随机森林算法原理

PyTorch中的随机森林详解

随机森林（RandomForest）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。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

每日OJ题_位运算①_位运算解题方法+3道OJ

目录位运算算法原理①力扣191.位1的个数解析代码②力扣338.比特位计数解析代码③力扣461.汉明距离解析代码位运算算法原理常见位运算解题方法：1.基础位运算：&：按位与，有0就是0|：按位或，有1就是
GR鲸鱼·2024-02-09 13:23

Offer必备算法05_模拟_五道力扣OJ题详解（由易到难）

目录模拟算法原理①力扣1576.替换所有的问号解析代码②力扣495.提莫攻击解析代码③力扣6.Z字形变换解析代码④力扣38.外观数列解析代码⑤力扣1419.数青蛙解析代码1解析代码2本篇完。
GR鲸鱼·2024-02-09 13:53

深度优先搜索（DFS）：探索图与树的深度之旅

DFS算法原理深度优先搜索（DFS）算法使用堆栈（或递归）来存储需要探索的节点。算法从根节点（或任意节点）开始，沿着树的深度进行搜索，直到达到目标
GT开发算法工程师·2024-02-09 13:26

机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战

XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法：构建最优模
亦世凡华、·2024-02-09 10:16

二值图像分析：轮廓形状逼近与拟合

二值图像分析：轮廓形状逼近与拟合1.二值图像轮廓逼近1.1轮廓逼近函数1.2轮廓逼近算法原理分析2.代码实践3.最小外接圆拟合4.最大内接圆拟合4.1点轮廓位置测试函数4.2获取轮廓最大内接圆1.二值图像轮廓逼近
stdcoutzrh·2024-02-09 05:44

基于PSO粒子群优化的PID最优参数计算matlab仿真

目录1、PID控制器原理2、粒子群优化算法原理3、基于PSO粒子群优化的PID最优参数计算步骤4、优缺点分析5、matlab核心程序6、matlab仿真结果基于PSO粒子群优化的PID最优参数计算是一种利用粒子群优化算法来确定
fpga和matlab·2024-02-09 01:31

基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真

目录1.课题概述2.系统仿真结果3.核心程序与模型4.系统原理简介4.1PID控制器简介4.2PSO算法原理4.3基于PSO的PID参数整定5.完整工程文件1.课题概述基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定
可编程芯片开发·2024-02-09 01:01

MLP多层感知器+BP算法原理及实战

多层感知器是在感知器的基础上多元化，原来只是用一个感知器，但是单个感知器因为是单输出，所以只能进行二分类的操作，他并不能进行类似异或问题的求解，再次基础上前辈们提出了多层感知器。如上图所示，{a11，a12，a13}所代表的是第一层的神经元，{a21，a22}所代表的是第二层的神经元，图中的w代表的是权重。与单层感知器不同的是这里在前层神经元权重求和后，还有进行一次非线性激活函数激活，最后得到的就
Loong_DQX·2024-02-08 19:45

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力
绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

KMP算法|next指针|详细讲解学习

在KMP算法的理解的基础上，可以进行以下理解：KMP算法原理KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。
01红C·2024-02-08 17:32

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层Max
Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

莱文斯坦距离计算字符串的相似度

莱文斯坦距离被定义为”将字符串s变换为字符串t所需的删除、插入、替换操作的次数”算法原理该算法的解决是基于动态规划的思想，具体如下：设s的长度为n，t的长度为m。
Quincy1994·2024-02-08 11:23

Annoy算法简单介绍

是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。
hblg_bobo·2024-02-08 10:06

Transformer实战-系列教程10：SwinTransformer 源码解读3（SwinTransformerBlock类）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码SwinTransformer算法原理SwinTransformer
机器学习杨卓越·2024-02-08 09:09

Transformer实战-系列教程12：SwinTransformer 源码解读5（Mlp类/PatchMerging类/SwinTransformer模型参数）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码SwinTransformer算法原理SwinTransformer
机器学习杨卓越·2024-02-08 09:09

Transformer实战-系列教程9：SwinTransformer 源码解读2（PatchEmbed类/BasicLayer类）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码SwinTransformer算法原理SwinTransformer
机器学习杨卓越·2024-02-08 09:39

Transformer实战-系列教程11：SwinTransformer 源码解读4（WindowAttention类）

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码SwinTransformer算法原理SwinTransformer
机器学习杨卓越·2024-02-08 09:36

机器学习系列——（十五）随机森林回归

引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。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。
飞影铠甲·2024-02-08 06:37

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

在本文中，我们将深入探讨PyTorch中的注意力机制和Transformer架构，揭示它们的核心概念、算法原理、实际应用场景和最佳实践。
禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

力扣精选算法100道—— 连续数组（前缀和专题）

连续数组（前缀和专题）目录了解题意算法原理❗为什么hash设置成键值对❗与和为K的子数组比较hash的键值对代码实现了解题意我们看到给定数组里面只有0和1，我们要找到一个连续的子数组具有相同数量的0和1
chlorine5·2024-02-08 02:42

力扣精选算法100道——和为 K 的子数组[前缀和专题]

和为K的子数组链接目录第一步：了解题意编辑第二步：算法原理第三步：代码第一步：了解题意数组中和为k的连续子数组，我们主要关注的是连续的，比如[1,1,1],和为2的子数组有俩个，比如第一个1和第二个1，
chlorine5·2024-02-08 02:12

力扣优选算法100道——【模板】前缀和(一维）

【模板】前缀和_牛客题霸_牛客网(nowcoder.com)目录了解题意算法原理设定下标为1开始取值的范围实现代码了解题意第一行的3和2，3代表行数，2代表q次查询(查询的次数）第二行124表示n=3个整数
chlorine5·2024-02-08 02:11

基于深度学习的行人重识别(person reid) 计算机竞赛

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:47

互联网加竞赛 基于深度学习的行人重识别(person reid)

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-02-07 23:14

推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集合纯
Pysamlam·2024-02-07 23:36

5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

作者：ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好，我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：根据分割指标和分割方法，可分为：ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划
数据不吹牛·2024-02-07 23:36

Bagging的随机森林；Boosting的AdaBoost和GBDT

集成学习应用实践importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12importw
S1406793·2024-02-07 23:35

机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析

目录初识SVM算法SVM算法原理SVM损失函数SVM的核方法数字识别器(实操)初识SVM算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题
亦世凡华、·2024-02-07 21:19

K-近邻算法原理简述

近邻分类算法就是通过已知分类的数据集，来分类未分类的东西。比如一样东西，它有很多个特征，比如一朵花，它的颜色，花瓣数量，花瓣长度都可以成为它的特征，把这些特征化为数值，再给它加上一个标签，比如3，3，3数值的花是一朵蓝色的三朵3cm花瓣的花，它叫蓝三叶草，当然，蓝三叶草也要给一个数值作为标记，比如3这个数字就代表蓝三叶草。那么[3,3,3]这个数字组合就对应了序号3这个类别的花。一个数据集里有成千
散修然·2024-02-07 20:01

随机森林分类器原理简述

什么是随机森林分类器？
散修然·2024-02-07 20:30

【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）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。
编程到天明·2024-02-07 15:31

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

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天天酷科研·2024-02-07 14:40

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机器学习之心·2024-02-07 11:27

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政安晨·2024-02-07 09:42

随机森林算法

Bagging框架Bagging框架，即BootstrapAggregating，是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。Bagging算法通过对原始数据集进行有放回的抽样，生成多个不同的数据子集，然后分别在这些子集上训练模型。最后，通过对这些模型的预测结果进行投票（分类问题）或求平均（回归问题），得到最终的预测。Bagging方法可以有效减少模型的方差，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:27

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道格拉斯-普克曲线简化算法原理介绍#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;//求point3到过point1和point2的直线的距离
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Chaoying.·2024-02-06 23:50

算法篇之二分

二分算法简介特点最简单的一种算法，也是最恶心，细节最多，最容易写出死循环的算法时间复杂度O(logN)如何学习明白其中的算法原理，二分并不是只有数组有序的的时候使用，而是看是否具有二段性。
指挥部在下面·2024-02-06 20:18

基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——项目设计和数据的获取

第二步：数据读取和数据预处理第三步：数据的可视化分析第四步：构建房价评估模型（决策树、随机森林等）整个项目的代码和数据集获取：https://github.com/Proberen/Data-analysis
快乐的冲浪码农·2024-02-06 18:12

集成算法概述

Bagging模型：并行的训练一堆分类器（类似电路并联），典型代表是随机森林算法。随机森林的多样性，即构建的树模型之间存在一定差异。Boosting模型：提升算法（
J_Anson·2024-02-06 18:07

组合预测 | MATLAB实现COA-CNN-BiLSTM-Attention-RF浣熊优化卷积双向长短期记忆神经网络注意力机制组合随机森林多输入单输出回归预测

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机器学习之心·2024-02-06 08:55

GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读

1ChatGPT概述1.1whatischatGPT1.2HowdoesChatGPTwork1.3TheapplicationsofChatGPT1.3ThelimitationsofChatGPT2算法原理
BGoodHabit·2024-02-06 06:36

Transformer实战-系列教程7：SwinTransformer 算法原理 1

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、SwinTransformerSwinTransformer可以看作为一个backbone用来做分类、检测、分割都是非常好的也可以直接套用在下游任务中不仅源码公开了，预训练模型也公开了预训练模型提供大中小三个版本图像中的像素点太多了，如果需要更多的特征就
机器学习杨卓越·2024-02-06 05:12

2019-10-10 kNN近邻算法

kNN近邻算法算法原理样本点的特性与该邻居点的特性类似，可以简单理解为“物以类聚”。因此可以使用目标点的多个邻近点的特性表示当前点的特性。
lqzzz·2024-02-06 05:42

RF和Feature Importance函数

RF原理随机森林中每颗树的生成：1）如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrapsample方法），作为该树的训练集；2）如果每个样本的特征维度为
yz_wang·2024-02-06 01:43

材料非线性Matlab有限元编程：切线刚度法

导读：本文主要围绕材料非线性问题的有限元Matlab编程求解进行介绍，重点围绕牛顿-拉普森法（切线刚度法）、初应力法、初应变法等三种非线性迭代方法的算法原理展开讲解，最后利用Matlab对材料非线性问题有限元迭代求解算法进行实现
suoge223·2024-02-06 00:57

材料非线性Matlab有限元编程：初应力法与初应变法

导读：本文主要围绕材料非线性问题的有限元Matlab编程求解进行介绍，重点围绕牛顿-拉普森法（切线刚度法）、初应力法、初应变法等三种非线性迭代方法的算法原理展开讲解，最后利用Matlab对材料非线性问题有限元迭代求解算法进行实现
suoge223·2024-02-06 00:54

数据挖掘实战-基于决策树算法构建北京市空气质量预测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.3探索性数据分析4.4
艾派森·2024-02-05 23:22

机器学习超参数优化算法（贝叶斯优化）

文章目录贝叶斯优化算法原理贝叶斯优化的实现（三种方法均有代码实现）基于Bayes_opt实现GP优化基于HyperOpt实现TPE优化基于Optuna实现多种贝叶斯优化贝叶斯优化算法原理在贝叶斯优化的数学过程当中
恒c·2024-02-05 22:41
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