BOOST程序库第75页

CMake error: error in configuration process, project files may be invalid

很奇怪按照别人的安装步骤，竟然出现了问题，（好吧，其实我在安装的过程中，我在打字，不知道，按错按钮没）可以查看Cmake中具体的错误：是说找不到boost的路径，当时我就重新安装了一下，用的是【1】boostpro

丁路人·2022-12-27 11:34

达人评测 GTX1650Ti、GTX1660Ti和RTX3050Ti差距大不大

标准版核心频率1395MHz，Boost频率1560MHz，TDP为50W；Max-Q版TDP降到35W-40W左右，频率也有一定的下降；选GTX1650Ti、GTX1660Ti还是RTX3050Ti这些点很重要

m0_52331396·2022-12-27 11:54

【迁移攻击笔记】Curls & Whey: Boosting Black-Box Adversarial Attacks

核心思想：①Curls迭代：梯度下降/上升方向+二分法优化+varience-reduced优化其中，（12）记录先前的对抗以对当前方向产生影响：（15）为二分法，比较简单：②Whey优化：将Curls找出的最优对抗样本中的元素按大小排列，逐一减半观察效果，不变保留操作否则放弃操作：③实验结果

少年芒果君·2022-12-27 09:34

Boosting Black-Box Attack with Partially Transferred Conditional Adversarial Distribution

这项工作研究了针对深度神经网络(DNN)的黑盒对抗性攻击，其中攻击者只能访问被攻击的DNN模型返回的查询反馈，而模型参数或训练数据集等其他信息是未知的。提高攻击性能的一种有前途的方法是利用一些白盒代理模型和目标模型（即被攻击模型）之间的对抗性可迁移性。然而，由于代理模型和目标模型之间的模型架构和训练数据集可能存在差异，被称为“代理偏差”，对抗性可迁移性对提高攻击性能的贡献可能会被削弱。为了解决这个

你今天论文了吗·2022-12-27 09:03

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.

暁樱·2022-12-27 09:27

机器学习之算法总结

传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。

IT_xiaobaibai_·2022-12-27 09:18

机器学习&深度学习资料

ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md《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

Bryan__·2022-12-27 09:16

稠密ORBSLAM修改

OpenCV4.3.0REQUIRED)find_package(Eigen3REQUIRED)find_package(PangolinREQUIRED)find_package(G2OREQUIRED)find_package(BoostREQUIRED

qq_44601476·2022-12-27 07:17

python xgboost建模过程_机器学习——XGBoost大杀器，XGBoost模型原理，XGBoost参数含义...

0.随机森林的思考随机森林的决策树是分别采样建立的，各个决策树之间是相对独立的。那么，在我们得到了第k-1棵决策树之后，能否通过现有的样本和决策树的信息，对第m颗树的建立产生有益的影响呢？在随机森林建立之后，采用的投票过程能否增加一定的权值呢？在选取样本的时候，我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值，使之得到更多的重视呢？1.什么是提升思想提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步

关健明·2022-12-27 07:13

XGBoost学习（三）：模型详解

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·2022-12-27 07:12

xgb的简单使用（特征选择，重要性图像绘制，分类，预测）

2016年，陈天奇在论文《XGBoost：AScalableTreeBoostingSystem》中正式提出该算法。

直方大·2022-12-27 07:12

Python降低XGBoost 过度拟合多种方法

之前已经讲过机器学习的XGBoost算法简介XGBoostfeatureimportance特征重要性-实战印第安人糖尿病数据集，今天来讲解xgboost过度拟合问题。

python机器学习建模·2022-12-27 03:33

机器学习工具篇_sklearn_随机森林

集成评估器一个模型是一个评估器多个模型成为集成评估器(ensembleestimator)每个模型,或者叫单个评估器,都叫做基评估器(baseestimator)常用三类:装袋法(Bagging),提升法(Boosting

咸鱼2K·2022-12-26 23:35

effective objective-c 2.0 笔记第三章：接口与API设计

尽量使用不可变对象5.使用清晰而协调的命名方式6.为私有方法名加前缀7.理解objective-c错误模型8.理解nscopying协议选择公司，应用程序或者两者有关联的名字作为类名的前缀，若自己所开发的程序库用到了第三方库

JoesRain_机器学习算法_CVer·2022-12-26 21:14

Effective Objective-C 2.0(52个有效方法) —— 接口与API设计读书笔记

应用程序或二者皆有关联之名称作为类名的前缀，并在所有代码中均使用这一前缀，前缀字母应该大于2个字母（Apple宣称其保留使用所有“两字母前缀”（two-letter-prefix）的权利）若自己所开发的程序库中用到了第三方库

heqiang2015·2022-12-26 20:08

C/C++编程笔记：如何将C ++字符串转换为数字？三种方法教给你

方法3：使用boost词汇表转换Boost库提供了一个内置函数“lexical

一起学编程·2022-12-26 18:42

基于Python的中医藏象辨证量化诊断系统的设计与实现

lunwen+开题报告+开题答辩PPT+毕业答辩PPT+项目源码摘要目的：本设计旨在深入研究深度学习、集成学习等机器学习理论，并应用相关算法开展中医藏象辨证量化诊断的创新研究和应用，在设计和实现AdaBoost

biyezuopinvip·2022-12-26 15:33

IBM SPSS Modeler随机森林算法介绍

在之前的文章《Bagging或Boosting让你的模型更加优化》中，我们介绍了可以通过Bagging或Boosting技术，使得模型更加稳定和准确率更高，那么今天要介绍的随机森林算法，本身的算法逻辑已经使用了

数控小J·2022-12-26 14:50

C++ | boost库入门

目录一、boost库简介二、boost库安装及编译1.目录结构说明2.编译静态库3.构建工具b2三、boost库的简单使用一、boost库简介Boost是一个功能强大,构造精良,跨越平台,代码开源,完全免费的

烫青菜·2022-12-26 13:23

联邦学习概念及应用

目前联邦学习支持的算法：SecureBoost，线性回归，逻辑回归，神经网络算法等。

林立可·2022-12-26 07:50

roc评估logistic_模型评估常用指标

一、ROC曲线和AUC值在逻辑回归、随机森林、GBDT、XGBoost这些模型中，模型训练完成之后，每个样本都会获得对应的两个概率值，一个是样本为正样本的概率，一个是样本为负样本的概率。

weixin_39763683·2022-12-26 01:09

python 机器学习信息熵的计算

题目介绍：描述决策树是非常经典的机器学习模型，以决策树为基模型的集成学习模型（XGBoost、GBDT等）在工业界得到了极为广泛的应用。决策树有三种常见的启发式生成标准，信息增益就是其中之一。

数学是算法的灵魂·2022-12-26 01:02

svm python实现手写字_Python opencv实现的手写字符串识别(SVM 神经网络 K近邻 Boosting......

Python2.7+opencv2.4+numpyopencv2.4只要将\opencv\build\pythonn2.7\cv2.pyd复制到\Python27\Lib\site-packages中就可以了手写字符集在这里http://yann.lecun.com/exdb/mnist/60k个train，10k个test，28*28大小。先把图片上下左右的空白去掉，留下中间的方形空间，缩放到8

weixin_39992831·2022-12-25 20:13

TIP2022｜领域迁移Adaboost，让模型“选择”学哪些数据

论文下载：https://zdzheng.xyz/files/TIP_Adaboost.pdf备份：https://arxiv.org/pdf/2103.15685.pdf作者：ZhedongZheng

Layumi1993·2022-12-25 17:23

机器学习1000题学习笔记

第一篇博客-1000题笔记写作原因优化理论模型分类Sigmoid函数归一化HMM隐马尔可夫模型决策树Adaboost:GDBT极大似然对最小二乘法的解释层级贝叶斯模型EM算法与聚类EM算法的更多解释SVM

一直努力的喜羊羊·2022-12-25 12:00

OpenCV训练分类器

该方法的基本步骤为：首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。

Bryan Ding·2022-12-25 10:35

opencv机器学习 Haar特征 LBP特征 adaboost集成学习级联分类器支持向量机SVM 主成分分析PCA 人工神经网络(ANN) 笑脸检测 SVM分类笑脸检测

github地址一、Haar特征级联分类器（CascadeClassifier）AdaBoost强分类器串接级联分类器是将若干个分类器进行连接，从而构成一种多项式级的强分类器。

EwenWanW·2022-12-25 09:04

Hog SVM 车辆识别

在人脸检测方面目前主流的方法，先不考虑复杂的深度学习，大多采用Haar和Adaboost的手段来实现。我接下来将会用着两种方法来实现对卡口的车辆检测。

LouYihang·2022-12-25 09:59

人工智能与数据挖掘复习

4、简述AdaBoost算法。二、综合题1、设训练例子集如表所示，请用ID3算法完成其学习过程。

喝着奶茶敲实验·2022-12-25 09:52

基于AdaBoost算法的情感分析研究

源码下载http://www.byamd.xyz/hui-zong-1/基于AdaBoost算法的情感分析研究摘要随着互联网的快速发展，各类社交媒体平台如微信、QQ等也与日俱增，而微博更是集成了传统网站

qiu xi sun·2022-12-25 08:04

Python学习笔记----NumPy教程

NumPyNumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

weixin_41065383·2022-12-25 07:21

推荐：数据竞赛的利器XGBoost的常见面试题

XGBoost的威名想必大家都有所耳闻，它不仅是数据科学竞赛神器，在工业界中也被广泛地使用。

风度78·2022-12-25 06:50

【推荐收藏】机器学习9种回归算法原理及实例的总结太详细了

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

2201_75499313·2022-12-25 06:45

c++ using namespace

C++标准程序库中的所有标识符都被定义于一个名为std（standard）的namespace中。一：和格式不一样，前者没有后缀。两者是两个不同的文件

saomanchum·2022-12-25 04:18

天猫复购预测

思路：用LR的预测结果作为baseline;然后分别用XGBoost，LightGBM，CatBoost，DIN，NGBoost，K折xgb+lgb+catb模型融合进行训练并预测，与baseline效果对比

萌主¤小狸·2022-12-25 03:44

CmakeList--Boost/interprocess/message_queue

1、interprocess没有库文件，只用包含头文件就可以使用2、但是message_queue需要librt.so库set(RT_LIBRARIES/usr/lib/x86_64-linux-gnu/librt.so)在target_link中包含即可

搞算法的狮子·2022-12-24 20:46

【机器学习】集成学习+代码实现

分类：bagging，boosting2.bagging概念：采用bootstrapingsampling的有放回的自助采样方法。假设原数据集N个样本，随机有放回的抽取n个作为一个子集，训

maershii·2022-12-24 19:55

机器学习笔记——集成学习EnsembleLearning+代码详解

机器学习笔记——集成学习EnsembleLearning一、集成学习初步了解1.1集成学习基本思想1.2集成学习分类二、AdaBoost2.1AdaBoost基本思想2.2AdaBoost代码详解三、GBM

AgentSmart·2022-12-24 19:52

python 线性回归优化_用Python实现线性回归，8种方法哪个最高效？

即便往前推10年，SVM、boosting等算法也能在准确率上完爆线性回归。那么，为什么我们还需要线性回归呢？一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。

weixin_39744384·2022-12-24 16:22

XGBoost算法浅述

极度梯度提升树XGBoost(xgb,eXtremeGradientBoosting)是boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题都有非常好的效果，是横扫kaggle的王牌算法，其学习应用速度及运行速度都极其快速

一本糊涂张·2022-12-24 14:46

用BERT进行中文短文本分类

刚开始用了SVM、xgBoost效果都不是很好，群里有人说BERT的效果不错，于是自己赶鸭子上架，根据网上的文章，手动实践，赶在比赛结束前一天提交了结果，效果确实比传统机器学习模型要强得多，特记录一下详细步骤与程序

机巧堂堂主居十方·2022-12-24 14:19

Datawhale组队学习之集成学习——Task 6 Boosting

Datawhale组队学习之集成学习——Task6Boosting一、Boosting方法的基本思路二、Adaboost算法1、Adaboost基本原理2、使用sklearn对Adaboost算法进行建模三

Codewith_jing·2022-12-24 14:08

【ML】随机森林(Random Forest) 从入门到放弃再到掌握

目录集成学习决策树BoostingAdaboostGBDT梯度提升决策树是属于boosting集成学习的一种方法，通过构建多颗CART回归树，每一轮利用上一轮学习器的残差进行树的创建。

半九拾·2022-12-24 13:19

SLAM开发环境

开发环境安装Eigen安装sophus安装Pangolin（在slambook2/3rdpart/Pangolin）安装ceres安装g2o安装DBoW3（先装opencv）ch11安装点云库PCL（依赖boost

cery_csdn·2022-12-24 13:49

【白话机器学习】算法理论+实战之K-Means聚类算法

1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost

算法channel·2022-12-24 11:04

风控比赛第一弹

3.模型选择方面，LightGBM,Catboost,Xgboost都表现较好，前两者运行更快，且能自动处理类别特征，处理缺失值。由于是决

vitacode·2022-12-24 10:18

【机器学习】Adaboost、GBDT、XGBoost算法原理解析

问题在上一个问题“boosting思想”中我们已经简单谈了下提升方法boosting的基本思路，这个问题让我们深入了解下boosting思想中最具代表性的算法AdaBoost。

秋天的波·2022-12-24 10:58

bagging和随机森林

随机理解2.3RF与bagging的比较2.4随机森林的特征重要性原理2.5RF优缺点2.6RF与GBDT的区别前言接下来会介绍一些基于决策树的具有代表性的集成模型，如随机森林（RF），GBDT，XGBoost

weixin_50304531·2022-12-24 08:07

随机森林（Random Forest）原理小结

模型评价完整代码参考本博客中使用到的完整代码请移步至:我的github：https://github.com/qingyujean/Magic-NLPer，求赞求星求鼓励~~~集成学习系列文章：集成学习原理小结（AdaBoost

咕叽咕叽小菜鸟·2022-12-24 08:35

XGBoost总结

1.算法原理XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。

happy5205205·2022-12-24 08:01

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