回归区间预测
机器学习基础
集成学习
进阶(XGBoost+LightGBM)
文章目录一、XGBoost算法原理1.最优模型的构建方法2.XGBoost的目标函数推导2.1目标函数确定2.2CART树的介绍2.3树的复杂度定义2.3.1定义每课树的复杂度2.3.2树的复杂度举例2.4目标函数推导3.XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4.XGBoost与GDBT的区别5.小结二、XGBoost算法api介绍1.XGBoost的安装:2.XG
落花雨时
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2024-01-16 07:22
人工智能
机器学习
集成学习
数据挖掘
人工智能
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种最新的基于决策树
集成学习
算法,它结合了BoostedTrees算法和GradientBoosting框架的优势,并引入了一种全新的优化策略
appron
·
2024-01-16 07:52
机器学习
机器学习
python
决策树
机器学习
集成学习
进阶Xgboost算法原理
目录1最优模型的构建方法2XGBoost的目标函数推导2.1目标函数确定2.2CART树的介绍2.3树的复杂度定义2.3.1定义每课树的复杂度2.3.2树的复杂度举例2.4目标函数推导3XGBoost的回归树构建方法3.1计算分裂节点3.2停止分裂条件判断4XGBoost与GDBT的区别5小结1最优模型的构建方法XGBoost(ExtremeGradientBoosting)全名叫极端梯度提升树,
赵广陆
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2024-01-16 07:18
machinelearning
机器学习
集成学习
算法
XGBoost eXtreme Gradient Boosting
模型的注意事项五、XGBoost模型的实现类库六、XGBoost模型的评价指标七、类库xgboost实现XGBoost的例子八、XGBoost的模型参数总结前言XGBoost是机器学习中有监督学习的一种
集成学习
算法
JasonH2021
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2024-01-16 07:17
机器学习算法
机器学习
人工智能
python
XGBoost
机器学习-
集成学习
XGBoost
文章目录前言基本原理常见应用特征选择参数调整XGBoost优缺点模型集成并行计算代码结论前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法,用于解决各种预测问题,例如分类、回归和排名。在本文中,我们将介绍XGBoost的基本原理、常见的应用和一些实践经验.基本原理XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTre
太阳是白的
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2024-01-16 07:16
机器学习
机器学习
集成学习
决策树
机器学习之
集成学习
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)附代码
梯度提升是一种
集成学习
技术,通过组合多个弱学习器(通常是决策树)来构建一个强学习器。XGBoost在梯度提升算法的基础上引入了一些创新,使其在性能上更为优越。
贾斯汀玛尔斯
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2024-01-16 06:44
数据湖
机器学习
boosting
人工智能
集成学习
(五)Stacking
2.Blending
集成学习
算法(1)将数据划分为训练集和测试集(test_set),其中训练集需要再次划分为训练集(train_set)和验证集(val_s
我想要日更徽章
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2024-01-16 04:59
集成学习
之GBDT算法详解
先说一下提升树(BoostingDecisionTree):通过拟合残差的思想来进行提升,残差=真实值-预测值,例如:某人年龄为100岁,预测其年龄第一次预测结果为80岁,残差为100-80=20第二次预测以残差20为目标,预测结果为16岁,残差为4第三次预测以残差4为目标,预测结果为3.2,残差为0.8三次结果串联起来预测结果为80+16+3.2=99.2,通过拟合残差可以将多个弱学习器组成一个
进击的卡特琳娜
·
2024-01-15 09:50
机器学习
算法
集成学习
机器学习
python
人工智能
集成学习
之Adaboost算法详解
AdaptiveBoosting(自适应提升)是基于Boosting思想实现的一种
集成学习
算法,核心思想是提高【在前一步中分类错误的样本权重】来训练一个强分类器,错误的数据会“放大”,正确的数据会“缩小
进击的卡特琳娜
·
2024-01-15 09:41
机器学习
集成学习
机器学习
人工智能
python
算法
机器学习---xgboost算法
1.xgboost算法原理XGBoost(ExtremeGradientBoosting)全名叫极端梯度提升树,XGBoost是
集成学习
方法的王牌,在Kaggle数据挖掘比赛中,大部分获胜者用了XGBoost
三月七꧁ ꧂
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2024-01-15 08:49
机器学习
机器学习
算法
人工智能
集成学习
入门 - 1 混合训练数据
决策树#决策树fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX,y=load_iris(return_X_y=True)train_X,test_X,train_Y,test_Y=train
薛东弗斯
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2024-01-15 06:06
理论U4
集成学习
文章目录一、
集成学习
1、传统学习的问题2、
集成学习
1)背景2)概念3)注意3、多样性度量4、多样性增强1)多样性增强:在学习过程引入随机性2)输入属性扰动3)输出表示扰动4)算法参数扰动5、集合策略1)
轩不丢
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2024-01-14 12:07
机器学习
机器学习
机器学习之
集成学习
概念介绍
概念机器学习中的
集成学习
(EnsembleLearning)是一种通过组合多个模型来提高整体性能的技术。它的基本思想是将多个学习器(弱学习器)组合成一个更强大的学习器,以提高整体性能和泛化能力。
贾斯汀玛尔斯
·
2024-01-13 07:42
数据湖
机器学习
集成学习
人工智能
机器学习之
集成学习
AdaBoost
概念AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种迭代的
集成学习
算法,其主要目标是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的模型。
贾斯汀玛尔斯
·
2024-01-13 07:42
数据湖
python
机器学习
集成学习
人工智能
集成学习
原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)
集成学习
是一类机器学习算法,主要用于分类和回归任务,基本思想是结合多个弱模型变成一个强模型。本文自网络资料参考整理而来,参考列表在文末。本文重点描述方法原理和基本过程,具体推导请参考文末链接。
Caucher
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2024-01-13 02:11
task 12
集成学习
importosimporttimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVC,LinearSVCfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfro
罐罐儿111
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2024-01-12 19:37
【机器学习基础】
集成学习
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!相对完整的机器学习基础教学!⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】一元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】多元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】对数几率
为梦而生~
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2024-01-12 06:55
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
算法
数据挖掘
随机森林回归(Random Forest Regression)
什么是机器学习随机森林回归(RandomForestRegression)是一种基于
集成学习
的回归算法,它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。
草明
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2024-01-11 23:57
数据结构与算法
随机森林
回归
算法
机器学习
人工智能
集成学习
介绍
一、集成算法1、定义
集成学习
(ensemblelearning)本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务,所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。
bb8886
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2024-01-11 09:45
机器学习算法详解+实战
集成学习
机器学习
人工智能
【机器学习】常见算法详解第1篇:K近邻 KNN和API使用(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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2024-01-11 02:39
人工智能
python笔记
机器学习
算法
人工智能
【机器学习】常见算法:K近邻 KNN和Python实现
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。
大雾的小屋
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2024-01-10 10:08
python学习笔记
机器学习
算法
python
【机器学习】Sklearn
集成学习
-投票分类器(VoteClassifier)
前言在【机器学习】
集成学习
基础概念介绍中有提到过,
集成学习
的结合策略包括:平均法、投票法和学习法。
Avasla
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2024-01-10 10:24
机器学习算法
机器学习
sklearn
集成学习
【机器学习】
集成学习
投票法:投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器(VotingClassifier)
前言投票回归器和投票分类器都属于
集成学习
。在【机器学习】
集成学习
基础概念介绍中有提到过,
集成学习
的结合策略包括:平均法、投票法和学习法。
Avasla
·
2024-01-10 10:24
机器学习算法
机器学习
集成学习
回归
分类
【机器学习】
集成学习
基础概念介绍
前言本文根据西瓜书总结了一些关键知识点,介绍了
集成学习
的原理、类型以及结合策略。
Avasla
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2024-01-10 10:54
机器学习算法
机器学习
集成学习
人工智能
【机器学习】常见算法详解第2篇:K近邻算法各种距离度量(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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2024-01-10 10:19
机器学习
python笔记
算法
机器学习
近邻算法
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