随机森林调参第13页

L0、L1、L2范数、核范数、优化与调参剖析、向量范数与矩阵范数

向量范数与矩阵范数【精简、一目了然】:向量范数与矩阵范数-知乎矩阵分析(四)向量和矩阵的范数【较全面】：矩阵分析(四)向量和矩阵的范数-简书范数——百度百科：https://baike.baidu.com/item/范数/10856788?fr=aladdin矩阵范数——Wiki百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_norm#Frobenius_norm目

Dust_Evc·2023-10-31 01:23

基于随机森林的房价预测（boston住房数据集）

目录一、随机森林的简单介绍二、数据集boston住房数据集下载链接：三、数据预处理1）加载住房数据集2）绘制散点图3）绘制关联矩阵4）划分训练集和测试集四、随机森林回归模型建立1）建立随机森林回归模型2

凌天傲海·2023-10-30 19:36

基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类计算机竞赛

3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论

Mr.D学长·2023-10-30 15:46

量化策略——准备5 策略调参配置文件读写、日志的保存

文章目录配置文件的读写配置程序读写示例程序日志记录配置文件的读写一般咱们做项目用yaml写配置，但是回测的时候起始很多时候是通过控制代码来控制传递的参数，而不是通过文件作为中介来控制参数，所以我们这里的配置思路是：配置是一个字典格式通过npy文件来控制具体的配置，调参程序写入

呆萌的代Ma·2023-10-30 11:37

随机森林算法梳理

相当于决策树之于随机森林。bo

凌霄文强·2023-10-30 03:41

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

活动简介欢迎来到Python机器学习算法系列在线分享的第四集.上期回顾，请参考：Python机器学习算法实践III-随机森林及应用本次分享为大家介绍逻辑回归（LogisticRegression）以及它的应用

MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换为其它时序数据集）

1.前言1.1.运行效果：风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换_哔哩哔哩_bilibili1.2

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:09

机器学习(一) —— 机器学习基础

划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法（KNN算法）模型选择与调优facebook案例朴素贝叶斯算法20类新闻分类决策树决策树对鸢尾花数据分类泰坦尼克号乘客生存预测随机森林随机森林对泰坦尼克号乘客的

鼠小米·2023-10-29 09:40

机器学习算法实习面经（阿里一面+GrowingIO两面）

先是一个简单的自我介绍；1.然后介绍了项目的框架和主要创新点；2.说一下随机森林和Adaboost，以及区别3.说一下GBDT和Adaboost，以及区别4.你用到了LDA说一下LDA的原理5.对于PCA

李德洋·2023-10-29 00:21

R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图+R语言多元数据统计分析在生态环境中的应用

语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图②R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图暨融合《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型

Yolo566Q·2023-10-28 22:55

R语言统计分析+多元数据统计分析在生态环境+生物群落（生态）中的应用

语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图②R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用①R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图暨融合《R语言基础》、《tidyverse数据清洗》、《多元统计分析》、《随机森林模型

天青色等烟雨..·2023-10-28 22:49

机器学习sklearn----用随机森林来填充缺失值

文章目录概述填充思路原始数据实现代码训练模型比较总结概述我们在现实中收集的数据，几乎不可能是完美无缺的，往往会有一些缺失值，面对缺失值，很多人先择的方法是直接将包含缺失值的样本删除，，这是一种有效的方法，但是有时候填补缺失值比之际丢弃样本有更好的效果。即使我们其实并不知道缺失值的真实样貌。在sklearn中，我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松的将均值、中值或

iostreamzl·2023-10-28 17:26

国产MCU AT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制

国产MCUAT32F403+DRV8313+磁编码器的直流无刷电机BLDC的FOC控制引子硬件AT32F403A主控芯片，软件调参软件涉及的知识视频演示引子最近调试一款大的云台，因为我这边努力实现国产芯片全覆盖

phlr5·2023-10-28 14:38

模型调参——随机森林在泰坦尼克数据集上的调参应用

一、数据集Kaggle泰坦尼克数据集train.csv二、模型选择泰坦尼克数据集是二分类模型，本文选择使用随机森林模型进行调参。

YUENFUNGDATA·2023-10-28 06:27

中文能力赶超GPT4模型ChatGLM2-6B最新发布，教你使用 CPU 本地安装部署运行实现

可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需13GB显存，INT4量化级别下最低只需6GB显存）虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型，但是最近最新发布的ChatGLM2-6B是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参

恒TBOSH·2023-10-28 03:35

模型调参优化

模型超参数参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xw411q7cH/?buvid=XU0E30D0C6006B7F1EE1425156434CFEC440F&from_spmid=tm.recommend.0.0&is_story_h5=false&mid=fMtk7pz9LsVpSyGt0Mcizg%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_

LucyFang2020·2023-10-28 00:49

Spark 初探总结

floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归,多元逻辑回归决策树朴素贝叶斯,支持向量机,与随机森林聚类

shaun_x·2023-10-27 18:06

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法，包括神经网络的正则化、参数优化和调参等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的，没有调用任何深度学习框架。

linux那些事·2023-10-27 15:22

进阶课4——随机森林

1.定义随机森林是一种集成学习方法，它利用多棵树对样本进行训练并预测。随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，每棵树都由随机选择的一部分特征进行训练和构建。

AI 智能服务·2023-10-27 10:52

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-27 10:31

随机森林及其超参数调整（1）

文章目录随机森林知识点随机森林的算法流程随机森林的模型评估方法随机森林的参数：参数详解重要参数重要属性重要方法建议参数优化顺序GridsearchCV基于GridsearchCV的随机森林超参数调整小结参考随机森林知识点随机森林的算法流程随机森林的随机体现在两个方面

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:37

关于stable diffusion的embedding训练的一篇随笔

1,绘画的关键词和反向关键词2，调参，高清与面部修复3，embedding模型的训练素材准备与原理建议4，炼丹注意事项那么首先来聊第一条关键字：这个运行原理是根据一个大模型（下载之后的model），也就是你安装之后的大致这个路径下的文件

羽墨link·2023-10-26 19:00

决策树工程化

决策树工程化决策树工程化基本决策树1.决策树关键变量说明2.工程化代码（这里以python代码作为示例）随机森林1.决策树关键变量说明2.工程化代码（这里以python代码作为示例）决策树工程化基本决策树

HawardScut·2023-10-26 18:58

第八章集成学习

文章目录一集成学习概述1.1学习器1.2概述与优势1.3增强基学习器多样性常用方法二偏差（Bias）和方差（Variance）三Bagging(套袋法)3.1简述3.2训练过程3.3预测过程四随机森林(

小酒馆燃着灯·2023-10-26 12:33

机器学习实战（集成学习）

的个体学习器根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法（Boosting）个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行方法（Bagging和随机森林

清水一个僧·2023-10-26 12:02

python机器学习：集成算法与随机森林（5）

集成算法与随机森林importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams

HarryStudyPython_ing·2023-10-26 12:30

伺服驱动器--增益调整

增益调整1.1惯量辨识1.2刚性等级1.2.1刚性等级设定1.2.2微调参数1.3指令滤波1.4机械特性曲线1.5项目实战：3.1、刚性等级15的情况下分析曲线3.2、刚性等级28的情况下分析曲线3.3

会打退堂鼓·2023-10-26 06:30

基于机器学习与大数据的糖尿病预测计算机竞赛

Mr.D学长·2023-10-25 14:16

探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器

机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过

我是小白呀·2023-10-25 14:41

网络解析----yolox

这里引用yolox原作者的一些话，YOLOX的设计，在大方向上主要遵循以下几个原则：1.所有组件全平台可部署2.避免过拟合COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作

mmd_0912·2023-10-25 11:59

【机器学习】集成学习Boosting

在博客【机器学习】集成学习(以随机森林为例)里面主要写到了什么是集成学习，以及以随机森林为代表的bagg

高朗·2023-10-25 10:32

ROS功能包编译报错fatal error: xxxxConfig.h: 没有那个文件或目录的解决方法及原理介绍

在ROS中，我们常使用动态调参工具或参数配置文件来进行参数调节，在编译时会生成对应的Config.h文件，如本文例子中的MPCPlannerConfig.h文件一、报错原因及解决方法在编译时报以下错误的原因是在编译生成可执行文件

慕羽★·2023-10-25 04:20

机器学习学习笔记 1 Bagging模型

每个基模型可以分别、独立、互不影响地生成最典型的代表就是随机森林随机：数据采样随机，特征选择随机森林：很多决策树并行放在一起由于二重随机性，使得每个树基本上都不会一样，最终的结果也会不一样之所以随机选择

锋锋的快乐小窝·2023-10-24 09:17

JVM——堆内存调优（Jprofiler使用）Jprofile下载和安装很容易，故没有记录，如有需要，在评论区留言）

堆内存调优当遇到OOM时，可以进行调参1、尝试扩大堆内存看结果2、分析内存，看哪个地方出现了问题（专业工具）调整初始分配内存为1024M，调整最大分配内存为1024M，打印GC细节（如何添加JVM操作往下看

苏三有春·2023-10-24 09:13

vue及springboot前后端分离实现微信公众号授权、自定义菜单、订阅推送消息

后面发现有cookie丢失的问题，后来使用reids和回调参数的方案来解决这种问题，具体的代码在文章中，云盘上没有去改！！！！！具体的思路：用户进入公众号，调用后台cookie接口

离别又见离别·2023-10-23 19:16

Linux timer

jeffies4.15之前timer_listinit_timer()add_timer()mod_timer()del_timer()4.15之后callback回调参数不一样

guduxiake1106·2023-10-22 21:45

【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍

【MATLAB第37期】#保姆级教程XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍一、XGBOOST参数介绍（一）模型参数1.XGBoost模型[default=gbtree]有两种模型可以选择

随风飘摇的土木狗·2023-10-22 19:22

(头歌)【提高】组合优化：提高检测准确率

任务描述使用勒索软件数据集训练一个随机森林模型，以分析文件特征并识别勒索软件。通过学习已知恶意和正常文件的特征，模型将能够准确分类未知文件，从而有效检测勒索软件的存在。

萧K然·2023-10-22 12:14

2020-04-24

达达算法面试：1、随机森林2、boosting和bagging区别3、衡量模型好坏的方法4、pythonyield、修饰器5、Java抽象类和接口区别

gilgemish·2023-10-22 00:26

【机器学习】集成学习方法：Bagging（随机森林）+Boosting（AdaBoost）

产生背景：一般的机器学习算法都是“单打独斗”，影响其性能（尤其是泛化性）的因素有很多，比如训练集中样本过少、样本分布不均匀等；除此以外，不同的机器学习方法也针对了不同类型的数据，但由于真实数据是未知的，它不一定也遵从训练集的数据分布，因此单兵作战的战斗力十分有限。集成学习：集成学习是一种训练思路，而并非是具体的方法或者算法，思想是是将这些“单兵作战”的英雄组成团队，实现“3个臭皮匠顶个诸葛亮”的效

Lies.·2023-10-21 21:43

集成学习笔记--Boosting&Bagging,Adaboost,随机森林

目录笔记BoostingBagging&Boosting对比AdaboostAdaboost算法整体流程：优缺点：Adaboost的api1集成学习概述2决策树3随机森林4Bagging和boostingBoosting

换一个不容易被看出来的名字·2023-10-21 21:38

sklearn学习（集成算法：随机森林）

随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn

张张同学！·2023-10-21 21:07

机器学习基础集成学习基础（Bagging+随机森林）

文章目录一、集成学习算法简介1.什么是集成学习2复习：机器学习的两个核心任务3.集成学习中boosting和Bagging4.小结二、Bagging和随机森林1.Bagging集成原理2.随机森林构造过程

落花雨时·2023-10-21 21:35

机器学习笔记：随机森林

随机森林随机森林是一种集成算法，是对决策树模型的集成学习。目的是通过考虑多个评估器建模结果，汇总得到一个综合结果。

0/404·2023-10-21 21:03

10_集成学习方法：随机森林、Boosting

1.3Bagging方法2随机森林(RandomForest)2.1随机森林的优点2.2随机森林算法案例2.3随机森林的思考（--->提升学习）3随机森林（RF）的推广算法3.1ExtraTree3.2TotallyRandomTreesEmbedding

少云清·2023-10-21 21:57

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、基于规则的模型

细卷子·2023-10-21 05:44

【机器学习】随机森林预测并可视化特征重要性

今天需要用到特征重要性的分析，所以干脆就写一下使用随机森林是如何做建模并基于随机森林做特征重要性的分析。顺带给出了编码方式、随机森林、特征重要性可视化的完整Python代码，都是可以直接运行的。

小白敬亭·2023-10-21 05:14

机器学习 | 基于随机森林的可解释性机器学习

可解释性机器学习在当今数据驱动的决策系统中扮演着重要的角色。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用场景需要了解和解释模型的决策过程，以提高透明度、可信度和可接受性。乳腺癌作为一种常见的恶性肿瘤，早期诊断对于治疗和预后具有重要意义。然而，乳腺癌早期诊断面临着一些挑战。传统的医学方法往往依赖于专业医生的主观判断和经验，容易受到主观因素的影响，存在诊断误差和不一致性。因此，引入可解释性机器学习方法，

码农腾飞·2023-10-21 05:00

机器学习入门五（随机森林模型数据分类及回归）

目录前言一、随机森林模型简介二、随机森林模型数据分类。

朱笨笨·2023-10-21 04:55

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