集成学习

机器学习算法系列（十八）-随机森林算法（Random Forest Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTreeLearningAlgorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习
·2022-02-23 10:22

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第04章 训练模型

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
weixin_34392435·2022-02-23 07:14

集成学习（1）

随机森林1.原理随机森林属于Bagging的扩展变体Bagging：有放回抽样，多数表决（分类）或简单平均（回归）,同时Bagging的基学习器之间属于并列生成，不存在强依赖关系。RF以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了随机特征选择，因此可以概括RF包括四个部分：1、随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。
Manfestain·2022-02-21 06:30

数模算法-随机森林

EnsembleLearning集成学习原理图集成学习法的优点:1.将多个分类方法聚集在-起
Eric%258436·2022-02-20 07:08

集成学习 Boosting

image.pngBoosting每次使用的是全部的样本，每轮训练改变样本的权重。下一轮训练的目标是找到一个函数f来拟合上一轮的残差。当残差足够小或者达到设置的最大迭代次数则停止。Boosting会减小在上一轮训练正确的样本的权重，增大错误样本的权重。（对的残差小，错的残差大）它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入
leon_kbl·2022-02-19 11:48

集成学习：Bagging和Boosting (AdaBoost)

机器学习中的集成学习也是类似的思路，它可以结合多种模型来提升整体的性能。
jieyao·2022-02-19 00:34

XGBoost和GBDT的区别

一个关于Boosting集成学习方法代表XGBoot和GBDT不同点的小总结。
_爱碎碎碎碎念·2022-02-18 23:08

集成学习-Boosting集成学习算法LightGBM

在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具LightGBM（LightGradientBoostingMachine）。它是一种优秀的机器学习算法框架，与XGBoost算法相比，在不降低准确率的前提下，速度提升了10倍左右，占用内存下降了3倍左右。目录性能对比GBDT和XGBoost算法的缺点和不足LightGBM优化优化策略：直方图算法（Histogram算法）优化策略：GO
taoKingRead·2022-02-18 07:30

NLP中常用的集成学习方法

1、Bagging方法bagging方法采用的是一种个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行式结果的集成学习方法。
骆旺达·2022-02-18 05:11

机器学习笔记（14）：集成学习

这是第14篇，介绍了监督学习中的集成学习。什么是集成学习如果我们要对邮件进行判断，是否属于垃圾邮件。首先，我们有一大堆做好分类的邮件数据集。
链原力·2022-02-17 21:01

集成学习中的软投票和硬投票机制详解和代码实现

快速回顾集成方法中的软投票和硬投票集成方法是将两个或多个单独的机器学习算法的结果结合在一起，并试图产生比任何单个算法都准确的结果。在软投票中，每个类别的概率被平均以产生结果。例如，如果算法1以40%的概率预测对象是一块岩石，而算法2以80%的概率预测它是一个岩石，那么集成将预测该对象是一个具有(80+40)/2=60%的岩石可能性。在硬投票中，每个算法的预测都被认为是选择具有最高票数的类的集合。例
·2022-02-17 10:45

python 机器学习介绍

常见算法分类已在其他笔记中记过的算法及其补充kNN决策树算法构建流程一、准备工作信息熵二、选择特征信息增益选择特征三、创建分支四、是否终止五、结果生成ID3系列算法和其他算法Apriori算法构建流程半监督学习介绍集成学习介绍
波啵菠波·2022-02-16 07:06

机器学习算法——详细介绍 集成学习，以及什么是Bagging、随机森林、Boosting、XGBoost

目录一、集成学习算法简介1、什么是集成学习2、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3、随机森林
Ma Sizhou·2022-02-15 07:18

机器学习--分类算法--集成学习算法理论（RF/AdaBoost/GBDT/XGBoost算法）

目录一集成学习背景1集成学习概念2集成学习优势1）弱分类器之间存在差异性的问题2）对于数据集过大或者过小的问题3）对于数据集的划分边界过于复杂，线性模型很难描述的问题4）对于多个异构数据集而言，数据集很难合并的问题
我是疯子喽·2022-02-15 07:14

Python机器学习--集成学习算法--XGBoost算法

XGBoost算法XGBoost算法类型:XGBoost算法：属于集成学习算法,与随机森林类似，也由多颗决策树组成XGBoost算法既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。
扁舟钓雪·2022-02-15 07:37

Python机器学习--集成学习--XGBoost算法

XGBoost算法类型:XGBoost算法：属于集成学习算法,与随机森林类似，也由多颗决策树组成XGBoost算法既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。
轻窕·2022-02-15 07:07

机器学习算法之集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost（中）

RFscikit-learn相关参数随机森林的思考在随机森林的构建过程中，由于各棵树之间是没有关系的，相对独立的；在构建的过程中，构建第m棵子树的时候，不会考虑前面的m-1棵树。思考：如果在构建第m棵子树的时候，考虑到前m-1棵子树的结果，会不会对最终结果产生有益的影响？各个决策树组成随机森林后，在形成最终结果的时候能不能给定一种既定的决策顺序呢？(也就是那颗子树先进行决策、那颗子树后进行决策)B
Mr Robot·2022-02-15 07:32

机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）

目录走进XGBoost什么是XGBoost？XGBoost树的定义XGBoost核心算法正则项：树的复杂程度XGBoost与GBDT有什么不同XGBoost需要注意的点XGBoost重要参数详解调参步骤及思想XGBoost代码案例相关性分析n_estimators（学习曲线）max_depth（学习曲线）调整max_depth和min_child_weight调整gamma调整subsample和
王小王-123·2022-02-15 07:58

sklearn中的支持向量机SVM（上）

它源于统计学习理论，是除了集成学习算法之外，接触到的第一个强学习器。从算法的功能来看，SVM囊括了很多其他算法的功能：从分类效力来讲，SVM在无论线性还是非线性分类中，都是明星般的存在。
momokofly·2022-02-13 07:24

机器学习入门（八）：分类算法——随机森林算法

当决策树产生过拟合时，可以使用随机森林算法优化一.集成学习集成学习是通过建立几个模型组合来解决单一预测问题原理：生成多个分类器/模型，各自独立学习和做预测，然后将他们的预测结合成组合预测二.什么是随机森林随机森林是包含多个决策树的分类器
【 变强大 】·2022-02-12 07:06

机器学习十大经典算法——随机森林

前言：陆陆续续已经更新到集成学习了，再有三四期这个系列也就结束了，慢慢的发现博客就是为自己写的，为的博客有点高产，主要是一些接的单子，主要是为了方便下次接单，感觉最近学的有点迷茫了，走人工智能的话要高学历
Happy丶lazy·2022-02-12 07:04

机器学习-集成学习(Bagging算法之随机森林)

一，介绍Bagging算法：假定有m个训练集，我们采用自助采样法，每次随机抽取一个放入采样集中，然后再把样本放回训练集，一共抽取m次，获得一个用于训练的采样集（里面有m个样本）。根据需要我们一共抽取T个采样集，学习出T个基学习器。在进行预测时，对于分类任务采用简单投票发；回归任务采用简单平均法。随机森林：随机森林是Bagging算法的扩展。在以决策树为基学习器构建bagging集成的基础上，进一步
lyn5284767·2022-02-12 07:57

机器学习算法之集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost（上）

随机森林提升算法GBDT(迭代决策树)Adaboost集成学习(EnsembleLearning)集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一
Mr Robot·2022-02-12 07:27

机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）

目录什么是集成学习？
王小王-123·2022-02-12 07:20

集成学习

集成学习集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。
克里斯托弗的梦想·2022-02-11 13:04

7小时速成集成学习实录

从昨天下午三点开始用一些零散的时间速补了一波集成学习的相关内容，便于后续继续学习知识蒸馏。信息来源主要依靠CSDN和《统计学习方法》，现简单整理一下有效内容便于后续复习。
清川kiyokawa·2022-02-11 12:22

机器学习面试题-转载

原文链接1比较Boosting和Bagging的异同二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。
Leslie__l·2022-02-11 11:32

NLP 中文短文本分类项目实践（下）

本场Chat和《NLP中文短文本分类项目实践（上）》可以看做姊妹篇，在上一篇的基础上，本篇主要讲一下文本分类在集成学习和深度学习方面的应用，由于内容比较多，笔者不可能面面俱到。
一纸繁鸢w·2022-02-10 13:49

机器学习入门概念原理及常用算法

(2)结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取
xmvip01·2022-02-10 11:51

j集成学习

fromsklearn.ensembleimportVotingClassifier少数服从多数投票方法的集成分类器#导入数据iris鸢尾花数据importnumpyasnpimportwarnings##提醒函数变动的，所以在视频演示中过滤掉fromsklearnimportdatasetswarnings.filterwarnings("ignore")iris=datasets.load_i
yayalisa小可乐·2022-02-09 15:21

Python--随机森林模型

机器学习概念Bagging算法Boosting算法随机森林模型的基本原理随机森林模型的代码实现大数据分析与机器学习概念 集成学习模型：将多个模型组合在一起，从而产生更强大的模型 随机森林模型：非常典型的集成学习模型
Tancy.·2022-02-08 10:46

集成学习

Boosting算法Boosting的主要思想就是通过每一轮的训练得到模型的预测效果，来更新模型的权重到总模型中去。经典算法演变：Adaboost>>GDBT>>XGBoost。这里主要介绍。XGBoost核心思想xgboost是boosting（提升算法）算法的一种机器学习方法，从GDBT改良而来。核心思想是，用一棵树预测得到，得到残差。再加一棵树预测这个残差的值，得到新的预测值。而这多了一个树
Zimix·2022-02-06 13:57

一文看懂集成学习（详解 bagging、boosting 以及他们的 4 点区别）

一文看懂集成学习在机器学习中，我们讲了很多不同的算法。那些算法都是单打独斗的英雄。而集成学习就是将这些英雄组成团队。实现“3个臭皮匠顶个诸葛亮”的效果。
easyAI人工智能知识库·2022-02-05 08:12

集成学习（面试准备）

1、什么是集成学习根据维基百科的说法：在统计学和机器学习中，集成学习方法使用多种学习算法来获得比单独使用任何单独的学习算法更好的预测性能。
单调不减·2022-02-03 06:56

全基因组选择的模型汇总（转载）

ssWGBLUP）目录1.前言2.BLUP方法ABLUPGBLUPssGBLUPRRBLUP3.贝叶斯方法]BayesABayesBBayesC/Cπ/Dπ[BayesianLasso4.机器学习支持向量机集成学习深度学习
Hello育种·2021-12-20 05:41

详解Bagging算法的原理及Python实现

目录一、什么是集成学习二、Bagging算法三、Bagging用于分类四、Bagging用于回归一、什么是集成学习集成学习是一种技术框架，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务
·2021-12-02 15:30

09 集成学习

内容来源：课程资源：数据挖掘：理论与算法笔记：核心思想：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。运用不同的办法（如权重），进行训练学习出新的东西。喜欢就来个赞，不要客气！
大鱼不吃鱼（wanna）·2021-11-26 17:21

Python集成学习：自己编写构建AdaBoost分类模型可视化决策边界及sklearn包调用比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24421AdaBoost是？Boosting指的是机器学习元算法系列，它将许多"弱"分类器的输出合并成一个强大的"集合"，其中每个弱分类器单独的错误率可能只比随机猜测好一点。AdaBoost这个名字代表了自适应提升，它指的是一种特殊的提升算法，在这种算法中，我们适合一连串的"树桩"（有一个节点和两个叶子的决策树），并根据它们预测的准确程度对它们的
·2021-11-23 15:56

【详细代码注释】基于CNN卷积神经网络实现随机森林算法

随机森林算法原理：随机森林的本质就是通过集成学习（EnsembleLearning）将多棵决策树集成的一种算法。那么我们先简单了
抹茶杀手2077·2021-11-13 15:57

python机器学习基础决策树与随机森林概率论

1.决策树原理2.信息论①信息熵②决策树的分类依据③其他决策树使用的算法④决策树API二、决策树算法案例1.案例概述2.数据处理3.特征工程4.使用决策树进行预测5.决策树优缺点及改进三、随机森林1.集成学习方法
·2021-11-12 17:39

互联网金融风控面试算法知识(二)

先附上之前对算法的一些总结：1.常用机器学习算法的原理推导2.评分卡的一些理论知识一、什么是集成学习？集成学习有哪些框架？简单介绍各个框架的常用算法。集成学习是一种优化
Labryant·2021-11-11 20:41

【机器学习基础】常见损失函数总结

前面分别对线性回归、LR以及实战部分的SVM、决策树以及集成学习算法进行了概述，其中都用到了不同的损失函数，今天在这里对机器学习中常见的损失函数进行一个总结。
Uniqe·2021-11-09 23:00

深入理解机器学习——集成学习（三）：袋装法Bagging

我们在《集成学习（一）：基础知识》中提到，欲得到泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽可能相互独立；虽然“独立”在现实任务中无法做到，但可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。
von Neumann·2021-11-07 21:42

深入理解机器学习——集成学习（二）：提升法Boosting与Adaboost算法

Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。这族算法的工作机制类似：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器数目达到事先指定的值TTT，最终将这TTT个基学习器进行加权结合。Boosting族算法最著名的代表是AdaBoost：
von Neumann·2021-11-07 15:34

深入理解机器学习——集成学习（一）：基础知识

集成学习基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断好。实际上，就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理。
von Neumann·2021-11-07 14:30

【树模型与集成学习】(task4)两种并行集成的树模型

学习总结（1）随机森林中的随机主要来自三个方面：其一为bootstrap抽样导致的训练集随机性，其二为每个节点随机选取特征子集进行不纯度计算的随机性，其三为当使用随机分割点选取时产生的随机性（此时的随机森林又被称为ExtremelyRandomizedTrees）。（2）孤立森林算法类比在切蛋糕，点密度稠密的一块需要切很多刀才能分割完，而那些很早能分割完的应该是异常点（我们要把每个点都单独存在一个
山顶夕景·2021-10-25 00:23

DataWhale-树模型与集成学习-Task04-集成模式-202110

partB：集成模式：4.两种并行集成的树模型一、练习题1.练习题1解答：均方误差RMSE是预测值与真实值得误差平方根的均值。r2_score方法是将预测值和只使用均值的情况下相比，看能好多少。当量纲不同时，r2_score更容易衡量模型的效果好坏。2.练习题2解答：没有影响，因为只是对应位置上的值相减，和位置的顺序没有关系。二、知识回顾4.什么是随机森林的oob得分？解答：随机森林由于每一个基学
JZT2015·2021-10-24 23:56

天池零基础入门NLP竞赛实战：Task3 基于机器学习的文本分类

Task3基于机器学习的文本分类实操主要包括以下几个任务：基于文本统计特征的特征提取（包括词频特征、TF-IDF特征等）如何划分训练集（用于参数选择、交叉验证）结合提取的不同特征和不同模型（线性模型、集成学习模型
冬于·2021-10-16 18:18

自适应提升与梯度提升

在集成学习-组合多学习器中介绍的Adaboost方法，样本按概率被抽取作为训练子学习器的训练集。而每个子学习器根据前一子学习器的结果误差更新样本抽取概率，使被误分类的实例在后面的训练中得到更多的重视。
有机会一起种地OT·2021-10-15 14:38

DataWhale-树模型与集成学习-Task01-决策树-202110

一、练习题1.练习01解答：(1)(2)结合可以得到(3)通过上面已经得到的公式，很容易证明(4)H(X)对应AUB,H(Y)对应BUC,H(X|Y)对应A,H(Y|X)对应C,H(Y,X)对应AUBUC,G(Y,X)对应B2.练习02【练习】假设当前我们需要处理一个分类问题，请问对输入特征进行归一化会对树模型的类别输出产生影响吗？请解释原因。解答：不会，因为归一化处理不会改变样本输入特征和样本标
JZT2015·2021-10-14 21:35
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