BOOST程序库

使用K-Fold训练和预测XGBoost模型的方法

文章目录一、前言二、Xgboost一般的训练方法2.1问题及数据分析2.2搭建xgboost预测模型2.3XGBoost模型训练保存及模型评估2.4使用XGBoost模型进行预测三、使用F-fold方法训练和预测
Dark universe·2022-12-31 12:06

【机器学习】9种回归算法及实例总结，建议学习收藏

在本文中，我们将通过使用Scikit-learn和XGBoost的动手实践来学习9种流行的回
Python数据开发·2022-12-31 06:33

有监督算法和无监督算法都有哪些

有监督分类的算法:在已经有标签的数据上去分类在已经有标签的数据上去预测上传笔记本电脑的品相品相好的给1不好的给0主要有下面一些分类算法k临近算法分类朴素贝叶斯分类决策树分类随机森林分类分类回归分类KNNAdaboostGDDTXGBoostLightGBM
一个人看小丸子·2022-12-30 22:30

机器学习算法岗：常见面试问题及解答整理，持续更新

二、过拟合的原因及如何防止三、几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导1、SVM原理2、LR（线性回归）原理2.5、SVM与LR异同点3、GBDT原理4、EM（期望最大）原理5、XGBoost
CV干饭王·2022-12-30 22:59

【机器学习常见的分类聚类学习方法】

集成分类学习方法：Boosting集成方法、Bagging（随机森林）、Adboost聚类方法：原型聚类（k-means）、密度聚类（DBSCAN）、层次聚类
胡萝卜糊·2022-12-30 20:08

基于Django 的商城网站源码（1.0）

用到的环境及第三方应用前端界面用到的是boostrap3，只做了几个页面简单的规划。源码主要完成了会员的注册，登录，密码的修改重置。密码重置部分需要自己重新配置SMTP服务。
Ltanke·2022-12-30 16:02

Neo4j使用记录--APOC和GDS的安装【实践】

APOC插件APOC简介APOC即AwesomeProceduresonCypher，是Neo4j最大和最广泛使用的扩展库，是Neo4j过程和函数的标准实用程序库。
故事挺秃然·2022-12-30 15:24

机器学习中级课程 3.分类变量

机器学习中级教程1.介绍2.缺失值3.分类变量4.管道(Pipelines)5.交叉验证6.梯度提升(XGBoost)7.数据泄漏有很多非数字数据。下面是如何将其用于机器学习。
cndrip·2022-12-30 11:39

【学习笔记】机器学习算法（三）基于LightGBM的分类预测

LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGB
HLLOVELZ·2022-12-30 11:07

深度之眼（二十三）——Python：Sklearn库

文章目录零、导读一、数据集的预处理（鸢尾花数据集为例）二、八大传统分类算法2.1K邻近2.2朴素贝叶斯2.3决策树2.4逻辑回归2.5支持向量机2.6集成方法2.6.1随机森林2.6.2Adaboost2.6.3
周末不下雨·2022-12-30 07:19

基于Boostrap+jsp+spring+mysql的音乐推荐系统

1.项目简介本音乐网站的开发主要利用spring框架开发后台，前端采用Boostrap+jsp实现，数据库使用的是MySQL。1.2用户模块功能描述其中，用户信息管理以及订单是禁止匿名用户访问的内容。
biyezuopinvip·2022-12-30 04:22

阿里云天池大数据竞赛——O2O优惠券使用预测（基于XGBoost）（附python Jupter代码）

赛题链接：天池新人实战赛o2o优惠券使用预测-天池大赛-阿里云天池赛题提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为，预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。题中所给数据的特征较少，所以特征工程的构建是本题的重中之重，如何构建合适的特征向量？博主认为：一方面要凭借主观经验，比如说到要预测用户优惠券使用情况，我们凭借经验也能想到其会与"用户的商家偏好"，
MITTYzhao·2022-12-30 01:01

天池大赛o2o优惠券第一名代码笔记之_xgb

源码在我python3.6上出来点小问题如图：问题解决方法源码：importpandasaspdimportxgboostasxgbfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerdataset1
Gunther17·2022-12-30 01:58

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于链家租房数据分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据；2对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.
·2022-12-30 00:06

DS&ML_特征工程笔记

其他相关文章DS&ML_关联分析笔记DS&ML_分类算法笔记之支持自动机SVM模型DS&ML_分类算法笔记之随机森林、梯度提升树、XGBoost模型DS&ML_分类算法笔记之k-近邻、KD-Tree模型
sgyzetrov·2022-12-29 22:13

机器学习算法的应用场景（比如朴素贝叶斯、决策树、K 近邻、SVM、逻辑回归）

神经网络（13.2%）和boosting（~9%）表现不错。数据维度越高，随机森林就比AdaBoost强越多
flare zhao·2022-12-29 18:19

【CVPR2022 BoostMIS 论文笔记】自适应伪标记和信息主动标注的医学图像半监督学习

3Method3.1公式化符号3.2医学图像任务模型3.3基于一致性的自适应标签传播器3.4对抗性不稳定选择器3.5平衡不确定性选择器3.6训练算法4实验4.2实验结果4.3深度分析摘要在本文中，我们提出了一种名为BoostMIS
葡萄柚籽·2022-12-29 16:08

python编程从入门到实践django-首页

[德]达恩·巴德尔（DanBader）本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、...结城浩丛熙江志强译《数学女孩》系列以小说的形式展开
weixin_37988176·2022-12-29 16:04

[转]机器学习和深度学习资料汇总【01】

article/details/52105681《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost
weixin_30535913·2022-12-29 15:28

简单的利用boost.python 和 boost.numpy 实现python和c++之间数据通信例子

对利用boost库生成python库一点记录boost.python对c++很友好，甚至能直接将python的一些数据结构list（列表），dict（字典）和相互嵌套等数据传输到c++，boost.numpy
meng_zhi_xiang·2022-12-29 13:41

python数据分析与挖掘实践大作业_数据挖掘大作业最终报告.PDF

2620160012王晓媛2620160007李昱燃2620160009用户行为预测——以某电信公司为例摘要本文讨论了一个关于用户行为预测的数据挖掘问题，在对某电信公司客户数据集的处理、RandomForestAdaBoost
weixin_39842237·2022-12-29 13:09

传统机器学习

列1列2机器学习方法模型评估与选择性能度量、偏差与方差线性模型线性回归、逻辑回归决策树信息增益、剪枝、C4.5神经网络SVM对偶问题、核方法贝叶斯分类器极大似然估计、EM算法集成学习boosting、bagging
Alchemist Notes·2022-12-29 12:43

ROS之读取rosbag并保存到新rosbag

#include#include#include#include#include#include#defineforeachBOOST_FOREACHintmain(){rosbag::Bagbag,bw
刀么克瑟拉莫·2022-12-29 11:45

【C++】const与shared_ptr使用中的一个细节

参考：记录以下boost::shared_ptr的一个使用细节shared_ptr::operator->返回的是T*类型指针，非constT*指针。
Amelie_xiao·2022-12-29 11:12

opencv实现单目标跟踪

BOOSTINGTracker：和Haarcascades（AdaBoost）背后所用的机器学习算法相同，但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢，并且表现不好，但是作为元老还是有必要提及的。
平行世界里的我·2022-12-29 11:00

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.ensemble.gradient_boosting‘

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘sklearn.ensemble.gradient_boosting’使用joblib加载模型时报错，以为是joblib问题，使用pickle
bhcgdh·2022-12-29 02:34

利用集成学习（Adaboost（DTs））对高光谱影像数据集（mat）分类

Salinas的mat文件以Indianapines为例：Indian_pines.mat、Indian_pines_gt.matBand:220pixel:145*145class:16类别：2.方法adaboost
西红柿炒豆腐·2022-12-28 23:21

简单容易理解的迁移学习（TrAdaBoost），附带迁移学习的原论文

什么是迁移学习？迁移学习是指将一个场景下学习到的知识迁移到另一个场景应用（这个场景是自己模型需要的场景）。简单举例说明一下：比如说你学会走了在去跑是不是就更容易了。会英语就更容易学习语法了这就是人类与生俱来的能力，利用已有的知识经验来解决相似的任务，当然我们也希望机器也具备这样的能力。在举例子说明：假如你现在能区分一张猫和狗的图片，那么现在能不能区分苹果和梨的区别，这样就可以让机器有了前者的经验来
Cchaofan·2022-12-28 23:14

python安装dlib包_安装dlib包出现各种问题解决(超简单，亲测成功）

安装dlib，然后各种报错，什么cmake没装啊，什么boost没装啊，然后都试了一遍，没解决最后找到一个最合适的方法。
weixin_39674028·2022-12-28 20:12

Windows10 Python安装dlib库失败

1.安装dlib前需要有依赖库，cmake和boost。多简单的问题对不对？
花雪随风不厌看·2022-12-28 20:40

使用GridSearchCV给XGboost模型进行参数调优

Scikit-learn中提供了一个函数可以帮助我们更好地进行调参：sklearn.model_selection.GridSearchCV常用参数解读：estimator：所使用的分类器，如果比赛中使用的是XGBoost
黄佳俊、·2022-12-28 15:11

GridSearch调参xgb

importxgboostasxgbimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoretrain_data
zanlinux·2022-12-28 15:41

多目标任务 Xgboost 参数优化，通过交叉验证方法选择最优参数（一次输出多个 y ）

importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttimefromsklearn.multioutputimportMultiOutputRegressorimportmatplotlib.pyplotasplt#核心代码，设置显示的最大列、宽等参数，消掉打印不完全中间的省略号pd.set_option('display.max_columns',1000)
tutu96177·2022-12-28 15:39

XGBoost学习（五）：参数调优

XGBoost学习（一）：原理XGBoost学习（二）：安装及介绍XGBoost学习（三）：模型详解XGBoost学习（四）：实战XGBoost学习（五）：参数调优XGBoost学习（六）：输出特征重要性以及筛选特征完整代码及其数据
安然烟火·2022-12-28 15:07

XGBoost参数调优小结

作者：张磊从事AI医疗算法相关工作个人微信公众号：机器学习算法那些事（微信ID：zl13751026985XGBoost在K
R3eE9y2OeFcU40·2022-12-28 15:06

GridSearchCV调参过程展示 + 模型融合

由于调参过程展示这块容易忘，所以就索性直接在这记录一下，具体代码和效果如下（调参顺序可以不按以下顺序，建议先调学习率，然后确定学习率调整弱学习器个数，调参技巧可以查看我的此篇博客：机器学习-XGBoost
醉翁之意不在酒~·2022-12-28 15:35

近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
pinjer·2022-12-28 14:03

OpenCV学习笔记与代码示例（一）：载入、显示和储存图像

1.OpenCV整体结构OpenCV是一个开源的计算机视觉程序库，可以在Windows、Linux等多平台下运行。OpenCV库分多个模块，我们可以
黑化咸鱼·2022-12-28 09:34

Python实现基于Optuna超参数自动优化的Catboost回归模型(CatBoostRegressor算法)项目实战

CatBoost是一种基于对称决策树（oblivioustrees）为基学习器实现的参数较少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主
胖哥真不错·2022-12-28 08:08

可解释的机器学习(XML)概览

一、引言近年来，机器学习在大数据和算力发展的加持下在各个应用领域获得了令人印象深刻的成果，尤其是深度学习模型和集成学习模型（RandomForest，XGBoost和LigntGBM）。
zhfplay·2022-12-28 08:51

MATLAB算法实战应用案例精讲-【集成算法】集成学习模型Blending（附Python实现代码）

目录前言几个高频面试题目1.集成学习中bagging,boosting,blending,stacking这几个概念的区别是什么？
林聪木·2022-12-27 22:43

集成学习 | MATLAB集成学习算法比较

集成学习|MATLAB集成学习算法比较目录集成学习|MATLAB集成学习算法比较基本介绍模型描述模型分析模型比较参考资料开心一刻基本介绍常见的集成学习框架有三种：Bagging，Boosting和Stacking
机器学习之心·2022-12-27 22:11

机器学习matlab代码整理--非神经网络学习器

支持向量机k-近邻线性判别分析随机森林RSSBaggingBoosting逻辑回归朴素贝叶斯程序包链接：https://pan.baidu.com/s/1M_lzlJ5LqyGY96KTAYDakw提取码
25岁的学习随笔·2022-12-27 22:09

机器学习十大算法之Matlab-7随机森林10集成学习

机器学习十大算法之Matlab-7随机森林10集成学习随机森林+BoostingMatlab代码随机森林例子1-用随机森林算法对周志华《机器学习》中的西瓜数据集3.0进行分类例子2-用随机森林算法对鸢尾属植物数据集
林大帅6688·2022-12-27 22:35

机器学习基础简述（一）：决策树

1.几种常见算法的简单对比算法类别算法特点对比损失函数随机森林（RF）bagging方法，基于样本对样本进行有放回采样，多次采样来训练不同树，最后投票得到结果adaboostboosting方法，基于样本提高被错分样本的权重
巧克力珍珠奶茶·2022-12-27 21:17

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
RYP_S·2022-12-27 15:16

近200篇机器学习&深度学习资料分享

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.
麦晓宇·2022-12-27 15:43

face_recognition人脸识别库的安装

在安装face_regcition库时需要C++环境，需要另外安装cmake，boost，dlib三个库，安装cmake时直接用pipinstallcmake安装boost使用pipinstallboost
m0_50909341·2022-12-27 14:56

分类预测 | MATLAB实现RUSBoost自适应提升随机欠采样的不平衡数据分类预测

分类预测|MATLAB实现RUSBoost自适应提升随机欠采样的不平衡数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现RUSBoost自适应提升随机欠采样的不平衡数据分类预测基本描述研究回顾样本采样技术集成学习技术程序设计参考资料致谢基本描述数据不平衡分类是对各类别间样本的数目相差较大的数据集进行分类
机器学习之心·2022-12-27 12:05

不平衡数据处理技术——RUSBoost

RUSBoost是一个非常简单的针对不平衡数据集的算法，算法如其名，就是RUS+BoostRUS（randomundersampling）：随机欠抽样，随机从数据集中抽取一定量的多数类样本和少数类组成平衡分布的训练数据集
chuduogui9750·2022-12-27 12:35
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