集成学习

从零开始-Machine Learning学习笔记(25)-集成学习

文章目录1.Boosting-AdaBoosting2.Bagging与随机森林2.1Bagging-并行式集成学习2.2随机森林3.结合策略3.1平均法3.2投票法3.3学习法-Stacking4.多样性增强集成学习
kabuto_hui·2020-08-16 10:29

机器学习-西瓜书

章节目录序章线性回归多分类学习神经网络支持向量机(SVM)贝叶斯分类器集成学习序章什么是机器学习？
NO1._LUA·2020-08-16 09:09

异常检测检测之集成学习

因为你会到最后发现每种方法有自己善于识别的异常也有不善于识别的一场，单个算法没法尽善尽美。哪怕HTM也是如此，而实际运维人员是用很苛刻的眼光来看待的。传统时间序列分析有他们的长处，也有他们的短处深度学习有他们的长处也有他们的短处。https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/106413109这也是一个宣扬集成的。单个的KPI曲线的异常检
诗筱涵·2020-08-16 08:18

异常检测——集成学习

EnsemblesforUnsupervisedOutlierDetection:ChallengesandResearchQuestions首先，知道一个模型好不好（精确不）外部指标内部指标其次，提高不同模型的多样性多样性的意义多样性的引入多样性的评估模型的选择模型的集成异常分数的Normalization分数向量的合成排名的合成总结首先，知道一个模型好不好（精确不）外部指标aucroctop-
shaoyue1234·2020-08-16 08:05

随机森林（Random Forest）入门与实战

随机森林（RandomForest）入门与实战前言集成学习（ensemblelearning）是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，主要包含两类，一是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
我曾经被山河大海跨过·2020-08-16 08:26

随机森林 RandomForest

随机森林RandomForest1、集成学习1.1Sklearn中的集成算法模块2、随机森林RandomForest2.1优缺点分析2.2分类/回归2.2.1RandomForestClassifier2.2.2RandomForestRegressor2.2.3
不会写作文的李华·2020-08-16 07:15

MachineLearning—随机森林(Random Forest)

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。
令狐公子·2020-08-16 07:28

机器学习深度学习常见问题汇总

文章目录统计/机器学习1.1请你简要描述一下生成模型和判别模型基本形式有哪些1.2集成学习1.2.1请你简要讲一下对于改进模型的两种方法AdaBoost和GBDT的区别1.2.2[机器学习算法中GBDT
李滚滚·2020-08-16 03:40

集成学习-多样性的度量和增强

多样性度量在集成学习中，我们希望分类器具有多样性。多样性度量(diversitymeasure)是用于度量集成个体分类器的多样性。常规的做法是度量两个分类器的相似性，通常有如下指标。
winycg·2020-08-15 17:38

数据集成学习笔记 --- DataX学习笔记

1.介绍：DataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。2.特点：DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX
杨鑫newlfe·2020-08-15 16:03

机器学习算法基础day4

-决策树、随机森林决策树认识决策树信息熵决策树的划分依据之一-信息增益信息增益的计算常见决策树使用的算法sklearn决策树API泰坦尼克号乘客生存分类模型决策树的结构、本地保存决策树的优缺点以及改进集成学习方法
prettygirlman·2020-08-14 18:21

AdaBoost基本原理与算法描述

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_24519677/article/details/81910112一.前言最近在看集成学习方法，前面已经对XGBoost的原理与简单实践做了介绍
盛夏的季节·2020-08-14 11:17

集成学习

集成学习集成学习可以简单的理解为综合一些不是很好的学习模型,将他们整合起来,进行一个多数投票的方式来构架一个集成的框架进行学习训练处新的模型.当然,具体的集成学习方式并不是使用的多数投票对于弱分类器而言
rn仙人板板·2020-08-14 08:46

集成学习（ensemble learning）基础知识

集成学习（ensemblelearning）基础知识写在前面：这是一篇只大体梳理集成学习（ensemblelearning）基础知识的博客，如果你已经对集成学习很熟悉了，完全可以跳过了。
天泽28·2020-08-14 08:55

集成学习-Voting

一、什么是集成学习集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。
huobumingbai1234·2020-08-14 06:55

机器学习：集成学习（Soft Voting Classifier）

一、HardVoting与SoftVoting的对比1）使用方式voting='hard'：表示最终决策方式为HardVotingClassifier；voting='soft'：表示最终决策方式为SoftVotingClassifier；2）思想HardVotingClassifier：根据少数服从多数来定最终结果；SoftVotingClassifier：将所有模型预测样本为某一类别的概率的平
ab1213456·2020-08-14 06:36

集成学习的投票机制（Voting mechanism about ensemble learning）

硬投票如何训练多数规则分类器（硬投票）:#训练多数规则分类器：fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklea
Carohuan·2020-08-14 06:27

集成学习思想

一、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）组合之后产生一个新的学习器。
江湖人·92·2020-08-14 03:09

决策树 & 随机森林

知识要点总结掌握决策树、分类器、积极/消极学习方法、集成学习的概念；掌握构建决策树、随机森林的方法；掌握熵、信息增益、基尼不纯度的概念和计算方法；掌握在python中使用基本数学、决策树和随机森林的方法
赵鹏举·2020-08-13 16:17

伯努利分布的最大似然估计

准备了很多关于特征工程、集成学习等内容，结果都没有考
十之·2020-08-13 14:10

梯度提升树（GBDT）详解之二：分类举例

作为集成学习（Ensemblelearning）的一个重要代表AdaBoost入选其中。但基于Boosting思想设计的算法，也是常常用来同Ada
白马负金羁·2020-08-13 13:29

Kaggle比赛（二）House Prices: Advanced Regression Techniques

www.kaggle.com/serigne/stacked-regressions-top-4-on-leaderboard通过Serigne的这篇notebook，我学习到了关于数据分析、特征工程、集成学习等等很多有用的知识
TimDyh·2020-08-12 16:23

集成学习voting Classifier在sklearn中的实现（投票机制）

文章目录Voting即投票机制1）使用方式2）思想HardVotingSoftVotingHardVoting投票方式的弊端：硬投票代码软投票代码机器学习的算法有很多，对于每一种机器学习算法，考虑问题的方式都略微有所不同，所以对于同一个问题，不同的算法可能会给出不同的结果，那么在这种情况下，我们选择哪个算法的结果作为最终结果呢？那么此时，我们完全可以把多种算法集中起来，让不同算法对同一种问题都进行
五角钱的程序员·2020-08-12 14:57

训练一次得到多个模型做集成的方法

本文提出的方法可以提高集成学习的训练速度，通过一次训练，获得多个分类器，解决了集成学习训练速度慢的问题。解决方法深度学习训练过程中，只有经历足够长的epoch后，testloss才会随着lr的降低而降
z0n1l2·2020-08-12 10:07

AdaBoost算法（附代码且代码超完整）

首先，阅读我写的这篇文章，需要先学习Adaboost算法相关原理个人推荐刘建平Pinard整理的下面两篇文章（因为代码编写根据这两篇文章来的）集成学习之Adaboost算法原理小结scikit-learnAdaboost
葑歆·2020-08-12 00:11

Task5:Pytorch模型集成

一、前言集成学习是指通过构建并结合多个学习器来完成学习任务的分类系统。
CleMints·2020-08-11 12:39

集成学习——NGBoost论文研读与原理理解

NGBoost（NaturalGradientBoosting）是一个比较新的Boosting方法，它是2019年10月斯坦福吴恩达团队在arXiv上发表的，论文连接为：NGBoost:NaturalGradientBoostingforProbabilisticPrediction可以从它的名字上看出来，该方法使用的是基于自然梯度的boosting方法，这种方法可以直接在输出空间中得到全概率分布
学吧学吧终成学霸·2020-08-11 04:29

100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）

本期我们重点讲一下：1、集成学习、Bagging和随机森林概念及相互关系2、随机森林参数解释及设置建议3、随机森林模型调参实战4、随机森林模型优缺点总结集成学习、Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:12

100天搞定机器学习|Day56 随机森林工作原理及调参实战（信用卡欺诈预测）

本期我们重点讲一下：1、集成学习、Bagging和随机森林概念及相互关系2、随机森林参数解释及设置建议3、随机森林模型调参实战4、随机森林模型优缺点总结集成学习、Bagging和随机森林集成学习集成学习并不是一个单独的机器学习算法
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:12

决策树与随机森林

决策树和随机森林决策树信息熵用随机森林改进集成学习方法决策树信息熵决策树的划分依据之一-信息增益sklearn决策树API举例:泰坦尼克号乘客生存分类模型:决策树的结构本地保存用工具将.dot转换为.png
zzugsh·2020-08-11 02:29

机器学习常见算法个人总结

朴素贝叶斯算法3·线性回归算法4·逻辑回归5·决策树算法1·ID3算法2·C4.5算法3·CART算法4·决策树的分类与回归5·解决决策树的过拟合6·决策树参数6·svm算法7·聚类算法k-means算法8·集成学习
锲启·2020-08-11 00:12

Jenkins持续部署-Windows环境持续部署探究1

环境持续部署探究1目录前言目的方案流程技术实现PowerShellFTP上传插件环境变量插件脚本执行远程调用升级服务启动服务总结Jenkins持续部署-Windows环境持续部署探究1目录Jenkins持续集成学习
weixin_34335458·2020-08-10 23:42

机器学习笔记18——集成学习系列——集成/提升（Boosting）方法原理以及系列算法

Boosting方法引言1、概述2、原理2.1加法模型2.2前向分布算法3、系列算法3.1AdaBoost算法3.2BDT算法3.3GBDT算法3.4XGBoost算法引言\quad\quad在集成学习原理介绍中
珞沫·2020-08-10 21:21

集成学习 (投票分类器 & bagging/pasting & RandomForest & Boosting)

集成学习本文主要介绍voting(投票学习器)bagging/pasting3.随机森林boosting1.集成学习概述1.1概述集成学习通过结合多个单一学习器,并聚合其预测结果的学习任务,也可以称作多分类系统等
soullines·2020-08-10 21:36

机器学习笔记17——集成学习(ensemble learning)简介

集成学习1、概述2、基本步骤2.1基学习器2.2合并基学习器策略3、集成学习算法3.1Boosting3.1.1加法模型3.1.2前向分布算法3.1.3系列算法3.1.3.1AdaBoost算法3.1.3.2BDT
珞沫·2020-08-10 20:57

【小白学AI】随机森林 全解 （从bagging到variance）

随机森林(RandomForest)就是通过集成学习的思想将多棵决策树集成的一种算法。基本单元是决策树。随机森林算法的提出也是为了改善决策树容易存在过拟合
机器学习炼丹术·2020-08-10 15:44

集成学习之XGBoost算法（原理+Python代码）

数据来源于天池赛题：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX目录一、原理介绍二、代码实现三、结果解读一、原理介绍XGBoost作为一种提升树，通过集成多棵树，对数据具有极好的泛化能力
data learning·2020-08-10 08:35

原理 + 代码 | Python 实现随机森林并预测宽带客户离网（附源数据）

ManyHeadsAreBetterThanOne:MakingTheCaseForEnsembleLearning多智胜一智：为集成学习提供了理由——JayBudzik美国西北大学教授本文是Python
萝 卜·2020-08-10 08:08

原理+代码｜深入浅出Python随机森林预测实战

前言组合算法也叫集成学习，在金融行业或非图像识别领域，效果有时甚至比深度学习还要好。
Python进阶者·2020-08-10 05:46

数据分析集训营-第六次任务（模型融合）

模型融合==集成学习模型融合又叫做集成学习，集成学习通过组合多个个体学习器来获取比单个个体学习器显著优越的泛化性能，通常选取个体学习器的准则是：个体学习器要有一定的准确性，预测能力不能太差个体学习器之间要有多样性
沙滩捡贝壳的小男孩·2020-08-10 02:12

Adaboost算法

集成学习有两大类：bagging和boosting。随机森林是bagging的一个例子，而Adaboost是boosting的典型算法。
一路没你·2020-08-09 16:12

计算未来轻沙龙 | 对抗攻击、强化学习，你关心的都在这里！

Hi，大家好~临近期末，本学期的活动也迎来了最后一期机器学习前沿研讨会提到机器学习，你是否想起了对抗攻击、强化学习、集成学习、表示学习这么多细分的方向和领域？想广泛涉猎却精力有限？
PaperWeekly·2020-08-09 07:56

大白话5分钟带你走进人工智能-第30节集成学习之Boosting方式和Adaboost

目录1、前述：2、Bosting方式介绍：3、Adaboost例子：4、adaboost整体流程：5、待解决问题：6、解决第一个问题：如何获得不同的g(x)：6.1我们看下权重与函数的关系：6.2gt和un的关系数学公式表达：6.3引导Un+1的思路：6.4推导Un+1的由来：6.5规划因子的由来：7、解决第二个问题：α的计算：7.1每一个弱分类器需要什么样的树：8、具体总结Adaboost的整体
L先生AI课堂·2020-08-09 06:41

win10 python3.5.2下安装GCForest

这里面提出了一个新的集成学习模型，在实际使用中，默认参数设置的gcForest表现就非常好，Level深度也是自适应，模型的表达能力和复杂度由gcForest训练时自己决定。
nudt_qxx·2020-08-09 02:07

一文看懂随机森林 - Random Forest（附 4 个构造步骤+10 个优缺点）

随机森林属于集成学习中的Bagging（BootstrapAGgregation的简称）方法。如果用
weixin_43612023·2020-08-09 01:50

机器学习——基于Bagging的集成学习：随机森林（Random Forest）及python实现

基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归引入“三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱学习器组合成强学习器。
whether-or-not·2020-08-09 01:08

xgboost等集成学习原理推导

机器学习的一般模型obj(θ)=L(θ)+Ω(θ)obj(θ)=L(θ)+Ω(θ)目标函数等于损失函数加正则项。在boost中，为弱学习器的级联。约定训练集为X，个数为N，维度为M，xixi为第i个样本，yiyi为第i个样本的标签，y^(0)i=0y^(1)i=y^(0)i+f1(xi)y^(2)i=y^(1)i+f2(xi)y^(3)i=y^(2)i+f3(xi)......y^(t)i=y^(
Maxwellhang·2020-08-08 22:41

机器学习（5）——集成学习（Ensemble Learning）

一：EnsembleLearning1.1简介集成学习的主要思路是：根据指定的训练集，训练过个分类器，然后把这些分类器的分类结果进行某种结合（比如投票、加权求和）决定分类结果，以取得更好的结果。
StevenJane·2020-08-08 22:18

1.gcForest 包安装和集成学习方法的 Python 实现2.minepy安装方法(Windows版本)

https://cloud.tencent.com/developer/article/1020343https://github.com/pylablanche/gcForesthttps://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/72811188https://github.com/kingfengji/gcForesthttps://www
sljwy·2020-08-08 21:54

gcForest：探索深度神经网络以外的方法

然后拜读了下周老师的论文，感觉他的算法在原来集成学习的基础上做了很大的改善，吸取了很多深度学习的东西。附上gcForest简介的链接，感兴趣的了解下：https://mp.weixin.qq
phyllisyuell·2020-08-08 18:28
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