随机森林调参第6页

项目分享：机器学习电影票房分析与预测系统

采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridgeregression岭回归模型、Lassoregression岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的

switch_mooood·2024-01-10 03:49

Spark中的二分类与多分类问题的解决

在Spark中，可以使用不同的机器学习算法来解决二分类问题，例如逻辑回归、随机森林和支持向量

晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

决策树与随机森林

决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗说就是决策树。它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分。决策树的标准好坏可以用一个标准定义：基尼系数当下标准的不确定程度就是所有

爱静的龙猫·2024-01-08 22:17

大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例

艾派森·2024-01-08 07:45

DBSCAN聚类效果不稳定问题

聚类算法含义：https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/108702381DBSCAN聚类参数主要有这两个：eps和min_simplesDBSCAN调参可视化部分

大臉喵愛吃魚·2024-01-08 07:41

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型的性能和鲁棒性。随机森林在每个决策树的训练过程中引入了随机性，包括对样本和特征的随机选择，以提高模型的泛化能力。

草明·2024-01-08 03:02

线性回归模型：简化版的神经网络

这种模型包含输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），其基本原理和训练过程与神经网络相似。在线性回归中，输出被假设为输入的加权和加上一个偏置项，这与神经网络中的神经元工作原理类似。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以

静观云起·2024-01-07 19:22

【Python机器学习】基于随机森林全球经济危机预测

随机森林作为一种强大的集成学

Zouia Gail(修行中)·2024-01-07 16:20

摄像头视频录制程序使用教程(Win10)

调参介绍检测画面变化触发视频录制保存到本地（自动添加时间水印），无需联网。

牙膏上的小苏打2333·2024-01-07 14:02

回首2023，期待2024！

在改变中到来2023年1月1日，我从成都冷清的学校回到了哈尔滨的老家，开始了保研之前的最后一个寒假当时的目标是将之前的科研理论转化为实际，生产出一篇sci，助力保研加分星移斗转，事与愿违，枯燥的编程和调参让我怀疑这份工作的价值

Chowley·2024-01-07 07:33

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数

王小葱鸭·2024-01-07 03:04

竞赛保研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

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

iuerfee·2024-01-06 20:30

西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章集成学习

集成不同类型的个体学习器8.1.4集成学习的分类（根据生成过程分类）8.2Boosting8.2.1算法概述8.2.2算法总体过程8.2.3AdaBoost算法8.3Bagging与随机森8.3.1Bagging8.3.2随机森林

smile-yan·2024-01-06 18:25

机器学习大作业

文章目录这是机器学习的一个大作业，主要用到了逻辑斯蒂算法、KNN算法、随机森林算法。数据集是糖尿病的数据集。

浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

uView的NoticeBar 滚动通知自带的bug之获取不到click的索引

官方说的点击通知滚动条可以拿到每一项的索引：但是拿到的回调参数是默认的事件对象e实际业务需求：让通知栏竖向滚动，需要设置direction="column"属性，点击每一项滚动项跳转到对应的详情页因为是竖向滚动所以改动其

KeepThinkig·2024-01-06 07:47

Sklearn之随机森林

一：定义随机森林是一个包含多棵决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。

steven_moyu·2024-01-06 05:07

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

GEE土地分类：土地分类精度评定和分类后影像进行（Kmeans，Gmeans，SNIC (Simple Non-Iterative Clustering）聚类分析和滤波（focal_mode）分析

而滤波则使用focal通过调参来进行分析。从而实现土地分类后的后处理。简介使用聚类分析和滤波分析来进一步处理土地分类后的影像数据。聚类分析可以帮助您识别影像中的相似区域。

此星光明·2024-01-05 18:07

随机森林 3（代码）

通过随机森林1和随机森林2的介绍，相信大家对理论已经了解的很透彻，接下来带大家敲一下代码，不懂得可以加我入群讨论。

-麦_子-·2024-01-05 17:18

【JVM】内存模型（调参调优、GC、对象池、内存泄漏）

jvm内存模型JVM内存模型是Java虚拟机规范中定义的一种内存模型，用于规范Java程序在不同线程之间的共享内存访问行为。在JVM内存模型中，将内存分为主内存和工作内存。主内存是所有线程共享的内存区域，包括Java堆、方法区等。而工作内存则是每个线程私有的内存区域，用于存储线程执行过程中的局部变量、临时变量等。在Java程序中，当一个线程执行时，它会将主内存中的共享变量拷贝一份到自己的工作内存中

锅巴编程·2024-01-05 12:12

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（1）

摘要本文主要研究了中国新能源汽车的影响及其发展趋势，利用皮尔逊相关系数和多元线性回归研究了影响中国新能源汽车发展的主要因素；用ARIMA时间序列对未来十年新能源做出一定预测；建立随机森林回归模型对新能源汽车对全球传统汽车的影响进行了分析

想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:34

2023APMCM亚太数学建模C题 - 中国新能源汽车的发展趋势（3）

由于数据集可能略大，而在处理复杂问题、大量特征和大规模数据集时神经网络，支持向量机算法，随机森林算法等均表现出色，考虑到当数据集中有多个特征，且特征之间的关系复杂时，随机森林处理效果更佳，故我们收集一定新能源汽车的相关

想找对象的椰子在写文章·2024-01-05 12:30

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:47

随机森林（random forest）

1.随机森林基本思想Bagging+决策树作为basemodel+每个决策树权重为1+Boostrap有放回的采样2.决策树采用投票的方式。

海滩上的那乌克丽丽·2024-01-05 05:59

《人机博弈》摘录（七）估值核心

（2）爬山法，HillClimbing，每次微调参数，统计

不会游的海鸥·2024-01-04 19:34

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

随机森林，Random Forests Classifiers/Regressor

RandomForestsClassifiers（离散型）1.1数据处理1.2建模1.3特征值权值分析1.4特征值的缩减二、RandomForestsRegressor（连续型）2.1数据处理2.2建模2.3调参介绍

取名真难.·2024-01-04 15:27

调参

转载https://www.sohu.com/a/241208957_787107基本原则:快速试错一些大的注意事项:1.刚开始,先上小规模数据,模型往大了放,只要不爆显存,能用256个filter你就别用128个.直接奔着过拟合去.没错,就是训练过拟合网络,连测试集验证集这些都可以不用.为什么?+你要验证自己的训练脚本的流程对不对.这一步小数据量,生成速度快,但是所有的脚本都是和未来大规模训练一

三点水_787a·2024-01-04 13:41

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

作者：i阿极作者简介：数据分析领域优质创作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！大家好，我i阿极。喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

Halcon颜色提取，基于MLP自动颜色提取功能

但是使用RGB进行调参时又很难达到所需要的效果（异常区域过多不好处理）。在Halcon中，halcon对颜色提取采用MLP（多层感知模型）的形式实现对图像颜色的识别和分类。

爱炸薯条的小朋友·2024-01-04 07:15

AutoSub 中文视频字幕生成，语音识别翻译的工具

AutoSub使用记录AutoSubAutoSub新工具可调参数AutoSubAutosub是用于自动语音识别和字幕生成的实用程序。

棋圣阳阳阳·2024-01-04 06:49

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

随机森林随机森林目前在学习的过程中，并未使用到，因此，仅仅简单的介绍一下相应的概念和应用的方面，等后续学习的过程中使用到，会继续进行补充。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

【Matlab】RF随机森林时序预测算法（附代码）

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88692249一，概述随机森林的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据

千源万码·2024-01-03 16:39

uni原生导航栏切换监听方法

onTabItemTap(e){/*tab切换时更新统计*///console.log('cardtab',e);this.getCountData();//调取接口的方法名},onTabItemTap回调参数说明如下属性类型说明

qq_43628158·2024-01-03 10:09

sklearn.feature_selection.SelectFromModel利用模型筛选特征

sklearn.feature_selection.SelectFromModel模型筛选特征以随机森林为例，查看随机森林之类的模型使用的特征。

wenjurongyu·2024-01-02 23:11

2018年1月29日

但是深度学习模型还是不会调参啊……中午在食堂解决，下午则基本是摸鱼为主……PRML也看了一点，不过第三章中后期还是看不懂就跳到第四章了，感觉又犯了心浮气躁

真昼之月·2024-01-02 19:22

Bagging算法_随机森林Random_Forest

BaggingBaggingBaggingBagging是并行式集成学习方法最著名的代表，这个名字是由BootstrapAGGregatINGBootstrapAGGregatINGBootstrapAGGregatING而来，顾名思义，该算法由BooststrapBooststrapBooststrap与AggregatingAggregatingAggregating两部分组成。欲得到泛化性能

沉住气CD·2024-01-02 14:49

随机森林算法

随机森林是⼀种利⽤多棵树对样本进⾏训练并预测的分类器，属于Bagging的并⾏式集成学习⽅法。

April123abc·2024-01-02 06:49

基于变态模态分解+bp-rf的轴承故障分类，基于变态模态分解的+BP神经网络-随机森林的轴承故障分类

目录背影摘要随机森林的基本定义随机森林实现的步骤基于随机森林的机器启动识别代码下载链接：基于变态模态分解+bp-rf的轴承故障分类，基于变态模态分解的+BP神经网络-随机森林的轴承故障分类（代码完整，数据齐

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-01 16:02

Python 成都二手房价数据分析报告

经过数据清洗，使用随机森林、决策树、K-Means算法,对所获取的2万余条数据(链家网成都各区前10

小夕Coding·2024-01-01 13:25

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

bagging：随机森林

前言集成学习（Ensemblelearning）是机器学习中最先进、最有效、最具研究价值的领域之一，这类方法会训练多个弱评估器（baseestimators），并将它们输出的结果以某种方式结合起来解决一个问题。目前来看，集成学习是：当代工业应用中，唯一能与深度学习算法分庭抗礼的算法；数据竞赛高分榜统治者，KDDcup、Kaggle、天池、DC冠军队御用算法；在搜索、推荐、广告等众多领域，事实上的工

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:25

机器学习---随机森林宫颈癌分类

1.宫颈癌分类fromsklearnimporttreefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipe

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

调参

1首先是数据增强，因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh，relu5学习率6dropout7正则化避免过拟合8画图看曲线

writ·2023-12-31 15:29

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点

Kilig*·2023-12-31 06:45

竞赛保研基于机器学习与大数据的糖尿病预测

iuerfee·2023-12-31 06:05

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