集成学习第3页

集成学习入门 - 1 混合训练数据

决策树#决策树fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX,y=load_iris(return_X_y=True)train_X,test_X,train_Y,test_Y=train

薛东弗斯·2024-01-15 06:06

理论U4 集成学习

文章目录一、集成学习1、传统学习的问题2、集成学习1）背景2）概念3）注意3、多样性度量4、多样性增强1）多样性增强：在学习过程引入随机性2）输入属性扰动3）输出表示扰动4）算法参数扰动5、集合策略1）

轩不丢·2024-01-14 12:07

机器学习之集成学习概念介绍

概念机器学习中的集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个模型来提高整体性能的技术。它的基本思想是将多个学习器（弱学习器）组合成一个更强大的学习器，以提高整体性能和泛化能力。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

机器学习之集成学习AdaBoost

概念AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种迭代的集成学习算法，其主要目标是通过组合多个弱学习器来创建一个强大的模型。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

集成学习原理概要 (随机森林, gbdt, XGBoost)

集成学习是一类机器学习算法，主要用于分类和回归任务，基本思想是结合多个弱模型变成一个强模型。本文自网络资料参考整理而来，参考列表在文末。本文重点描述方法原理和基本过程，具体推导请参考文末链接。

Caucher·2024-01-13 02:11

task 12 集成学习

importosimporttimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVC,LinearSVCfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfro

罐罐儿111·2024-01-12 19:37

【机器学习基础】集成学习

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】对数几率

为梦而生~·2024-01-12 06:55

随机森林回归（Random Forest Regression）

什么是机器学习随机森林回归（RandomForestRegression）是一种基于集成学习的回归算法，它通过整合多个决策树的预测结果来提高模型的性能和鲁棒性。

草明·2024-01-11 23:57

集成学习介绍

一、集成算法1、定义集成学习（ensemblelearning）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，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。

bb8886·2024-01-11 09:45

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

前言在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

前言投票回归器和投票分类器都属于集成学习。在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习基础概念介绍

前言本文根据西瓜书总结了一些关键知识点，介绍了集成学习的原理、类型以及结合策略。

Avasla·2024-01-10 10:54

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-10 10:19

赠书 | 周志华老师的西瓜书--《机器学习》

他在机器学习的一些重要领域，例如集成学习、半监督学习、多示例和多标记学习等方面都做出了在国际上有重要影响的工作，其中一些可以认为是中国学者在国际上的代表性贡献。”——陆汝铃中国科学院数学与系统科学研究

茗创科技·2024-01-09 23:35

浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

引言神经网络模型，特别是深度神经网络模型，自AlexNet在ImagenetChallenge2012上的一鸣惊人，无疑是MachineLearningResearch上最靓的仔，各种进展和突破层出不穷，科学家工程师人人都爱它。机器学习研究发展至今，除了神经网络模型这种方法路径外，还存在许多大相径庭的方法路径，比如说贝叶斯算法、遗传算法、支持向量机等，这些经典算法在许多场景上也一直沿用。本

凹凸实验室·2024-01-08 21:02

03. BI - 详解机器学习神器 XGBoost

本文专辑:茶桁的AI秘籍-BI篇原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/kLEg_VcxAACy8dH35kK3zg文章目录集成学习XGBoostHi，你好。我是茶桁。

茶桁·2024-01-08 07:48

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

西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章集成学习

第八章集成学习8.1个体与集体8.1.1个体与机器的概念8.1.2集成同种类型的个体学习器8.1.3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

smile-yan·2024-01-06 18:25

《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记

初读摘要集成学习思想：结合几个单独的模型以获得更好的泛化性能。目前，深度学习架构与浅层或传统模型相比表现更好。深度集成学习模型结合了深度学习模型和集成学习的优点，使最终模型具有更好的泛化性能

AncilunKiang·2024-01-06 13:17

集成学习（1）- 导论

首先明确一下为什么要进行集成学习的系统学习。我们先从机器学习说起。什么是机器学习？一言以蔽之，即一种算法。何谓算法？即通过有限的步骤解决一个问题的方法。而机器学习是一种什么样的算法呢？

木头里有虫911·2024-01-06 03:55

机器学习期末复习题

南笙，·2024-01-04 20:24

随机森林，Random Forests Classifiers/Regressor

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：随机森林(RandomForests)是一种集成学习算法

取名真难.·2024-01-04 15:27

机器学习的算法简单介绍-随机森林算法

随机森林（RandomForest）可以看作是一种集成学习方法，属于Bagging（BootstrapAggregating）类型的算法。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:53

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

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

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

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:25

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

机器学习新手如何应对数据集不平衡的情况？

SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）等技术生成新的样本2、减少多数类别的样本数量，可以通过随机删除样本或使用CV（Cross-Validation）等技术3、使用专门处理不平衡数据的算法4、使用集成学习方法

王永翔·2023-12-26 15:25

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

一、原理梯度提升算法是一种集成学习方法，它可以将多个弱分类器或回归器组合成一个强分类器或回归器，提高预测性能。

十年一梦实验室·2023-12-26 09:18

【机器学习】随机森林

一、原理集成学习bootstrap抽样bagging算法随机森林训练算法随机森林输出变量的重要性Gini方法和置换法二、示例代码（5个）2.1多种弱分类器对比#导入所需的库和模块importnumpyasnp

十年一梦实验室·2023-12-25 01:04

模式识别与机器学习（十一）：Bagging

1.原理Bagging[Breiman,1996a]是井行式集成学习方法最著名的代表.从名字即可看出，它直接基于自助采样法(bootstrapsampling)。

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:26

决策树和随机森林算法简介

决策树（DecisionTree）是一种基础的分类和回归算法随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法决策树生成过程:特征选择决策树生成决策树剪枝信息熵用来衡量一个节点内信息的不确定性的。

草明·2023-12-23 11:30

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

1.Boosting算法提升（Boosting）算法与随机森林类似，属于集成学习的一种，是一族可将弱学

朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

机器学习之随机森林 python

随机森林是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型，其中每棵树都是随机生成的。随机深林包括两种主要类型：随机森林和极端随机树。

奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

4--贝叶斯聚类算法

pepsi_w·2023-12-22 15:36

模型集成系列：Bagging和Boosting方法

笔记本目录集成学习简介自助法装袋法提升法获取装袋法和提升法的N个学习器加权数据元素分类阶段的操作选择最佳技术-装袋法

愤斗的橘子·2023-12-21 23:18

随笔：集成学习:关于随机森林，梯度提升机的东拉西扯

1.集成学习这里不会描述算法过程。

歌者文明·2023-12-21 23:47

集成学习——基于机器学习_周志华

本篇将继续讨论下一类经典算法–集成学习。集成学习集成学习1.个体与集成2.Boosting3.Bagging与RandomForest3.1Bagging3.

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

集成学习算法

集成学习的核心思想集成学习的核心思想是，通过组合多个模型，可以弥补单个模型的局限性，减少模型的偏差和方差，从而获得更稳定、更准确的预测。

kaka_hikun·2023-12-21 07:32

GBDT-梯度提升决策树

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）是一种基于boosting集成学习思想的加法模型，训练时采用前向分布算法进行贪婪学习，每次迭代都学习一棵CART树来拟合之前

沉住气CD·2023-12-21 02:33

机器学习---bagging与随机森林

1.bagging算法集成学习有两个流派：一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。

三月七꧁ ꧂·2023-12-20 11:17

机器学习 | 集成学习

集成学习既是一种思想也是一类算法，它是建立在其他机器学习的算法之上，研究怎么让不同的算法之间进行协同。既可以监督学习，也可以无监督学习。

西皮呦·2023-12-20 07:30

随机森林

1.基本概念随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。

三块给你买麻糬_31c3·2023-12-17 07:31

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

GradientTreeBoost方法的具体介绍梯度提升树（GradientTreeBoost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。

此星光明·2023-12-16 18:45

机器学习---集成学习的初步理解

1.集成学习集成学习(ensemblelearning)是现在非常火爆的机器学习方法。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。也就是我们常说的“博采众长”。

三月七꧁ ꧂·2023-12-16 14:16

【GEE笔记】随机森林特征重要性计算并排序

随机森林是一种基于多个决策树的集成学习方法，可以用于分类和回归问题。

runepic·2023-12-16 01:13

机器学习初学-多种集成学习算法

数据集BankCustomer|Kaggle目录■偏差和方差它们是机器学习性能优化的风向标。弱模型的偏差很大，但是模型性能提高后，一旦过拟合，就会因为太依赖原始数据集而在其他数据集上产生高方差。■Bagging算法通常基于决策树算法基础之上，通过数据集的随机生成，训练出各种各样不同的树。而随机森林还在树分叉时，增加了对特征选择的随机性。随机森林在很多问题上都是一个很强的算法，可以作为一个基准。如果

O&REO·2023-12-15 13:26

长话短说stacking集成学习算法，保证你能看得懂（2)

第一步，进行初级学习，生成次级学习器的训练集(X_train_new,y_train)和测试集(X_test_new,y_test)（篇幅所限，我们在此假设每个基模型都是经过参数调优处理的优良模型，具体如何进行参数优化请参见相关文献）如上所述，次级学习器的训练集的X_train_new，测试集X_test_new是初级学习的预测结果组合生成，而y_train与y_test（其实在stacking中

interbigdata·2023-12-14 18:44

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