集成学习第9页

AI2联合USC开源LLM-Blender集成学习框架：先排序再融合｜ACL 2023...

视学算法·2023-07-25 20:41

LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习

LLM集成我们都知道集成学习是一种机器学习方法，旨在提高预测模型的性能和鲁棒性。它通过将多个不同的学习器（如决策树、神经网络等）结合成一个整体

deephub·2023-07-25 20:09

【Ensemble Learning】第 5 章：使用集成学习库

使用高质量的库可以加快初始开发速度，减少错误，减少重新发明轮子的情况，并降低长期维护成本。鉴于机器学习本质上是实验性的，库可以实现快速且可维护的实验。本章的目标是介绍ML-Ensemble，这是一个基于Python的开源库，它包装了scikit集成类以提供高级API。通过Dask扩展XGBoost，Dask是一个灵活的Python并行计算库。Dask和XGBoost可以协同工作以并行训练梯度提升树

Sonhhxg_柒·2023-07-25 11:11

【Matlab】基于随机森林算法的数据回归预测（Excel可直接替换数据）

基于随机森林算法的数据回归预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.分块代码6.完整代码7.运行结果1.模型原理随机森林（RandomForest）回归模型是一种集成学习方法

敲代码两年半的练习生·2023-07-24 16:50

scikit-learn集成学习代码批注及相关练习

一、代码批注代码来自：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_adaboost_twoclass.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-adaboost-twoclass-pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsk

Fishermen_sail·2023-07-24 16:19

机器学习（八）集成学习

8.1基本思想集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习把性能较低的多种弱学习器，通过适当组合形成高性能强学习器的方法。常见的集成学习有两种：bagging和boosting。

晓迦·2023-07-24 15:54

AdaBoost(2018-05-05)

ensemblelearning集成学习定义：集成学习是一种机器学习的示例；多个学习者在学习解决同一个问题，多个学习模型的效果肯定优于一个学习模型。

叨逼叨小马甲·2023-07-23 10:43

AI作业3-监督学习

集成学习从上一次我们就知道AdaBoosting便是集成学习的方法之一，通过迭代地训练一系列的弱分类器，根据每个弱分类器的误差率给予不同的权重，最后将它们组合成一个强分类器。

seveN1foR·2023-07-22 20:56

基于树模型的集成算法---GBDT

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Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。

自由调优师_大废废·2023-07-22 03:10

使用matlab里的集成树进行数据回归预测

当使用MATLAB时，您可以使用集成学习方法中的决策树来进行数据回归预测。决策树回归是一种基于树状结构的机器学习算法，它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测连续值的输出。

晓林爱学习·2023-07-21 03:28

使用matlab里的集成树进行数据分类预测

当使用MATLAB时，您可以使用集成学习方法中的决策树来进行数据分类预测。决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测。

晓林爱学习·2023-07-21 03:25

风度78·2023-07-20 16:47

决策树系列(三)

目标题1.集成学习1.1Bagging1.2Boosting1.3Stacking2.偏差和方差2.1集成学习的偏差和方差2.2Bagging的偏差和方差2.3Boosting的偏差和方差2.4小结3.

莫杨94·2023-07-19 23:21

机器学习---集成学习---XGboost

1.GBDT算法原理XGBoost实现的是一种通用的TreeBoosting算法，此算法的一个代表为梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree,GBDT）GBDT的原理是:>首先使用训练集和样本真值（即标准答案）训练一棵树，然后使用这棵树预测训练集，得到每个样本的预测值，由于预测值与真值存在偏差，所以二者相减可以得到“残差”。>接下来训练第二棵树，此时不再使用真值，而

温旧酒一壶~·2023-07-19 23:10

集成学习Bagging——随机森林模型

RandomForest2.1RandomForestRegressor的实现2.2随机森林回归器的参数2.2.1弱分类器结构2.2.2弱分类器数量2.2.3弱分类器训练的数据2.2.4其它参数1.Bagging方法的基本思想Bagging又称“袋装法”，它是所有集成学习方法当中最为著名

talle2021·2023-07-19 11:41

机器学习(十六)：决策树

一、介绍树模型是目前机器学习领域最为重要的模型之一，同时它也是集成学习中最常用的基础分类器。与线性回归、逻辑回归等算法不同，树模型并不只是一种特定的算法，而是一种涵盖了多种算法的模型族。

算法小陈·2023-07-19 09:17

集成学习-非成对多样性度量-个人总结

一、引言集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。结合策略主要有平均法、投票法和学习法等。

飞机火车巴雷特·2023-07-19 02:20

预测类问题建模解析

灰色预测模型：数据量较少，进行中短期预测时间序列预测模型：预测变量随时间变化，进行中长期预测回归分析预测模型：自变量和因变量之间有逻辑相关性马尔科夫预测模型：系统未来时刻的情况只和现在有关，和过去无关决策树及集成学习

来杯茶_要绿的·2023-07-18 22:33

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第11章集成学习方法

目录第11章集成学习方法11.1集成学习方法：三个臭皮匠赛过诸葛亮11.1.1集成学习方法与经典机器学习算法的关系11.1.2集成学习的主要思想11.1.3几种集成结构11.2集成学习方法的具体实现方式

非文的NLP修炼笔记·2023-07-17 23:03

【ML】第七章集成学习和随机森林

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟认为你向

Sonhhxg_柒·2023-07-17 23:02

python机器学习第七章：集成学习——组合不同模型

·基于多数投票的预测·通过对训练数据集的重复抽样和随机组合降低模型的过拟合（bagging）·通过弱学习机在误分类数据上的学习构建性能更好的模型集成学习集成⽅法（ensemblemethod）的⽬标是：

乐乐大鱼塘·2023-07-17 23:32

西瓜书课后题——第八章（集成学习）

8.1证明式（8.3）公式编辑起来比较麻烦，直接手写拍一个图片给出详细的证明过程。8.2证明：首先，要知道0/1损失函数的一致替代函数的含义。因为0/1损失非凸、非连续，数学性质不好，为了便于计算求解，人们用一些数学性质比较好的函数来替代0/1损失函数。常用的替代函数有指数函数、对数函数、hinge函数。可参见西瓜书130页的内容。0/1损失函数原型如下：所以，对于任意损失函数,则整体损失Loss

乂乂乂乂·2023-07-17 23:01

小白学习机器学习---第七章：集成学习

1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）。

hx14301009·2023-07-17 23:30

第七章集成学习

文章目录第七章集成学习7.1个体和集成7.2Boosting和AdaBoost7.3Bagging和随机森林7.3.1Bagging7.3.2随机森林7.4结合策略7.4.1平均法7.4.2投票法7.4.3

Keep--Silent·2023-07-17 22:27

【机器学习】集成算法:bagging策略包含详细案例

目录前言一、工作原理二、优缺点三、实战案例四、OOB策略五、总结前言Bagging是一种基于集成学习的算法，是一种广泛使用的机器学习技术。

泪懿·2023-07-16 23:44

机器学习 - 随机森林 Random Forest

可以看我之前写的文章https://blog.csdn.net/weixin_41332009/article/details/112276531集成学习。

愉贵妃珂里叶特氏海兰·2023-07-16 03:53

机器学习之随机森林（Random forest）

1什么是随机森林随机森林是一种监督式算法，使用由众多决策树组成的一种集成学习方法，输出是对问题最佳答案的共识。随机森林可用于分类或回归，是一种主流的集成学习算法。

智慧医疗探索者·2023-07-16 03:19

【机器学习小论文】sklearn随机森林RandomForestRegressor代码及调参

二、算法简介2.1随机森林概述随机森林是集成学习方法bagging类中的翘楚。与集成学习boosting类的GBDT分庭抗礼。

小胡同1991·2023-07-16 02:22

【机器学习教程】四、随机森林：从论文到实践

引言随机森林（RandomForest）是机器学习领域中一种强大的集成学习算法。它的优秀性能和广泛应用使得它成为了机器学习领域的一个重要里程碑。

晨星同行·2023-07-16 01:43

Day_63-65 集成学习之 AdaBoosting

目录Day_63-65一.基本概念介绍1.集成学习2.弱分类器与强分类器二.AdaBoosting算法1.AdaBoosting算法框架介绍2.AdaBoosting算法过程三.代码的实现过程1.WeightedInstances

DARRENANJIAN·2023-07-15 17:20

Adaboost算法

title:Adaboostdate:2021-12-2101:27:40tags:机器学习关于AdaboostAdaboost算法是针对二分类问题提出的集成学习算法，是boosting类算法最著名的代表

hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:23

随机森林回归算法的Python实现与应用

摘要随机森林回归是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来实现回归任务，构建多个决策树，并将它们组合成一个强大的回归模型。本文将会从随机森林回归算法的算法原理、Python实现及实际应用进行详细说明。

小皇的奶黄包·2023-07-15 02:20

python实现对森林生物量进行随机森林回归预测

使用随机森林回归预测森林生物量（python）随机森林算法的基本思想是基于多颗决策树的集成学习过程，使用场景广泛，一般的分类回归问题都可以使用。我们以光学影像为例，来估测森林生物量。

从凌开始学GIS·2023-07-15 02:46

机器学习随机森林笔记

随机森林（RandomForests）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它是由LeoBreiman和AdeleCutler于2001年提出的，是集成学习中最受欢迎和广泛应用的算法之一。

Aresiii·2023-07-14 09:53

决策树（ID3、C4.5、CART）

1、前言决策树是目前机器学习算法中使用较多的一种算法，即使在各大竞赛中（kaggle、天池等），使用较多的集成学习（GBDT、XGBoost、LightGBM、catboost等）其基学习器也是树模型

田浩thao·2023-07-14 04:26

机器学习笔记：随机森林

1集成学习集成学习通过构建多个学习器采用加权的方式来完成学习任务一般来讲，多个学习器同属于一种模型，比如决策树，线性模型，而不会交叉用多种模型为了保证集成学习的有效性，多个弱分类器之间应该满足两个条件准确性

UQI-LIUWJ·2023-07-13 22:32

随机森林算法

文章目录1.随机森林原理1.1集成学习1.2Bagging算法1.3随机森林算法2.随机森林算法步骤3.随机森林特点4.随机森林的Python应用4.1RandomForestClassifier随机森林分类

crossoverpptx·2023-06-23 12:25

机器学习期末复习集成学习

1.集成学习的一般结构？（1）产生一组个体学习器（2）用某些策略将个体学习器结合2.（判断）集成学习主要分为并行算法和串行算法。其中随机森林属于串行算法，即每一颗树的学习受其他树学习的影响。

JYHZZ·2023-06-23 07:45

2022（一等奖）D1073基于Himawari-8卫星遥感的黑龙江省地表水时空格局研究

作品介绍1项目简介为探究黑龙江省地表水空间格局变化，本项目以黑龙江省为例，基于高时相Himawari-8号卫星数据，通过影像预处理、特征指数选择、自动阈值分类、集成学习和随机森林分类等步骤，融合IDL二次开发与

sky J·2023-06-23 06:49

机器学习-集成学习-提升树-Xgboost

内容整理自：ML-NLP/MachineLearning/3.3XGBoostatmaster·NLP-LOVE/ML-NLP·GitHubXGBoost——机器学习（理论+图解+安装方法+python代码）_机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习-CSDN博客_pythonxgboost训练目录1.什么是XGBoost1.1XGBoost树的定义1.2正则项：树的复杂度1.3树该怎么长1.

毛飞龙·2023-06-22 08:40

机器学习之XGboost

文章目录1.基本概念1.1集成学习概述1.2Boosting相关算法1.2.2BDT1.2.3AdaBoost1.2.4GBDT1.2.5XGBoost2.XGboost详解2.1梯度提升树2.1.1重要参数

`AllureLove·2023-06-22 08:10

机器学习实践(1.1)XGBoost分类任务

前言XGBoost属于Boosting集成学习模型，由华盛顿大学陈天齐博士提出，因在机器学习挑战赛中大放异彩而被业界所熟知。

赫加青空·2023-06-22 08:38

机器学习实践(1.2)XGBoost回归任务

前言XGBoost属于Boosting集成学习模型，由华盛顿大学陈天齐博士提出，因在机器学习挑战赛中大放异彩而被业界所熟知。

赫加青空·2023-06-22 08:06

集成学习（Bagging、随机森林、Boosting、GBDT）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.集成学习算法简介学习目标：了解什么是集成学习知道机器学习中的两个核心任务了解集成学习中的Boosting和Bagging1.1什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

Le0v1n·2023-06-21 07:08

集成学习进阶（XGBoost、OTTO案例实现、LightGBM、PUBG玩家排名预测）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：知道XGBoost算法原理知道otto案例通过XGBoost实现流程知道LightGBM算法原理知道PUBG案例通过LightGBM实现流程知道Stacking算法原理知道住房月租金预测通过Stacking实现流程1.XGBoost算法原理学习目标：了解XGBoost的目标函数推导过程知道XGBoost的回归树构建方法知道XGBoost与GDBT的区别XG

Le0v1n·2023-06-21 07:37

随机森林（Random Forest）原理解析：从集成学习到决策树集合

目录1.集成学习2.决策树集合3.随机森林的预测4.随机森林优缺点5.随机森林代码实例随机森林是一种强大且常用的机器学习算法，它通过集成学习的思想将多个决策树组合成一个强大的分类或回归模型。

旧言.·2023-06-21 06:59

集成学习需要理解的一些内容

本系列为深入篇，尽可能完善专题知识，并不会所有的都会出现在面试中，更多内容，详见：Reflection_Summary，欢迎交流。另外，欢迎大家关注我的个人bolg，知乎，更多代码内容欢迎follow我的个人Github，如果有任何算法、代码疑问都欢迎通过邮箱发消息给我。介绍一下Boosting的思想？初始化训练一个弱学习器，初始化下的各条样本的权重一致根据上一个弱学习器的结果，调整权重，使得错分

slade_sal·2023-06-19 19:49

机器学习强基计划10-1：为什么需要集成学习？核心原理是什么？

目录0写在前面1集成学习概念与优势2结合策略梳理2.1加权平均法2.2投票法2.3学习法3误差-分歧分解0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。

Mr.Winter`·2023-06-18 22:22

风控违约场景如何预测，来看看这份常见的三种模型实现算法对比

其中对于GBDT集成学习树模型，我们是非常熟悉的，而且在此基础上发展而来的XGBoost、LightGBM更是我们日常建模场景中经常接触到的，可以称为是Boosting算法体系的两大“明星”算法。

番茄风控·2023-06-17 04:17

日撸 Java 三百行（61-70天，决策树与集成学习）

目录总述01-10天，基本语法11-20天，线性数据结构21-30天，树与二叉树31-40天，图41-50天，查找与排序51-60天，kNN与NB61-70天，决策树与集成学习71-80天，BP神经网络

闵帆·2023-06-16 10:01

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