集成学习

Kaggle-房价预测

很多都是统计学相关的，很有用，虽然目前的工作在regression方面并没有太多的使用，classification的相对多一点，不过统计学真的博大精深啊，平时我所能看到的确实有点皮毛，汗~其次，就是集成学习
在做算法的巨巨·2019-12-06 18:19

XGBoost原理学习总结

虽然现在深度学习算法大行其道，但很多数据量往往没有太大，无法支持神经网络，并且如风控等一些业务需要可解释的算法模型，所以XGBoost等一众集成学习算法还是有很大的用武之地的。
ffjsls·2019-12-02 21:00

2018-07-28-论文阅读（1）-Learning Ensembled for Structured Prediction Rules

②问题领域  这篇论文是针对集成学习提出的新算法。试图通过
王难难难·2019-12-01 05:11

随机森林算法入门(python)

目录1什么是随机森林1.1集成学习1.2随机决策树1.3随机森林1.4投票2为什么要用它3使用方法3.1变量选择3.2分类3.3回归4一个简单的Python示例结语前言：随机森林是一个非常灵活的
时空Drei·2019-11-29 20:50

Xgboost原理

1.集成学习所谓集成学习，是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终预测结果。
不可能打工·2019-11-29 17:10

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
jpld·2019-11-22 13:00

决策树(中)-集成学习、RF、AdaBoost、Boost Tree、GBDT

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读)：1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/862637862.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/805986523.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/836849954.GBDT算法原理以及实例
控球强迫症·2019-11-21 18:00

集成学习与模型融合

https://www.hrwhisper.me/machine-learning-model-ensemble-and-bagging/image.png如果硬要把集成学习进一步分类，可以分为两类，一种是把强分类器进行强强联合
小幸运Q·2019-11-21 11:50

一堂课学会深度学习最前沿技术：麻省理工公开课2019【PPT】

本节课涉及了2017年和2018年的重大进展，分别是：BERT和自然语言处理（NLP）特斯拉Autopilot2代以上硬件：规模化神经网络AdaNet：可集成学习的AutoMLAutoAugment：用强化学习做数据增强用合成数据训练深度神经网络用
智东西·2019-11-18 00:00

AdaBoost算法原理详细总结

在集成学习方法之Bagging，Boosting，Stacking篇章中，我们谈论boosting框架的原理，在boosting系列算法中，AdaBoost是著名的算法之一。
天才厨师1号·2019-11-16 23:37

集成学习系列(七)-Stacking原理及Python实现

之前参加了一个蚂蚁金服的数据挖掘比赛，最后初赛拿到了37名，全是靠的stacking呀，不过懒癌晚期患者直到现在才把学到的东西整理出来，简直无药可救了。1、Stacking原理stacking就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。他具体是怎么实现的呢，我们来通过代码了解一下吧，代码来源于githubhttps://github.c
文哥的学习日记·2019-11-06 06:10

第八章 数据决策分析算法——基于随机森林的决策分类

随机森林就是通过集成学习的思路将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质是属于机器学习的一大分支——集成学习。8.4.1随机森林的特点1、当分类资料集合具有很多
文颜·2019-11-05 17:57

Adaboost 算法

本文结构：什么是集成学习？为什么集成的效果就会好于单个学习器？如何生成个体学习器？什么是Boosting?Adaboost算法？什么是集成学习集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器。
不会停的蜗牛·2019-11-05 16:40

Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解（二）

使用sklearn进行集成学习——实践系列《使用sklearn进行集成学习——理论》《使用sklearn进行集成学习——实践》目录1RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解
MapleLeaff·2019-11-03 17:33

机器学习校招笔记3:集成学习之Adaboost

集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是是boosting系
薛皓哲·2019-11-01 14:02

【集成学习】sklearn中xgboost模块的XGBClassifier函数

#常规参数boostergbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread=-1时，使用全部CPU进行并行运算（默认）nthread=1时，使用1个CPU进行运算。scale_pos_weight正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本的权重
tan_2810·2019-10-31 18:00

机器学习 | boosting提升算法

原文请移步博客园集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能，这对“弱学习器”尤为明显。
JSong1122·2019-10-31 03:13

机器学习算法大汇总--线性回归、逻辑回归、正则化、神经网络、SVM、K-Means、PCA、集成学习等！

1.算法分类机器学习算法分为：有监督，无监督两大阵营1.有监督：单变量线性回归，多变量线性回归，逻辑回归，多项式回归，神经网络，支持向量机，决策树，KNN，朴素贝叶斯，集成学习，等2.无监督：聚类：K-Means
DeltaTheta·2019-10-29 20:09

非线性分类——决策树

2.非线性的思想最近邻k近邻决策树神经网络集成学习决策树决策树的目标：产生一棵泛化能力强的决策树。决策树的基本流程符合分而治之(divide
学习炒菜的小芹菜·2019-10-25 10:44

从决策树、GBDT到XGBoost和LightGBM总结

二、集成学习集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能。
奔向算法的喵·2019-10-20 11:36

04-01 集成学习基础

目录集成学习基础一、集成学习基础学习目标二、集成学习基础引入三、集成学习基础详解3.1个体学习器3.2Boosting3.3Bagging3.3.1自助采样法3.4结合策略3.4.1平均法3.4.2投票法
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

集成学习(一)：概述

集成学习通过构建多个学习器然后进行某种方式的组合来达到学习的任务，通过集成学习可以增强模型的学习和泛化能力。下面总结以下集成学习的最基本概念。
Freiburger·2019-10-14 23:00

集成学习的不二法门bagging、boosting和三大法宝<结合策略>平均法，投票法和学习法（stacking）

这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemblelearning)。集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果，与单一的模型相比，这种方法允许产生更好的预测性能。
wqbin·2019-10-08 10:00

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

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。
人工智能知识库·2019-09-29 00:00

吴恩达机器学习入门笔记10/11-贝叶斯分类器/集成学习(西瓜书补充)

10贝叶斯分类器10.1朴素贝叶斯分类器假设所有属性相互独立\[h_{nb}(\boldsymbol{x})=\underset{c\in\mathcal{Y}}{\arg\max}P(c)\prod_{i=1}^{d}P\left(x_{i}|c\right)\tag{10.1}\]\(P(c)=\frac{|D_c|}{|D|}\)，\(P(x_i|c)=\frac{|D_{c,x_i}|}{
jestland·2019-09-19 12:00

《统计学习方法》-李航、《机器学习-西瓜书》-周志华总结+Python代码连载（五）--集成学习_提升方法

一、集成学习概论集成学习（Ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，实际上，就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的道理。
xiao韩·2019-09-18 09:25

Xgboost - A scalable tree boosting system Chiang

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）其核心是对决策树（DecisionTree）的增强（Boosting）方法，属于集成学习（EnsembleLearning）。
gzq0723·2019-09-17 09:21

集成学习：让算法和算法赛跑

文章目录集成学习的基本概念构建弱分类器：决策树自助采样法bootstrappingbootstrapping的核心思想bootstrapping与permutation的区别baggingboosting
lxy_Alex·2019-09-16 22:43

集成学习Python代码

理论知识见：https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80431496https://sklearn.apachecn.org/docs/0.21.3/12.htmlBagging：importitertools#相当多的牛逼闪闪的数学算法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplot
Carohuan·2019-09-16 14:26

Xgboost - A scalable tree boosting system Chiang

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）其核心是对决策树（DecisionTree）的增强（Boosting）方法，属于集成学习（EnsembleLearning）。
李文哲·2019-09-05 00:00

《机器学习》周志华西瓜书习题参考答案：第8章 - 集成学习

TeFuirnever/article/details/96178919——————————————————————————————————————————————————————《机器学习》周志华西瓜书学习笔记（八）：集成学习
我是管小亮 :)·2019-09-05 00:00

随机深林

一、Bagging和Boosting的概念与区别该部分主要学习自：http://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html随机森林属于集成学习（EnsembleLearning
Aamax·2019-09-04 14:36

《机器学习》周志华西瓜书学习笔记（八）：集成学习

【机器学习】《机器学习》周志华西瓜书笔记/习题答案总目录https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/96178919——————————————————————————————————————————————————————《机器学习实战》学习笔记（七）：利用AdaBoost元算法提高分类性能《机器学习》周志华西瓜书习题参考答案：第8章-集成
我是管小亮 :)·2019-09-04 00:00

什么是残差网络（ResNet）？

在集成学习中可以通过基模型拟合残差，使得集成的模型变得更精确；在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度神经网络的性能提高变强。
choushi5845·2019-09-02 17:00

《机器学习实战》学习笔记（七）：利用AdaBoost 元算法提高分类性能

TeFuirnever/article/details/99701256——————————————————————————————————————————————————————《机器学习》周志华西瓜书学习笔记（八）：集成学习
我是管小亮 :)·2019-09-02 00:00

集成学习

Infi-chu:http://www.cnblogs.com/Infi-chu/一、集成学习简介集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。
Infi_chu·2019-08-30 16:00

第7章 集成学习和随机森林

第7章集成学习和随机森林写在前面参考书《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》工具python3.5.1，JupyterNotebook,Pycharm投票分类器使用不同的训练方法训练同样的数据集
李英俊小朋友·2019-08-27 08:00

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
AdamDing·2019-08-21 18:00

集成学习—随机森林原理（理解与论文研读）

如果只想大致理解下随机森林的原理请看第一部分，第二部分是对原论文的研读（灰色引用标记的为证明或自己的理解），这部分可能需要花的时间比较长，不需要的可以忽略。此外，文末列出来的参考视频，如果读论文还是不太懂个人觉得很有必要看看，会加深理解，因为读完论文再看了一遍也让我对之前脑海中的袋外估计、特征重要性等内容有了推掉重来的印象。第一部分：理解随机森林（Randomforest，简称RF）是由LeoBr
学吧学吧终成学霸·2019-08-21 17:40

sklearn中调用集成学习算法

1、集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练，最后结合不同的算法给出的意见进行决策，这个方法兼顾了许多算法的"意见"，比较全面，因此在机器学习领域也使用地非常广泛。
The-Chosen-One·2019-08-20 23:00

集成学习问题汇总

文章目录1.集成学习的结合策略有哪些？2.Bagging和Boosting两者之间的区别？3.Boosting集成算法中Adaboost、GBDT与XGBoost的区别?4.RF和GBDT的区别？
Seven_0507·2019-08-20 10:57

机器学习集成学习原理

//2019.08.19#机器学习集成学习1、集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练，最后结合不同的算法给出的意见进行决策，这个方法兼顾了许多算法的"意见"，比较全面，因此在机器学习领域也使用地非常广泛
The-Chosen-One·2019-08-19 23:00

机器学习中集成学习知识点总结(Baggig(RF)+Boosting(AdaBoost+GBDT+XGBoost+LightGBM))

Date:2019-08-19机器学习岗位，集成学习是必不可少要了解的知识点，一、前言介绍relation：所谓集成学习，是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来
Roy-Better·2019-08-19 12:20

大白话5分钟带你走进人工智能-第32节集成学习之最通俗理解XGBoost原理和过程

目录1、回顾：1.1有监督学习中的相关概念1.2回归树概念1.3树的优点2、怎么训练模型：2.1案例引入2.2XGBoost目标函数求解3、XGBoost中正则项的显式表达4、如何生长一棵新的树？5、xgboost相比原始GBDT的优化：6、代码参数：1、回顾：我们先回顾下有监督学习中的一些核心概念：1.1有监督学习中的相关概念我们模型关注的就是如何在给定xi的情况下获得ŷi。在线性模型里面，我们
L先生AI课堂·2019-08-14 17:00

逻辑回归算法介绍

LogisticRegression)1、根据2017-2018年人工智能与大数据科学领域的统计，不同的机器学习算法应用占比排名如下，其中，逻辑回归、决策树、随机森林以及人工神经网络算法占比前四，应用最为广泛，其次是贝叶斯算法、集成学习以及支持向量机
The-Chosen-One·2019-08-13 17:00

集成学习原理总结(bagging\boosting)

原文链接：http://www.sohu.com/a/278772495_163476转载：集成学习原理总结前言集成学习是目前比较火的机器学习方法，也是面试官考察的一个重点方向。
沐雨金鳞·2019-08-13 11:51

集成学习(Ensemble Learning)：Boosting、Bagging、Random Forest、Stacking

文章目录集成学习(EnsembleLearning)BoostingBaggingRandomForestStacking算法流程测试与模型使用集成学习(EnsembleLearning)  集成学习主要有两个分类
Leon_winter·2019-08-11 16:09

GBDT算法梳理

提升树模型可以表示为决策树的加法模型：GBDT（梯度提升树）是集成学习
紫砂痕·2019-08-11 00:54

西瓜书机器学习算法脉络梳理之集成学习

集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器完成任务。
klchang·2019-08-10 20:00

Spark随机森林实现票房预测

前言最近一段时间都在处理电影领域的数据,而电影票房预测是电影领域数据建模中的一个重要模块,所以我们针对电影数据做了票房预测建模.前期工作一开始的做法是将这个问题看待成回归的问题,采用GBDT回归树去做.训练了不同残差的回归树,然后做集成学习
Quincy1994·2019-08-10 12:01
上一页 44 45 46 47 48 49 50 51 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他