BOOST程序库

C++ Boost实现数字与字符串转化详解

目录一、引言二、Boost.LexicalCast2.1示例12.2示例2三、lexical_cast与c/c++提供类似接口的比较3.1两者比较3.2样例一、引言在boost库中，有一个函数Boost.LexicalCast
·2022-12-17 00:56

极智开发 | ubuntu 源码编译 boost

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 本教程详细介绍了ubuntu源码编译boost的方法。
极智视界·2022-12-16 18:46

【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列3：线性回归模型）

基于机器学习的房价预测研究（附完整代码和数据集），系列3：线性回归模型数据的获取、读取、预处理、划分等请见这篇文章：【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列1：数据集）【ML】基于机器学习的房价预测研究（系列2：XGBoost
机器不学习我学习·2022-12-16 16:00

lightgb原理_深入理解LightGBM

本文主要内容概览：1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型
Rome Cao·2022-12-16 15:31

机器学习：xgboost原理及实践

文章目录xgboost原理及实践1.前言2.什么是集成学习？
阳阳yyx·2022-12-16 15:59

用通俗易懂的方式讲解： 随机森林及案例（Python 代码）

文章目录1集成模型简介1.1Bagging算法简介1.2Boosting算法简介加入方式2随机森林模型基本原理3使用sklearn实现随机森林模型4案例：股票涨跌预测模型4.1股票衍生变量生成4.1.1
Python数据挖掘·2022-12-16 15:28

机器学习之随机森林、GBDT、Xgboost

随机森林、GBDT与Xgboost详细推导一.决策树——有监督学习二.随机森林三.GBDT四.Xgboost四.参考文献及链接写在前面的话：这部分内容主要是基本概念与实现方法，便于回顾使用。
小木木木木木mu·2022-12-16 15:27

【机器学习】树及其组合算法（二）（Bagging，Boosting，GBDT，XGboost，Adaboost，随机森林）

2Bagging2.1Bagging的建模2.2Bagging的预测2.3Bagging测试误差的估计2.4Bagging袋装法的缺点3随机森林3.1随机森林降低树间相似性的基本策略：3.2随机森林建模过程4AdaBoost5GBDT5.1
Lianyudedouzi·2022-12-16 15:25

机器学习项目中Xgboost深入理解（二）梯度及GB的理解

Xgboost与GBDT同源，那么所谓的梯度是什么意思呢？G、B又代表什么。1.梯度Gradient梯度是一个向量（矢量），表示梯度是方向导数在某一点的最大值。
云从天上来·2022-12-16 15:54

orb-slam2编译问题

1、undefinedreferencetosymbol'_ZN5boost6system15system_categoryEv'/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so
问题出现再研究·2022-12-16 13:13

深度学习 模型融合/模型集成 model ensemble

将多个个体学习器按一定策略结合成一个学习器（集成）影响因素数据差异不同输入大小训练特征差异不同的模型，提取有差异性的特征四种思想：主流bagging（代表：随机森林RF）：多个模型的结果进行投票亦或求取均值作为最终的输出boosting
puspos·2022-12-16 13:11

梯度提升树GBDT模型原理及spark ML实现

目录一、GBDT模型原理1.1GB(GradientBoost)算法1.2GBDT模型二、sparkML机器学习库中GBDT使用案例三、GBDT与Boost算法比较四、GBDT与RF比较一、GBDT模型原理
辰星M·2022-12-16 11:24

GBDT梯度提升之回归算法个人理解

提升树BoostingTree算法实例详解_程大海的博客-CSDN博客从提升树BoostingTree过度到梯度提升GradientBoosting_程大海的博客-CSDN博客GBDT梯度提升之回归算法个人理解
胖胖大海·2022-12-16 11:53

GBDT梯度提升树原理剖析

GBDT（GradientBoostingDecisionTree）就是一种基于回归的预测方法。今天我们来看一看这个算法的原理。先来熟悉一下回归树的方法。回想决策
数清风·2022-12-16 11:22

Spark 3.0 - 12.ML GBDT 梯度提升树理论与实战

GBDT生成三.GBDT实战1.数据准备2.构建GBDTPipeline3.预测与评估四.总结一.引言关于决策树前面已经介绍了常规决策树与随机森林两种类型的知识，本文主要介绍梯度提升树GradientBoostingDecisionTree
BIT_666·2022-12-16 11:52

Gym库二次开发——(一)完整安装

github.com/openai/gym.git2、安装依赖项sudoapt-getinstall-ycmakezlib1g-devlibjpeg-devxvfbxorg-devpython-opengllibboost-all-devlibsdl2
不会写代码的牛马·2022-12-16 11:20

智能机器人项目，安装人脸识别face_recognition报错解决

Buildingwheelfordlib(setup.py)...error2.Runningsetup.pyinstallfordlib...error解决办法：1、安装dlib前需要先安装cmake和boost
南蓬幽·2022-12-16 10:24

基于adaboost算法的人脸检测_人脸识别系统之人脸检测算法

本文用途仅仅是在前人经验下，自我总结，以供以后学习使用，若有错误，敬请您批评指正。【导读】人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸检测的目标是找出图像中的所有人脸存在的位置，各类方法的输出是人脸矩
weixin_39697143·2022-12-16 09:02

机器学习模型与算法最全分类汇总

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林
Imagination官方博客·2022-12-16 06:10

2022_TIP_DSNet

BoostingRGB-DSaliencyDetectionbyLeveragingUnlabeledRGBImages通过利用未标记的RGB图像来增强rgb-d显着性检测1.动机1)用于监督学习的像素级注释既昂贵又耗时
小羊咩~·2022-12-16 06:30

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第二课第四周）决策树模型学习过程纯度选择拆分：信息增益整合One-hot编码连续值特征回归树使用多个决策树有放回抽样随机森林XGBoost何时使用决策树决策树模型举例解释决策树是如何工作的
Ys能保研·2022-12-16 04:27

sklearn与XGBoost

1在学习XGBoost之前1.1xgboost库与XGB的sklearnAPI陈天奇创造了XGBoost算法后，很快和一群机器学习爱好者建立了专门调用XGBoost库，名为xgboost。
momokofly·2022-12-16 02:00

北航机器学习期末考试试题2020年春

，把2020春季ML考试的试题公开，若侵权，立删前8道题10分，第9题20分决策树采用ID3算法对宇宙星球是否适合生存分类SVM的原理；软间隔、硬间隔；以及对非线性样本点分类集成学习的原理，以及及串行boosting
qq_43343919·2022-12-15 20:53

DataWhale集成学习Task9--Boosting的思路与Adaboost算法

那么，本章介绍的Boostin
程序员狐小李·2022-12-15 18:38

【Linux】源码安装Apache、Mysql、PHP以及LAMP部署验证

、编译安装依赖包apr2、编译安装依赖包apr-util3、编译安装依赖包pcre4、编译安装Apache5、重启apache服务6、修改网页显示内容7、访问测试二、源码安装Mysql1、把系统自带的boost
慢热型网友.·2022-12-15 16:17

Python中Numpy数组转换成C++中OpenCV的Mat类型（超少代码，超快速度）

最近在做项目需要调用C++中的OpenCV源码，必须要将numpy类型的数组传到C++中才行，在网上找了一大圈方法，特别是这个大佬的代码：https://github.com/Algomorph/pyboostcvconverter
Colin_Jing·2022-12-15 15:57

opencv——高通滤波器

#高通滤波器#高通滤波器（HighPassFilter，HPF）是检测图像的某个区域，#然后根据像素与周围像素的亮度差值来提升（boost）该像素的亮度的滤波器。
菜菜Chicken·2022-12-15 15:10

lgg7深度详细参数_机器学习超详细实践攻略(9)：决策树算法使用及小白都能看懂的调参指南...

决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法
weixin_40003478·2022-12-15 14:21

优先深度搜索判断曲线相交_机器学习超详细实践攻略(9)：决策树算法使用及小白都能看懂的调参指南...

决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法
奶茶余香·2022-12-15 14:20

机器学习笔记-AdaBoost理论及实现

AdaBoost简介Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
小刘同学要努力呀·2022-12-15 11:21

Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、支持向量机（SVM）及其在近红外光谱分析中的应用、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM
xiao5kou4chang6kai4·2022-12-15 10:33

什么是判别式模型？什么是生成式模型？

常见的判别模型有：线性回归、boosting、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、逻辑斯特回归等算法。
不拿大场offer不改名·2022-12-15 09:06

xgboost python分类_xgboost-Python代码详解

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)xgboost官网教程https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.html
weixin_39942033·2022-12-15 08:36

【机器学习】机器学习模型解释神器：Shapash

Shapash适用于大多数sklearn、lightgbm、xgboost、catboost模型
风度78·2022-12-15 05:25

浅析机器学习算法的应用场景！

https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33在学习算法的过程里，难免有疑问：k近邻、贝叶斯、决策树、svm、逻辑斯蒂回归和最大熵模型、隐马尔科夫、条件随机场、adaboost
Datawhale·2022-12-15 05:53

机器学习（二）决策树的比较以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性

以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性实验内容实验步骤源代码实验结果总结实验内容在1.9节使用普通的决策树回归器和带AdaBoost算法的决策树回归器预测房屋价格的基础上，判断13个特征中哪个特征对结果的影响最大实验步骤
雨陌潇潇·2022-12-15 03:50

丰富 TF Serving 生态，爱奇艺开源灵活高性能的推理系统 XGBoost Serving

为弥补目前社区在生产环境可用的支持GBDT模型、GBDT+FM二分类模型及GBDT+FM多分类模型部署的推理系统的空白，爱奇艺设计开发了灵活、高性能的XGBoostServing推理系统，并在内部多个业务落地使用
爱奇艺技术产品团队·2022-12-14 23:11

安装了opencv-python,却无法import cv2问题解决

pipinstallnumpyscipymatplotlibscikit-learnjupyterpipinstallopencv-contrib-pythonpipinstalldlib参考博客：Nomodulenamed‘cv2.cv2’其中，若是pipinstalldlib安装失败，可先pipinstallCMake和pipinstallboost
LKCNFV·2022-12-14 23:57

机器学习（二）：房价预测

我们将使用带AdaBoost算法的决策树回归器（decisiontreeregressor）来解决这个问题。决策树是一个树状模型，每个
肉蛋葱鸡起飞·2022-12-14 22:50

NumPy 知识全面知识汇总（持续更新中）

ndarray.ndimndarray.itemsizeNumPy创建数组NumPy从已有的数组创建数组NumPy从数值范围创建数组NumPy切片和索引Numpy数组操作修改数组形状翻转数组NumPy介绍:是Python语言的一个扩展程序库
谦谦菜鸟·2022-12-14 17:54

评分卡模型构建(含泪总结精华!!)

五评分卡模型构建学习目标掌握KS值的计算方法知道评分映射方法知道XGBoost和LightGBM基本原理掌握使用lightGBM进行特征筛选的方法应用toad构建评分卡模型1模型构建流程1.1实验设计新的模型能上线一定要比原有方案有提升
莽撞少年·2022-12-14 16:05

申请评分卡的构建

主要流程：（1）探索性数据分析；（2）通过IV、PSI等指标以及逐步回归对入模变量进行筛选，并结合业务经验对剔除变量进行剔除原因分析；（3）基于Logistic算法进行建模，利用Xgboost算法建模进行模型效果比较
低调隐忍see·2022-12-14 16:56

JavaScript 新提案：array.groupBy()

许多开发人员喜欢Ruby编程语言，因为它具有丰富的标准实用程序库。例如，Ruby中的数组有大量的方法。不过，我们的JavaScrip
·2022-12-14 16:40

python连接sap接口_python中调用api接口

文章胡夫2020-04-19424浏览量Boost.Python简介B
weixin_39812465·2022-12-14 15:24

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_八哥的机器学习深化笔记12_朴素贝叶斯...

典型的判别模型包括：KNN、感知机、决策树、线性回归、逻辑斯蒂回归模型、支持向量机、神经网络、boosting提升方法。
weixin_39726379·2022-12-14 15:13

深度学习三大谜团：集成、知识蒸馏和自蒸馏

目前已有的理论解释大多只能适用于以下几种情况：（1）boosting：模型
智源社区·2022-12-14 15:09

机器学习小白：决策树和adaboost

好文链接：https://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/65697652https://blog.csdn.net/Daycym/article/details/80768217https://blog.csdn.net/qq_40845344/article/details/98983875预备知识：1.熵是对平均不确定性的度量2.平均互信息
qq_44925057·2022-12-14 15:00

第六课 多算法组合与模型调优

模型选择1.4交叉验证1.5寻找最佳超参数2模型优化2.1模型状态2.2模型优化12.3模型优化22.4模型优化32.5模型优化4：模型融合2.5.1bagging2.5.2staking2.5.3adaboost2.5.4GradientBoostingTree1
约定写代码·2022-12-14 15:24

机器学习十大常用算法

今天的算法如下：1.决策树2.随机森林算法3.逻辑回归4.SVM5.朴素贝叶斯6.K最近邻算法7.K均值算法8.Adaboost算法9.神经网络10.
qq_27742869·2022-12-14 12:28

VS2015+caffe+matlab+python+CPU

python2.7.12,EclipseIDEforJavaDevelopers（Version:Neon.1aRelease(4.6.1)），Cmake3.8.0，protoc-3.1.0-windows-x86_64，boost
机器学习的小学生·2022-12-14 10:10
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