集成学习

Task3 决策树

4决策树多用于集成学习，森林算法原理让判断条件更加精确，考虑更多的情况信息熵（自信息的期望）：度量随机变量X的不确定性，信息熵越大越不确定，其含有的信息量越多。
Will-.·2022-05-28 07:05

周志华：深度学习不只是深度神经网络

国际电气电子工程师学会(IEEE)、国际模式识别学会(IAPR)、国际工程技术(IET/IEE)等学会的会士，实现了AI领域会士大满贯，也是唯一一位在中国大陆取得全部学位的AAAI会士，对于机器学习中的集成学习
周雄伟·2022-05-27 07:05

GBDT(梯度提升决策树)与GBRT(梯度提升回归树)原理详解

GBDT梯度提升决策树与GBRT梯度提升回归树原理详解1提升树的原理2提升树算法3GBDT与GBRT4GBRT的数学实例5API详解补充集成学习的多样性增强总结:集成学习中各个算法分别如何做分类和回归的学
chicken_shit_bro·2022-05-25 07:26

统计学习方法（6）梯度提升决策树GBDT

统计学习方法（6）梯度提升决策树GBDT梯度提升决策树GBDTGBDT是以决策树为基学习器、采用Boosting策略的一种集成学习模型；与提升树的区别：残差的计算不同，提升树使用的是真正的残差，梯度提升树用当前模型的负梯度来拟合残差
简之·2022-05-25 07:01

机器学习基础知识总结

回归评估指标3、岭回归4、LASSO回归5、弹性网络6、逻辑斯蒂回归7、贝叶斯岭回归8、核岭回归9、SVR二、分类1、k近邻2、分类指标3、SVM三、数据预处理四、决策树与回归树1、决策树2、回归树3、集成学习五
Dream_csd·2022-05-25 07:50

机器学习-08-AdaBoosting-集成器

学习来源：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AdaBoosting算法训练过程1.初始化树桩分类器的个数，在这里为100个。
Xiao__fly·2022-05-24 07:04

机器学习笔记-决策树

C4.5算法3.3、CART算法4、决策树的剪枝4.1、ID3和C4.5算法的剪枝4.2、CART算法的剪枝5、总结前言  本章的决策树旨在了解最基础的决策树知识以及常见的几个决策树算法，至于更近阶的集成学习则不加以介绍
Pijriler·2022-05-23 07:24

【机器学习】西瓜书目录

全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习
AllBull·2022-05-21 07:02

python数据分析——认识GBR梯度提升回归模型

GBR——Gradientboostingregression——梯度提升回归模型目录1Boosting集成学习，Boosting与Bagging的区别2GradientBoosting算法算法思想，算法实现
凌木LSJ ：FLY·2022-05-16 07:09

梯度提升回归(Gradient boosting regression,GBR) 学习笔记以及代码实现&permutation_importance（PI）

文章目录1.介绍1.1集成学习1.2Boosting与Bagging区别1.3GradientBoosting算法1.4终极组合GBR2.代码实现特征重要性排序–PermutationImportancePI
偶尔躺平的咸鱼·2022-05-16 07:53

决策树桩(Decision Stump)

这种特性比较适合做集成学习中的弱学习器，因为其至少比随机的效果好一些，又计算较为容易。2.关键问题根本目的：通过选择一个合适的决策树桩(弱学习器)，使得物体类别识别准确率尽
身影王座·2022-05-13 17:17

算法 6：集成学习与随机森林

目录一、概述二.算法说明三、随机森林四、详细说明一、集成学习1.1个体与集体概念：通过多个学习器完成学习任务集成学习将多个学习器进行结合，通常可获得更优越的泛
卿云阁·2022-05-11 12:24

机器学习十大算法——集成方法

文章目录什么是集成方法BoostingBagging随机森林集成方法的结合策略平均法投票法学习法集成放法的多样性误差-分歧分解多样性度量多样性增强集成学习有哪些基本步骤？集成方法常用的基分类器是什么？
Nani_xiao·2022-05-09 07:18

机器学习算法——使用Adaboost进行分类性能提升

AdaBoost实战AdaBoost原理EnsembleLearning（集成学习）AdaBoost工作机制分类器实现准备工作基本接口调用更换元分类器确定元分类器数量确定学习率使用鸢尾花数据集检验AdaBoost
Shiyang_·2022-05-09 07:42

机器学习一 集成学习

一、何为机器学习？机器学习最近那么火，博主自学习以来，也看过不少有关机器学习的资料，首先对于机器学习的定义就又五花八门，什么让机器像人一样去学习，说的总感觉有些浮夸而不现实，把机器学习搞的也太神秘了，有幸看了吴恩达的课程，最喜欢课程里吴恩达引用的卡内基梅隆大学，TomMichaelMitchell1997年对机器学习下的定义:Acomputerprogramissaidtolearnfromexp
phyllisyuell·2022-05-09 07:58

人工智能导论(6)——机器学习(Machine Learning)

重点内容三、思维导图四、重点知识笔记1.概述1.1基本概念1.2机器学习的分类2.常见有监督学习算法2.1线性回归2.2多项式回归2.3支持向量机2.4k-最近邻分类2.5朴素贝叶斯2.6决策树2.7集成学习算法
hustlei·2022-05-09 07:53

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（7）：集成学习和随机森林

·Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition,byAurélienGéron(O’Reilly).Copyright2019AurélienGéron,978-1-492-03264-9.·《机器学习》周志华·环境：Anaconda（Python3.8）+Pycharm·学习时间：2022.05.05
新四石路打卤面·2022-05-09 07:14

机器学习八——集成学习

#摘要#1个体与集成集成学习通过结合多个学习器来完成学习任务，他的一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略结合起来。“个体学习器”通常由现有算法（如决策树算法、BP神经网络算法等）产生。
Rxma1805·2022-05-09 07:44

机器学习——集成学习实验

实验名称：实验四、集成学习一、实验目的（1）掌握AdaBoost算法、随机森林算法的基本原理；（2）掌握AdaBoost算法实现和使用方法、以及随机森林算法的使用方法。
freezing?·2022-05-09 07:09

机器学习知识点梳理3--集成学习/Adaboost/随机森林/GBDT/xgBoost/LightGBM

1.LightGBM和xgBoost、GBDT的区别xgboost与LightGBM的区别切分算法（切分点的选取）：XGBoost通过对所有特征都按照特征的数值进行预排序选取最好的分割点；LightGBM通过直方图算法寻找最优的分割点LightGBM占用的内存更低，只保存特征离散化后的值，而这个值一般用8位整型存储就足够了，内存消耗可以降低为原来的1/8LightGBM直接支持类别特征决策树生长策
Lyttonkeepgoing·2022-05-04 07:53

【机器学习】集成学习代码练习

课程完整代码：https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course代码修改并注释：黄海广，[email protected] warningswarnings.filterwarnings("ignore")import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import 
风度78·2022-05-04 07:17

机器学习面试笔记

集成学习Boosting，Bagging，Stackinghttps://xijunlee.github.io/2017/06/03/%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AD%A6%E4%B9%
rainy__day·2022-05-02 07:52

集成学习boosting算法：Adaboost&GBDT&Xgboost&LightGBM&CatBoost + 超参数优化 + 模型保存 （更ing）

Adaboost&GBDT&Xgboost&LightGBM&CatBoost0简介0.0发展史0.1经典文章链接/文章总结链接0.2bagging和boosting0.3简记0.3.0mean_squared_error1Adaboost2GBDT2.1参数和概述2.1init2.1.1model2.1.2zero2.1.3None(sklearn默认)2.1.4测试2.2loss2.2.1分类
「 25' h 」·2022-04-25 11:54

GBDT特征构造以及聚类特征构造

GBDT特征构造1.原理GBDT是一种常用的非线性模型，基于集成学习中boosting的思想，由于GBDT本身可以发现多种有区分性的特征以及特征组合，决策树的路径可以直接作为LR输入特征使用，省去了人工寻找特征
qq_39974560·2022-04-22 07:13

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法26：随机森林

而后我们进入了集成学习的系列，整整花了5篇文章的篇幅来介绍集成学习中最具代表性的Boosting框架。
风度78·2022-04-22 07:33

机器学习--集成学习

集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成方法是将几种机器学习技术
小昀小杭·2022-04-21 07:08

集成学习

集成学习在决策树中，一棵树得出的结果往往拟合度不够好。所以引入了集成学习。集成学习(Ensemblelearning)是用多种学习方法的组合来获取比原方法更优的结果。
猿心不灭·2022-04-21 07:38

《机器学习》周志华--第8章集成学习。笔记+习题

集成学习的目的是：通过适当的学习方法将弱学习器转化为强学习器方法要点为：优而不同8.1个体与集成1.集成学习概念和一般结构集成学习概念集成学习（多分类器系统/基于委员会的学习）：生成一组个体学习器并将它们结合起来
汪呀呀呀呀呀呀呀·2022-04-21 07:06

集成学习任务七和八、投票法与bagging学习

2.1bagging概述2.2bagging的案例分析一、投票法1.1投票法概述Bagging是BootstrapAggregating的英文缩写，他bagging不在是一种算法了，Bagging和Boosting都是集成学习中的学习框架
LKID体·2022-04-21 07:06

集成学习之Bagging/Boosting分类和回归

集成学习0.OfficialDescriptionThegoalofensemblemethodsistocombinethepredictionsofseveralbaseestimatorsbuiltwithagivenlearningalgorithminordertoimprovegeneralizability
扫地小僧SWM·2022-04-21 07:33

[机器学习]集成学习--bagging、boosting、stacking

集成学习简介集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心。
weixin_30708329·2022-04-21 07:00

集成学习-简介

集成学习被称作机器学习中的屠龙刀，在很多场景下都取得了不错的效果。集成学习的思想很简单，三个臭皮匠顶个诸葛亮，也就是算法融合，这些算法可以是相同的，也可以是不同的。
weixin_30677073·2022-04-21 07:29

机器学习-有监督学习-集成学习方法(一)：集成（Ensemble）学习方法综述【Bootstrap（Bagging装袋、Boosting提升）、Stacking堆叠、Blending融合】

一、集成学习方法（EnsembleLearning）集成学习方法：通过建立几个分类(学习)器/模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类(学习)器/模型，各自独立地学习和作出预测。
u013250861·2022-04-21 07:29

day3 机器学习 sklearn学习 集成算法-随机森林

#todo:集成算法模块集成学习ensemble#决策树非常容易过拟合：在训练集上表现优秀，却在测试集上表现糟糕，一般用剪枝#目前最受欢迎的集成算法GBDT#todo:三类集成算法：#·装袋法（Bagging
口袋里的小小哥·2022-04-21 07:54

机器学习之——集成学习之装袋法

装袋法装袋法又称为引导聚集算法，其原理是通过组合多个训练集的分类结果来提升分类效果。假设有一个大小为n的训练样本集S，装袋法从样本集S中多次放回采样取出大小为n'(n'
纪文啊！·2022-04-21 07:54

机器学习--集成学习（Ensemble Learning）

一.集成学习法集成学习(EnsembleLearning)在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。
小金子的夏天·2022-04-21 07:15

机器学习 -- 集成学习简述

一、概述1.什么是集成学习？
小白Rachel·2022-04-21 07:43

集成学习-装袋法和提升法

集成学习(ensemblelearning)是时下非常流行的机器学习算法，它本身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。目录前言一、集成学习是什么？
文藏藏·2022-04-21 07:10

机器学习案例学习【每周一例】之 Titanic: Machine Learning from Disaster

4、用集成学习，bagging等通常可以获得更高的准确度！
djph26741·2022-04-20 07:01

机器学习算法 05 —— 集成学习(Bagging、随机森林、Boosting、AdaBost、GBDT)

文章目录系列文章1集成学习算法介绍2Bagging和随机森林2.1Bagging集成原理2.2随机森林2.3包外估计2.4随机森林API3案例：奥拓产品分类3.1背景介绍3.2数据集介绍3.3评分标准3.4
土豆的热爱·2022-04-18 07:53

原创 | 机器学习数学推导与代码实现30讲.pdf

机器学习Author：louwillMachineLearningLab机器学习数学推导与代码实现30讲已完成，主要包括监督学习模型、无监督学习模型、集成学习模型和概率模型四个大类29个模型和算法。
算法channel·2022-04-16 07:58

面试必备：一文讲透树模型

决策树模型因为其特征预处理简单、易于集成学习、良好的拟合能力及解释性，是应用最广泛的机器学习模型之一。不同于线性模型【数学描述：f(W*X+b)】是通过数据样本学习各个特征的合适权重，加权后做出决策。
Python学习与数据挖掘·2022-04-15 07:16

DataWhale集成学习笔记-task03

视频：bilibili（a）训练均方误差与测试均方误差：在回归中，我们最常用的评价指标为均方误差，即：MSE=1N∑i=1N(yi−f^(xi))2MSE=\frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^{N}(y_i-\hat{f}(x_i))^2MSE=N1i=1∑N(yi−f^(xi))2，其中f^(xi)\hat{f}(x_i)f^(xi)是样本xix_ixi应用建立的模型f^\
zaprily·2022-04-08 08:53

集成学习-模型融合（Lenet，Alexnet，Vgg）三个模型进行融合-附源代码-宇宙的尽头一定是融合模型而不是单个模型。

机器学习中，有一门很有意思的提升模型accuracy的trick叫做集成学习，初次接触集成学习的时候我感觉这个方法很类似我们人类的团队，类似与我们在解决一个问题的时候需要团队不同的人各司其职一起解决，因为一个人再优秀能力也是有限的
小馨馨的小翟·2022-04-06 07:09

机器学习基础(Machine Learning,ML)

什么是机器学习机器学习是人工智能的一个子集，目前已经发展出许多有用的方法，比如支持向量机，回归，决策树，随机森林，强化方法，集成学习，深度学习等，一定程度上可以帮助人们完成一些数据预测，自动化，自动决策
Jamn_Sun·2022-04-03 07:09

小样本学习及其在美团场景中的应用

本文从主动学习、数据增强、半监督学习、领域迁移、集成学习&自训练几个方向介绍了现有的一些方法，并在美团场景进行了实验，效果上也取得了一定的提升。希望能对从事相关研究的同学有所帮助或者启发。
美团技术团队·2022-04-01 07:18

一文读懂机器学习

本文约6000字，建议阅读10+分钟本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读。目录机器学习概
喜欢打酱油的老鸟·2022-03-26 07:16

金融风控-贷款违约预测学习笔记（Part4：建模与超参调整）

金融风控-贷款违约预测学习笔记（Part4：建模与超参调整）1.模型与其相关原理介绍2.模型对比与性能评估2.2逻辑回归2.3决策树模型2.4集成学习方法3.模型评估方法3.1留出法3.2交叉验证法3.3
查尔char·2022-03-25 07:30

Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GBR回归训练和预测可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25939在之前的文章中，我们研究了许多使用多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENTBOOSTINGREGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于给定的x输入数据，多输出数据包含多个目标标签。本教程涵盖：准备数据定义模型预测和可视化结果我们将从加载本教程所需的库开始。准备数据首先，我们将为本教程创建一个多
·2022-03-24 15:05

Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GBR回归训练和预测可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25939在之前的文章中，我们研究了许多使用多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENTBOOSTINGREGRESSOR拟合和预测多输出回归数据。对于给定的x输入数据，多输出数据包含多个目标标签。本教程涵盖：准备数据定义模型预测和可视化结果我们将从加载本教程所需的库开始。准备数据首先，我们将为本教程创建一个多
·2022-03-23 15:43
上一页 22 23 24 25 26 27 28 29 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他