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集成学习
微服务技术栈——实用篇
什么是微服务技术栈微服务技术栈=微服务+持续
集成学习
路线微服务治理认识微服务服务架构演变单体架构单体架构:将业务的所有功能集中在一个项目中开发,打成一个包部署。
itzyj.me
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2023-08-11 04:03
微服务技术栈
spring
cloud
微服务
日撸代码300行:第63天(
集成学习
之 AdaBoosting-1)
代码来自闵老师”日撸Java三百行(61-70天)日撸Java三百行(61-70天,决策树与
集成学习
)_闵帆的博客-CSDN博客学习过程中理解算法参考了:(十三)通俗易懂理解——Adaboost算法原理
WangX-西石油
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2023-08-11 02:00
集成学习
机器学习
日撸代码300行:第64天(
集成学习
之 AdaBoosting-2)
代码来自闵老师”日撸Java三百行(61-70天)日撸Java三百行(61-70天,决策树与
集成学习
)_闵帆的博客-CSDN博客抽象分类器定义了两个抽象方法,是为了支持不同的弱分类器。
WangX-西石油
·
2023-08-11 02:00
集成学习
机器学习
日撸代码300行:第61-62天(决策树算法)
代码来自闵老师”日撸Java三百行(61-70天)日撸Java三百行(61-70天,决策树与
集成学习
)_闵帆的博客-CSDN博客packagemachinelearning.decisiontree;importjava.io.FileReader
WangX-西石油
·
2023-08-11 02:30
算法
决策树
python
日撸代码300行:第65天(
集成学习
之 AdaBoosting-3)
代码来自闵老师”日撸Java三百行(61-70天)日撸Java三百行(61-70天,决策树与
集成学习
)_闵帆的博客-CSDN博客今天的代码完成的是基础分类器的集成,类名为Booster。
WangX-西石油
·
2023-08-11 02:28
集成学习
机器学习
java
机器学习(十八):Bagging和随机森林
本文目标:理解什么是
集成学习
,明确Bagging算法的过程,熟悉随机森林算法的原理及其在Sklearn中的各参数定义和使用方法代码及数据集下载点这里一、引言在机器学习的众多算法中,随机森林无疑是其中最受欢迎和最经常被应用的方法之一
算法小陈
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2023-08-10 12:39
机器学习秘籍:探索算法原理
机器学习
随机森林
sklearn
集成算法
Bagging
决策树
scikit-learn
数据挖掘具体步骤
数据挖掘具体步骤1、理解业务与数据2、准备数据数据清洗:缺失值处理:异常值:数据标准化:特征选择:数据采样处理:3、数据建模分类问题:聚类问题:回归问题关联分析
集成学习
imageBagging(例如随机森林算法
Element_南笙
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2023-08-10 09:36
数据挖掘
人工智能
[PED08]Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记
逐步将例子从简单到困难的纳入到
集成学习
中。将实例的难易度评价和
集成学习
集成在一个框架中联合学习算法获得最终的一致的聚类结果1.introduction传统聚类的问题在给定的数据集中,不
张小甜甜
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2023-08-07 23:49
编织人工智能:机器学习发展历史与关键技术全解析
文章目录1.引言1.1机器学习的定义1.2重要性和应用场景重要性应用场景2.机器学习的早期历史2.1初期理论与算法感知机决策树2.2早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1
集成学习
方法随机森林
TechLead KrisChang
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2023-08-07 11:20
人工智能
Python全景系列
人工智能
机器学习
深度学习
python
决策树与GBDT方法串讲
这两个问题都可以采用
集成学习
的方法来解
打杂算法工程师
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2023-08-05 21:59
集成学习
算法是什么?如何理解
集成学习
?
什么是
集成学习
?
集成学习
通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。
传智教育
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2023-08-05 05:33
集成学习
算法
机器学习
集成学习
:机器学习模型如何“博采众长”
前置概念偏差指模型的预测值与真实值之间的差异,它反映了模型的拟合能力。方差指模型在不同的训练集上产生的预测结果的差异,它反映了模型的稳定性。方差和偏差对预测结果所造成的影响在机器学习中,我们通常希望模型的偏差和方差都能够尽可能地小,从而达到更好的泛化能力。但是,偏差和方差的平衡是一个非常复杂的问题,很难通过简单的调参来解决。因此,在实际应用中,我们需要综合考虑模型的鲁棒性、准确性和泛化能力等多个指
数据与后端架构提升之路
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2023-08-04 06:38
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
【机器学习】处理样本不平衡的问题
文章目录样本不均衡的概念及影响样本不均衡的解决方法样本层面欠采样(undersampling)过采样数据增强损失函数层面模型层面采样+
集成学习
决策及评估指标样本不均衡的概念及影响机器学习中,样本不均衡问题经常遇到
闪闪发亮的小星星
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2023-08-02 19:06
深度学习入门
机器学习
机器学习快速入门
机器学习
人工智能
2023年第四届“华数杯”数学建模思路 - 案例:随机森林
随机森林属于
集成学习
中的Bagging(BootstrapAGgregation的简称)方法。如果用图来表示他们之间的关系如下:决策树–DecisionTree在解释随机森林前,需要先提一下决策树。
m0_71450098
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2023-08-02 17:25
算法
随机森林的相关理论知识
文章目录一、定义二、概念梳理1.有监督学习2.
集成学习
3.bootstrap4.bagging5.决策树6.剪枝二、实现一、定义随机森林是由多个决策树组成的bagging算法,bagging是
集成学习
的一种
什么都干的派森
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2023-08-01 19:59
机器学习
Python
随机森林
算法
机器学习
【机器学习 & 深度学习】通俗讲解
集成学习
算法
目录:
集成学习
一、机器学习中的
集成学习
1.1定义1.2分类器(Classifier)1.2.1决策树分类器1.2.2朴素贝叶斯分类器1.2.3AdaBoost算法1.2.4支持向量机1.2.5K近邻算法
旅途中的宽~
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2023-07-31 19:29
深度学习笔记
机器学习系列文章
机器学习
算法
深度学习
集成学习
用R语言来进行ababoost模型的构建
Adaboost与Xgboost模型都属于
集成学习
模型,但比Xgboost更加“古老”。目前各大比赛基本上以X
211统计课堂
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2023-07-29 17:57
r语言
开发语言
lightGBM实例——特征筛选和评分卡模型构建
添模型构建——使用逻辑回归构建模型,lightGBM进行特征筛选lightGBM模型介绍请看这个链接:
集成学习
——Boosting算法:Adaboost、GBDT、XGBOOST和lightGBM的简要原理和区别具体代码如下
AIGC人工智残
·
2023-07-29 13:03
机器学习
项目实战
机器学习
python
三、决策树 四、随机森林
信息增益率、基尼系数2)基于信息增益的ID3算法3)基于信息增益率的C4.5算法4)基于Gini系数的CART算法5)CART树连续变量与离散变量的处理6)不同决策树算法的比较3.算例四、随机森林1.
集成学习
木筏筏筏
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2023-07-28 21:20
机器学习
决策树
机器学习
算法
【机器学习】随机森林 – Random forest
随机森林(RandomForest)是一种
集成学习
(EnsembleLearning)方法,用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成,每个决策树都是一个弱分类器。
信息安全与项目管理
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2023-07-28 14:53
机器学习
随机森林
人工智能
【
集成学习
介绍】
1.引言在机器学习领域,
集成学习
(EnsembleLearning)是一种强大的技术,通过将多个弱学习器组合成一个更强大的集成模型,来提升模型的鲁棒性和性能。
武帝为此
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2023-07-28 08:29
数学建模
集成学习
机器学习
人工智能
【机器学习】基础知识点的汇总与总结!更新中
、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归(LogisticRegression)1.1.3、K近邻算法(KNN)1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机(SVM)1.1.6、朴素贝叶斯1.2、
集成学习
masterleoo
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2023-07-28 08:57
机器学习基础知识
机器学习
人工智能
深度学习
sklearn
boosting
【机器学习】XGBoost
1.什么是XGBoostXGBoost(eXtremeGradientBoosting)极度梯度提升树,属于
集成学习
中的boosting框架算法。
DonngZH
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2023-07-28 02:16
人工智能
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
python
机器学习之Boosting和AdaBoost
1Boosting和AdaBoost介绍1.1
集成学习
集成学习
(EnsembleLearning)算法的基本思想就是将多个分类器组合,从而实现一个预测效果更好的集成分类器。
智慧医疗探索者
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2023-07-27 20:45
经典机器学习算法
机器学习
boosting
人工智能
集成学习
概述
集成学习
1.
集成学习
概念
集成学习
是解决有监督机器学习任务的一类方法,它的思路是基于多个学习算法的集成来提升预测结果,它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型,参与组合的模型成为弱学习器(基学习器)。
加油吶
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2023-07-27 11:51
讲义
笔记
集成学习
机器学习
人工智能
GBDT算法
GBDT是GradientBoostingDecisonTree,是
集成学习
下boosting家族的一个算法。
_森罗万象
·
2023-07-27 10:23
算法
经典机器学习算法之GBDT算法
基本概念和基本原理GBDT(GradientBoostingDecisionTrees,梯度提升决策树)是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来作为最终答案,我们根据其名字来展开推导过程是一种
集成学习
方法
今天上上签
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2023-07-27 04:52
小白的经典机器学习算法
机器学习
算法
决策树
集成学习
Boosting - AdaBoost
目录1.Boosting方法的基本思想1.1BaggingVSBoosting1.2Boosting算法的基本元素与基本流程1.3sklearn中的Boosting算法2.AdaBoost3AdaBoost的基本参数与损失函数3.1参数base_estimator,属性base_estimator_与estimators_3.1.参数learning_rate3.3参数algorithm①二分类指
talle2021
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2023-07-27 00:04
机器学习
集成学习
boosting
机器学习
集成学习
——Bagging算法和随机森林算法
1、
集成学习
集成学习
是将多个机器学习的算法结合起来的一种方法,即实现将多个弱学习器通过组成一个整体来实现强学习的效果,俗语里:三个臭皮匠赛过一个诸葛亮。
AIGC人工智残
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2023-07-27 00:32
机器学习
算法
集成学习
随机森林
集成学习
——Boosting算法:Adaboost、GBDT、XGBOOST和lightGBM的简要原理和区别
1、Boosting算法Boosting算法是通过串联的方式,将一组弱学习器提升为强学习器算法。它的工作机制如下:(1)用初始训练集训练出一个基学习器;(2)依据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得之前做错的训练样本在之后中得到最大的关注;(3)用调整后的样本分布进行下一个基学习器;(4)重复2-3的步骤,直到基学习器的数量达到了指定的T值后(5)将T个基学习器进行加权组合得到集成的学习器。
AIGC人工智残
·
2023-07-27 00:29
机器学习
集成学习
boosting
算法
机器学习
机器学习模型堆叠技术笔记
模型堆叠有两种常见的方式:
集成学习
和深度学习中的层叠。
集成学习
(EnsembleLearning):
集成学习
通过同时训练多个独立的模型,并将它们的预测结果进行组合,从而提高整体模型的性能。
Aresiii
·
2023-07-26 17:28
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习原理(1)
集成学习
基本方法
一.什么是
集成学习
集成学习
(ensemblelearning)通过将多个学习器进行组合来完成学习任务。
赫加青空
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2023-07-26 11:04
机器学习
Python
机器学习
集成学习
人工智能
吃瓜教程笔记—Task 07(
集成学习
)
集成学习
集成学习
原理
集成学习
:通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,并提升预测结果的准确性和泛化能力。
Double Shan
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2023-07-26 10:24
集成学习
机器学习
算法
Day 64:
集成学习
之 AdaBoosting (2. 树桩分类器)
做了一个超类,用于支持不同的基础分类器.这里为了减少代码量,只实现了树桩分类器.树桩分类器每次只将数据分成两堆,与决策树相比,简单至极.当然,这里处理的是实型数据,而ID3处理的是符号型数据.抽象分类器代码:packagedl;importjava.util.Random;importweka.core.Instance;/***Thesuperclassofanysimpleclassifier
Bobbyeyy
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2023-07-26 02:49
集成学习
机器学习
人工智能
Day 65:
集成学习
之 AdaBoosting (3. 集成器)
代码:packagedl;importjava.io.FileReader;importweka.core.Instance;importweka.core.Instances;/***Theboosterwhichensemblesbaseclassifiers.*/publicclassBooster{/***Classifiers.*/SimpleClassifier[]classifier
Bobbyeyy
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2023-07-26 02:49
集成学习
机器学习
人工智能
AI2联合USC开源LLM-Blender
集成学习
框架:先排序再融合|ACL 2023...
有没有可能通过
集成学习
来综合诸多开源的「弱」LLM的能力,来使
视学算法
·
2023-07-25 20:41
blender
集成学习
机器学习
人工智能
LLM-Blender:大语言模型也可以进行
集成学习
LLM集成我们都知道
集成学习
是一种机器学习方法,旨在提高预测模型的性能和鲁棒性。它通过将多个不同的学习器(如决策树、神经网络等)结合成一个整体
deephub
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2023-07-25 20:09
人工智能
深度学习
语言模型
集成学习
【Ensemble Learning】第 5 章: 使用
集成学习
库
使用高质量的库可以加快初始开发速度,减少错误,减少重新发明轮子的情况,并降低长期维护成本。鉴于机器学习本质上是实验性的,库可以实现快速且可维护的实验。本章的目标是介绍ML-Ensemble,这是一个基于Python的开源库,它包装了scikit集成类以提供高级API。通过Dask扩展XGBoost,Dask是一个灵活的Python并行计算库。Dask和XGBoost可以协同工作以并行训练梯度提升树
Sonhhxg_柒
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2023-07-25 11:11
面向
AI
开发人员的集成学习
集成学习
【Matlab】基于随机森林算法的数据回归预测(Excel可直接替换数据)
基于随机森林算法的数据回归预测(Excel可直接替换数据)1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.分块代码6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机森林(RandomForest)回归模型是一种
集成学习
方法
敲代码两年半的练习生
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2023-07-24 16:50
#
预测模型
算法
matlab
随机森林
scikit-learn
集成学习
代码批注及相关练习
一、代码批注代码来自:https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_adaboost_twoclass.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-adaboost-twoclass-pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsk
Fishermen_sail
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2023-07-24 16:19
机器学习
集成学习
机器学习
人工智能
python
scikit-learn
机器学习(八)
集成学习
8.1基本思想
集成学习
通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。
集成学习
把性能较低的多种弱学习器,通过适当组合形成高性能强学习器的方法。常见的
集成学习
有两种:bagging和boosting。
晓迦
·
2023-07-24 15:54
AdaBoost(2018-05-05)
ensemblelearning
集成学习
定义:
集成学习
是一种机器学习的示例;多个学习者在学习解决同一个问题,多个学习模型的效果肯定优于一个学习模型。
叨逼叨小马甲
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2023-07-23 10:43
AI作业3-监督学习
集成学习
从上一次我们就知道AdaBoosting便是
集成学习
的方法之一,通过迭代地训练一系列的弱分类器,根据每个弱分类器的误差率给予不同的权重,最后将它们组合成一个强分类器。
seveN1foR
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2023-07-22 20:56
人工智能导论
人工智能
学习
机器学习
基于树模型的集成算法---GBDT
GBDT也是
集成学习
Boosting家族的成员,但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost,我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重,这样一轮轮的迭代下去。
自由调优师_大废废
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2023-07-22 03:10
使用matlab里的集成树进行数据回归预测
当使用MATLAB时,您可以使用
集成学习
方法中的决策树来进行数据回归预测。决策树回归是一种基于树状结构的机器学习算法,它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测连续值的输出。
晓林爱学习
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2023-07-21 03:28
matlab
回归
开发语言
使用matlab里的集成树进行数据分类预测
当使用MATLAB时,您可以使用
集成学习
方法中的决策树来进行数据分类预测。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法,它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测。
晓林爱学习
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2023-07-21 03:25
matlab
分类
开发语言
【NLP】NLP全路径学习推荐
例如:
集成学习
(随机森林、GBDT、XGB、Stacking等)、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向
风度78
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2023-07-20 16:47
人工智能
大数据
编程语言
python
机器学习
决策树系列(三)
目标题1.
集成学习
1.1Bagging1.2Boosting1.3Stacking2.偏差和方差2.1
集成学习
的偏差和方差2.2Bagging的偏差和方差2.3Boosting的偏差和方差2.4小结3.
莫杨94
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2023-07-19 23:21
机器学习
决策树
算法
人工智能
机器学习---
集成学习
---XGboost
1.GBDT算法原理XGBoost实现的是一种通用的TreeBoosting算法,此算法的一个代表为梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)GBDT的原理是:>首先使用训练集和样本真值(即标准答案)训练一棵树,然后使用这棵树预测训练集,得到每个样本的预测值,由于预测值与真值存在偏差,所以二者相减可以得到“残差”。>接下来训练第二棵树,此时不再使用真值,而
温旧酒一壶~
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2023-07-19 23:10
机器学习算法
机器学习
集成学习
决策树
集成学习
Bagging——随机森林模型
RandomForest2.1RandomForestRegressor的实现2.2随机森林回归器的参数2.2.1弱分类器结构2.2.2弱分类器数量2.2.3弱分类器训练的数据2.2.4其它参数1.Bagging方法的基本思想Bagging又称“袋装法”,它是所有
集成学习
方法当中最为著名
talle2021
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2023-07-19 11:41
机器学习
集成学习
随机森林
机器学习
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