集成学习

第八章 集成学习

试答系列：“西瓜书”-周志华《机器学习》习题试答8.1假设抛硬币正面朝上的概率weip，反面朝上的概率为1-p。令H(n)代表抛n次硬币所得正面朝上的次数，则最多k次正面朝上的概率为答：只需对西瓜数据集3.0中具体相同类别和属性取值的样本进行计数即可得到前三个属性的类条件概率：
lsly·2023-09-03 04:18

丢弃法（Dropout）

概念在现代神经网络中，我们所指的丢弃法，通常是对输入层或者隐含层进行一下操作：1.随机选择一部分该层的输出作为丢弃元素2.把丢弃元素乘以03.把非丢弃元素拉伸本质在集成学习里，我们可以对训练数据集有放回地采样若干次并分别训练若干个不同的分类器
对酒当鸽·2023-09-03 01:36

随机森林算法

介绍随机森林是一种基于集成学习的有监督机器学习算法。随机森林是包含多个决策树的分类器，一般输出的类别是由决策树的众数决定。随机森林也可以用于常见的回归拟合。随机森林主要是运用了两种思想。具体如下所示。
夏子期lal·2023-09-02 19:34

【校招VIP】前端算法考点之大数据相关

考点介绍：大数据的关键技术分为分析技术和处理技术，可用于大数据分析的关键技术主要包括A/B测试，关联规则挖掘，数据挖掘，集成学习，遗传算法，机器学习，自然语言处理，模式识别，预测模型，信号处理，空间分析
校招VIP·2023-09-01 13:14

数据分析 | 特征重要性分析 | 树模型、SHAP值法

本文基于集成学习的方法介绍另外两
梨子串桃子·2023-08-29 01:58

【机器学习】决策树（中）——Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细）

【机器学习】决策树（中）——RandomForest、Adaboost、GBDT（非常详细）-阿泽的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786本文主要介绍基于集成学习的决策树
Jarkata·2023-08-28 18:52

总结

决策树算法的有点简单,直观,可解释性强,建树容易不需要预处理,归一化,以及处理缺失值离散值,连续值,及其混合都可以处理能够多分类缺点容易过拟合,泛化能力不强样本发生改动,会导致树的结构发生变化,这里可以通过集成学习方法解决容易偏向某些特征
zhouycoriginal·2023-08-27 10:03

集成学习：Bagging， Boosting，Stacking

目录集成学习一、bagging二、boostingBaggingVSBoosting1.1集成学习是什么？
ZhangJiQun&MXP·2023-08-25 16:17

2023国赛数学建模思路 - 案例：随机森林

随机森林属于集成学习中的Bagging（BootstrapAGgregation的简称）方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：决策树–Dec
建模君Assistance·2023-08-25 05:11

机器学习十大算法之七——随机森林

0引言集成学习（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横型，集成所有模型的建模结果，基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影
嘿嘻哈呀·2023-08-24 16:23

Python集成学习算法教程

PythonPython由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python在各个编程语言中比较适合新
zmjia111·2023-08-24 12:03

2023年国赛 高教社杯数学建模思路 - 案例：随机森林

随机森林属于集成学习中的Bagging（BootstrapAGgregation的简称）方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：决策树–Dec
m0_71450098·2023-08-23 23:27

2023年国赛数学建模思路 - 案例：随机森林

随机森林属于集成学习中的Bagging（BootstrapAGgregation的简称）方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：决策树–Dec
建模君A·2023-08-23 10:06

第8章：集成学习

个体与集成同质：相同的基学习器，实现容易，但是很难保证差异性。异质：不同的基学习器，实现复杂，不同模型之间本来就存在差异性，但是很难直接比较不同模型的输出，需要复杂的配准方法。好而不同boostingAdaboost求解h求解alphabagging随机森林数据集划分：使用类似自助法的k折交叉验证，有放回的取出，分别训练T个决策树。随机：一个是训练集的随机，一个是属性的随机（每次在当前属性中随机取
why151·2023-08-23 06:16

PP-TS基于启发式搜索和集成方法的时序预测模型，使预测更加准确

为加快企业智能化转型进程，降低时序技术应用门槛，飞桨持续进行产品技术打磨，推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型PP-TS，在电力场景数据集上经过验证，精度提升超20%。PP-TS今天正
飞桨PaddlePaddle·2023-08-23 03:59

数据分析笔试记录--广联达

广联达笔试题目类型：15单选602问答202编程20单选问答编程相关问题数据不平衡处理方法K折交叉验证集成学习集中趋势和离中趋势聚类性能度量题目类型：15单选602问答202编程20单选1.
xiaoxiaolanya·2023-08-22 10:53

Dropout (nn.Dropout()) (为什么神经网络中的dropout可以作为正则化)(model.eval())(为什么Dropout可看作是一种集成学习)

Dropout字面意思就是“丢掉”，是为了防止神经网络出现过拟合，让隐藏层的节点在每次迭代时(包括正向和反向传播)有一定几率(keep-prob)失效。以提高模型的泛化能力，减少过拟合。Dropout属于一种正则化技术。Dropout的probability，实践中最常用的是0.5(或0.1，0.05)Dropout不能用于测试集，只能用于训练集！！！即就比如这样可以认出来这样依然可以一般情况，d
hxxjxw·2023-08-21 21:05

PP-TS基于启发式搜索和集成方法的时序预测模型，使预测更加准确

为加快企业智能化转型进程，降低时序技术应用门槛，飞桨持续进行产品技术打磨，推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型PP-TS，在电力场景数据集上经过验证，精度提升超20%。PP-TS今天正
·2023-08-21 15:45

随机森林过拟合问题及解决办法

随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。每个决策树都是一个分类器，最终的预测结果是所有决策树的预测结果的平均值或投票结果。二、随机森林为什么容易过拟合？
VicRestart·2023-08-19 14:56

一文学会随机森林在sklearn中的实现

1概述集成学习（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。
qq_30895747·2023-08-19 13:14

GBDT算法

一、GBDT是什么全称是：gradientboostingdesiciontree梯度提升决策树决策树是基学习器是；boosting:利用集成学习技术中的boosting技术将多个决策树的结果融合起来得到一个效果强大的学习器
阿君聊风控·2023-08-19 10:38

机器学习之分类模型

机器学习之分类模型概述分类模型逻辑回归最近邻分类朴素贝叶斯支持向量机决策树随机森林多层感知机基于集成学习的分类模型VotingBaggingStackingBlendingBoosting概述机器学习分类模型通过训练集进行学习
cv-player·2023-08-18 16:16

【Sklearn】基于AdaBoost算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习算法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:08

【Sklearn】基于梯度提升树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

基于梯度提升树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理梯度提升树（GradientBoostingTrees）是一种集成学习方法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:38

关于网络入侵检测领域使用Spark/Flink等计算框架做分布式

等计算框架做分布式0、引言1基于LightGBM的网络入侵检测研究2基于互信息法的智能化运维系统入侵检测Spark实现3基于Spark的车联网分布式组合深度学习入侵检测方法4基于Flink的分布式在线集成学习框架研究
不懂开发的程序猿·2023-08-15 08:44

详细讲解R包randomForestSRC实现筛选变量（随机森林）

随机森林是一种基于决策树（decisiontree）的集成学习方法，通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并通过投票或平均等方式综合这些决策树的结果来进行分类或回归。
weixin_49320263·2023-08-15 08:14

R语言生存分析（机器学习）（1）——GBM（梯度提升机）

GBM是一种集成学习算法，它结合了多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型。
weixin_49320263·2023-08-15 08:40

【Sklearn】基于随机森林算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

（Excel可直接替换数据）1.模型原理1.1模型原理1.2数学模型2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:01

9.2 集成学习 boosting

1.集成学习原理image.pngBagging思想，把强变弱，一起出主意，投票或平均。Boosting思想，通过线性组合把弱变强。
蓝天下悠闲的云朵·2023-08-14 22:44

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）bagging+决策树=随机森林随机森林是一种重要的基于Bagging的集成学习方法，用来做分类，回归等问题。
HU_LSS·2023-08-14 06:45

机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计

梯度提升树（GrandientBoosting）是提升树（BoostingTree）的一种改进算法，GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下
机器学习之心·2023-08-14 05:12

常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。
婉妃·2023-08-13 06:14

Python机器学习实战-建立AdaBoost模型预测肾脏疾病（附源码和实现效果）

实现功能建立AdaBoost模型（集成学习）预测肾脏疾病实现代码importpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")pd.set_option
数据杂坛·2023-08-12 06:15

2019年上半年收集到的人工智能集成学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能集成学习干货文章机器学习-集成学习集成学习——Adaboost分类2019-06-23写于苏州市。
城市中迷途小书童·2023-08-12 01:38

微服务技术栈——实用篇

什么是微服务技术栈微服务技术栈=微服务+持续集成学习路线微服务治理认识微服务服务架构演变单体架构单体架构：将业务的所有功能集中在一个项目中开发，打成一个包部署。
itzyj.me·2023-08-11 04:03

日撸代码300行：第63天(集成学习之 AdaBoosting-1)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客学习过程中理解算法参考了：（十三）通俗易懂理解——Adaboost算法原理
WangX-西石油·2023-08-11 02:00

日撸代码300行：第64天(集成学习之 AdaBoosting-2)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客抽象分类器定义了两个抽象方法，是为了支持不同的弱分类器。
WangX-西石油·2023-08-11 02:00

日撸代码300行：第61-62天(决策树算法)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）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packagemachinelearning.decisiontree;importjava.io.FileReader
WangX-西石油·2023-08-11 02:30

日撸代码300行：第65天(集成学习之 AdaBoosting-3)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客今天的代码完成的是基础分类器的集成，类名为Booster。
WangX-西石油·2023-08-11 02:28

机器学习(十八)：Bagging和随机森林

本文目标：理解什么是集成学习，明确Bagging算法的过程，熟悉随机森林算法的原理及其在Sklearn中的各参数定义和使用方法代码及数据集下载点这里一、引言在机器学习的众多算法中，随机森林无疑是其中最受欢迎和最经常被应用的方法之一
算法小陈·2023-08-10 12:39

数据挖掘具体步骤

数据挖掘具体步骤1、理解业务与数据2、准备数据数据清洗：缺失值处理：异常值:数据标准化：特征选择：数据采样处理：3、数据建模分类问题：聚类问题：回归问题关联分析集成学习imageBagging(例如随机森林算法
Element_南笙·2023-08-10 09:36

[PED08]Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记

逐步将例子从简单到困难的纳入到集成学习中。将实例的难易度评价和集成学习集成在一个框架中联合学习算法获得最终的一致的聚类结果1.introduction传统聚类的问题在给定的数据集中，不
张小甜甜·2023-08-07 23:49

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

文章目录1.引言1.1机器学习的定义1.2重要性和应用场景重要性应用场景2.机器学习的早期历史2.1初期理论与算法感知机决策树2.2早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林
TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

决策树与GBDT方法串讲

这两个问题都可以采用集成学习的方法来解
打杂算法工程师·2023-08-05 21:59

集成学习算法是什么？如何理解集成学习？

什么是集成学习？集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
传智教育·2023-08-05 05:33

集成学习：机器学习模型如何“博采众长”

前置概念偏差指模型的预测值与真实值之间的差异，它反映了模型的拟合能力。方差指模型在不同的训练集上产生的预测结果的差异，它反映了模型的稳定性。方差和偏差对预测结果所造成的影响在机器学习中，我们通常希望模型的偏差和方差都能够尽可能地小，从而达到更好的泛化能力。但是，偏差和方差的平衡是一个非常复杂的问题，很难通过简单的调参来解决。因此，在实际应用中，我们需要综合考虑模型的鲁棒性、准确性和泛化能力等多个指
数据与后端架构提升之路·2023-08-04 06:38

【机器学习】处理样本不平衡的问题

文章目录样本不均衡的概念及影响样本不均衡的解决方法样本层面欠采样（undersampling）过采样数据增强损失函数层面模型层面采样+集成学习决策及评估指标样本不均衡的概念及影响机器学习中，样本不均衡问题经常遇到
闪闪发亮的小星星·2023-08-02 19:06

2023年第四届“华数杯”数学建模思路 - 案例：随机森林

随机森林属于集成学习中的Bagging（BootstrapAGgregation的简称）方法。如果用图来表示他们之间的关系如下：决策树–DecisionTree在解释随机森林前，需要先提一下决策树。
m0_71450098·2023-08-02 17:25

随机森林的相关理论知识

文章目录一、定义二、概念梳理1.有监督学习2.集成学习3.bootstrap4.bagging5.决策树6.剪枝二、实现一、定义随机森林是由多个决策树组成的bagging算法，bagging是集成学习的一种
什么都干的派森·2023-08-01 19:59

【机器学习 & 深度学习】通俗讲解集成学习算法

目录：集成学习一、机器学习中的集成学习1.1定义1.2分类器(Classifier)1.2.1决策树分类器1.2.2朴素贝叶斯分类器1.2.3AdaBoost算法1.2.4支持向量机1.2.5K近邻算法
旅途中的宽~·2023-07-31 19:29
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