BOOST程序库第83页

【机器学习实战】使用XGBoost、RandomForest、线性回归实现波士顿房价回归预测

fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_scorefromxgboostimportXGBRegressorfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.linear

想做一只快乐的修狗·2022-12-07 02:27

xgboost回归预测1-商品销量预测

任务背景：预测未来一周各个城市各个品类商品的销量Rawdata：BrazilianE-Commerce(2017.4-2018.10)目前已有销量数据：2016/10（6个月）---2017/04---2018/10(18个月）共计：24个月滑动窗口：过去四周预测未来一周的数据选用特征与标签（过去四周）：特征变量：商品销量属性标签：城市名、品类名、商品均价、店铺数量、用户数量商品维度——商品销量、

K-DD·2022-12-07 02:27

机器学习实战——股票close预测

另一篇用深度学习搞得，见：深度学习实战——CNN+LSTM+Attention预测股票技术栈xgboostpython原理都是很简单的小玩意，试了下发现预测的还不错，先上效果图：有点惊讶，简单的仅仅用close

只会git clone的程序员·2022-12-07 00:15

组合预测 | MATLAB实现基于BP-Adaboost强分类器多特征分类预测

组合预测|MATLAB实现基于BP-Adaboost强分类器多特征分类预测目录组合预测|MATLAB实现基于BP-Adaboost强分类器多特征分类预测预测效果基本介绍模型特性程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2022-12-06 17:18

一文搞定Pandas核心概念之Series

Pandas概述Pandas是Python语言的一个扩展程序库，他是一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是Numpy，用于数据分析。

测试开发Kevin·2022-12-06 15:04

机器学习02-分类算法

分类算法分类算法集成学习bagging（bootstrapaggregating）boostingAdaboost、GBDT与XGboost支持向量机朴素贝叶斯分类模型K近邻PCA和LDAMOOC大学课程商务数据分析跟学笔记分类算法分类算法利用训练样本集获得分类函数即分类器

twilight_cc·2022-12-06 14:58

【机器学习】集成学习 (Ensemble Learning) (一) —— 导引

集成方法2.1自助聚合法/自举汇聚法(Bagging)2.1.1自助采样法(BootstrapSampling/Bootstrapping)2.1.2随机森林(RandomForest)2.2提升法(Boosting

何处闻韶·2022-12-06 14:25

Ai&Hi+翼次元学院儿童自然感知实践“几米小甜田”+优慧码| Wit++

本文由4COO全球运营官社区网络中国区节点与ValueBoost|Chain++产业链+、BrandFin价值燃焕力中心、版权猫ipmall与WiTx链智星云翼次元空间xAi&Hi_AiHi+/AiHiX

ChinaBrand中国品牌网全球·2022-12-06 13:32

Python库——Pandas数据分析

Pandas是Python语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas是一个开放源码、BSD许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

海马有力量·2022-12-06 12:25

Sklearn.笔记一

/stable/此为(基于Python语言建立在NumPy，SciPy和matplotlib上的机器学习工具的网址）NumPy：NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库

超级小菜鸟+无敌透明小虾米·2022-12-06 08:06

quickLook-决策树家族

目录1.决策树2.随机森林3.Xgboost1.决策树条件分支结构if-else大家一定十分熟悉了，决策树其实就是一个if-else的过程(图片来源：deaplearning.ai-AndrewNg)如果现在要分类猫和狗

skycol·2022-12-06 07:32

Adaboost的python简单实现

Adaboost的python简单实现一、代码一、代码#弱学习器类classweakLearner():#初始化函数def__init__(self):self.type_feature=None#特征的类型

小凉爽&玉米粒·2022-12-06 00:58

Boosting Tree--回归树 python简单实现

BoostingTree–回归树python简单实现1.先验知识参考博客：https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/807485402.代码classweakLearner

小凉爽&玉米粒·2022-12-06 00:58

python分类算法可视化_python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，算法流程解读并可视化...

向AI转型的程序员都关注了这个号机器学习AI算法工程公众号：datayxGBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3

weixin_39939668·2022-12-06 00:57

gbdt算法_决策树之 GBDT 算法 - 回归部分

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是被工业界广泛使用的机器学习算法之一，它既可以解决回归问题，又可以应用在分类场景中，该算法由斯坦福统计学教授JeromeH.Friedman

weixin_39760689·2022-12-06 00:26

梯度提升决策树GBDT

1.1GradientBoostingGradientBoosting是一种Boosting的方法，它主要的思想是，每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。

miya_116·2022-12-05 23:21

（保证能看懂系列）集成算法之Boosting - GBDT回归算法手推原理以及 python 实现

GradientboostingAdaboost采用的是通过增加每个错分点的权重，减小对分点的权重，并且为每个弱分类器设置权重来获得最终的分类结果的。

Lee_Yu_Rui·2022-12-05 23:47

论文笔记1

论文：Deep_Residual_Learning_for_Boosting_the_Accuracy_of_Hyperspectral_PansharpeningGitHub-yxzheng24/IEEE_GRSL_DRCNNContributetoyxzheng24

CCRJ·2022-12-05 22:55

多元回归分析 | XGBoost多输入单输出预测（Matlab完整程序）

多元回归分析|XGBoost多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|XGBoost多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的R2

小橘算法屋·2022-12-05 20:36

ＮＬＰ工程师需要掌握的知识

1、机器学习算法：LR、SVM、DT、BOOST、K-MEANS、crf2、深度学习算法：cnn、rnn、lstm、attention、transformer、gpt、bert3、词向量的表达方式：one-hot

凤舞九天v·2022-12-05 19:57

lightgbm原理_LightGBM算法初探

LightGradientBoostingMachine(LightGBM)是一个由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队开源的基于决策树算法的分布式梯度提升（GradientBoostingDecisionTree

储闻道·2022-12-05 18:34

lightgbm java_开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM？”

Camellia Yang·2022-12-05 18:03

XGBoost和LightGBM的比较

目录1.XGBoostsgboost中树节点分裂时所采用的公式：xgboost的分裂步骤：xgboost总结LightGBM：基于决策树算法的分布式梯度提升框架LightGBM在模型的训练速度和内存方面的优化

fly_Xiaoma·2022-12-05 18:03

LightGBM的算法介绍

基于树模型的boosting算法，很多算法比如（xgboost的默认设置）都是用预排序（pre-sorting）算法进行特征的选择和分裂。首先，对所有特征按数

weixin_30758821·2022-12-05 18:03

python机器学习案例系列教程——LightGBM算法

https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost

qq_45065506·2022-12-05 18:33

LightGBM——提升机器算法（图解+理论+安装方法+python代码）

在竞赛题中，我们知道XGBoost算法非常热门，它是一种优秀的拉动框架，但是在使用过程中，其训练耗时很长，内存占用比较大。在2017年年1月微软在G

stay_foolish12·2022-12-05 18:33

lightGBM算法梳理

首先，GBDT是一个非常流行的机器学习算法，另外基于GBDT实现的XGBoost也被广泛使用。但是当面对高纬度和大数据量时，其效率和可扩展性很难满足要求。

futurewq·2022-12-05 18:33

LightGBM算法

LightGradientBoostingMachine(LightGBM)是一个由微软亚洲研究院分布式机器学习工具包（DMTK）团队开源的基于决策树算法的分布式梯度提升（GradientBoostingDecisionTree

一只干巴巴的海绵·2022-12-05 18:02

LightGBM源码学习

+理论分析（处理特征类别，缺省值的实现细节）简述FastDBT和LightGBM中GBDT的实现文章目录调试准备从main到GBDT::Train执行路径重点看一下TrainOneIterGBDT::BoostFromAverageObjectiveFunctio

数学工具构造器·2022-12-05 18:02

关于LightGBM算法基本原理概述

而XGBoost算法作为GBDT的一种改进，在训练时是基于一种预排序的思想来寻找特征中的最佳分割点，这种训练方式同样也

卖山楂啦prss·2022-12-05 18:02

模型评估方法【附python代码】（信息准则：赤池信息量准则AIC、贝叶斯信息准则BIC）

对于同一个建模问题，在建模过程中，由于每个步骤选择的处理方式不同，我们会得到很多不同的数据模型，比如：模型方法：比如是分类模型还是回归模型；决策树、随机森林、KNN、XGBOOST、而且由于算法的不断改进

Avasla·2022-12-05 16:58

机器学习基础—— Trick（调参技巧）

Trick1：权值初始化weights=np.ones(N)/N1应用场景：（1）由一堆decisionstump构成的weakclassifiers用于AdaBoost时的的初始权重分配；Trick2

长风o·2022-12-05 13:25

k-Means算法和实战演练

1.k-均值聚类算法介绍跟之前写的SVM和Adaboost算法不一样的是，k-均值聚类算法所进行分类的数据是没有类别的。

taichitaichi·2022-12-05 10:22

Python实现Stacking回归模型(随机森林回归、极端随机树回归、AdaBoost回归、GBDT回归、决策树回归)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景Stacking通常考虑的是异质弱学习器（不同的学习算法被组合在一起），stacking学习用元模型组合基础模型。stacking的概念是学习几个不同的弱学习器，并通过训练一个元模型来组合它们，然后基于这些弱模型返回的多个预测结果输出最终的预测结果。本项目应用Stac

胖哥真不错·2022-12-05 09:37

dlib库简介

Dlib是一个使用现代C++技术编写的跨平台的通用库，遵守BoostSoftwa

姚路遥遥·2022-12-05 09:52

matlab神经网络43个案例PDF,matlab神经网络预测模型

神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost

普通网友·2022-12-05 09:13

分类预测 | Matlab实现SSA-XGBoost麻雀算法优化XGBoost的多特征分类预测

分类预测|Matlab实现SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的多特征分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2022-12-05 09:41

天猫网页前端实现

文章目录前言公共页面置顶导航栏搜索框页脚首页导航轮播关于背景颜色关于轮播图商品分类商品列表交互导航栏猫耳朵交互效果分类页交互商品列表交互登录和注册界面登录注册交互登录/注册界面输入提示我的订单交互商品选项选中浮现框删除操作标题标签点击切换前言预览效果：点击预览代码仓库：github学习了jQuery和boostrap4

每天都学习！·2022-12-05 07:04

机器学习算法[9]--集成方法之XGBoost原理详解及XGBoost库实现

机器学习1.XGBoost1.1原理1.1.1算法解析1.1.2算法流程1.2XGBoost库实现1.XGBoost1.1原理XGBoost(ExtremeGradientBoosting)通过串行的方式迭代训练多个相互依赖的决策树回归模型

Gthan学算法·2022-12-05 00:20

关于Qt、opencv、cmake、boost的环境搭建详解

Windows7_ultimate_x64Qt5.11.1官方下载地址CMake3.12.1官方下载地址OpenCV3.4.3官方下载地址一、安装Qt这里使用这个版本：qt-opensource-windows-x86-5.9.2.exe，在网上可以直接搜索这个关键字下载，Qt在安装过程中需要选择编译器，本文使用C++作为开发语言，编译器可以选择MinGW或者MSVC，MSVC需要安装相应版本的V

864记忆·2022-12-04 21:31

GridSearchCV ‘roc_auc‘结果和roc_auc_score不一致

最近XGBoost调参时发现这个问题，解决后记录一下。

VickyVivan·2022-12-04 20:40

DragonBones学习记录

DBPro：介绍如何使用DB以及一些骨骼动画的概念；DB程序库：这里虽然是白鹭里的代码使用，但人家是开发商，很值得参考，而且Creator的文档目前似乎只有API和样例。

cyx1144·2022-12-04 17:04

Task7 第八章集成学习

目录1.学习器的概念2.Boosting（AdaBoost算法）3.学习器的组合策略（averaging、voting、Stacking）4.如何度量学习器之间的“多样性”5.基础知识1.学习器的概念集成学习就是说将多个

Element简·2022-12-04 15:08

第八章集成学习——周志华

（1）Adaboost算法怎么工作？Adaboost算法思想：一个弱学习器提升为强学习器的算法。

laymenISmouse·2022-12-04 15:05

机器学习第八章集成学习

机器学习第八章集成学习机器学习第八章集成学习个体与集成BoostingBagging与随机森林Bagging随机森林结合策略平均法投票法学习法多样性误差-分歧分解多样性度量多样性增强阅读材料机器学习第八章集成学习个体与集成

Avery123123·2022-12-04 15:59

centos7安装cmake+boost+OpenCV+caffe踩坑总结

这个环境充满血泪，几点重要事项写在前面提醒自己：1.安装环境之前一定先确认版本2.安装不同库确认库之间的适配版本3.做好文件备份4.做好安装位置的记录换版本心力交瘁，找不到路径抓心挠肝，缝缝补补到最后直接重新安装的，幸好用的docker在容器中操作，不然不知道要缝补到啥时候。。。在这种低级错误上浪费了好多时间，不过也算是搞清楚了Makefile.configCMakelist等的用法。一、cmak

后悔大鲨鱼·2022-12-04 15:59

PCL入门——点云平面分割

由索引提取点云#include#include#include//采样一致性#include//平面模型#include//球模型#include//可视化#include/*输入点云返回一个可视化的对象*/boost

Sun.1998·2022-12-04 11:08

XGboost中的调参经验

以回归任务为例，首先导入包fromxgboostimportXGBRegressorasXGBR#Implementationofthescikit-learnAPIforXGBoostregression1

InceptionZ·2022-12-04 11:31

分类问题——逻辑回归与XGBoost

逻辑回归初学逻辑回归的时候就只是简单地认为sigmoid函数可以把线性函数映射到(0，1)的区间上，因此选用了sigmoid模型作为逻辑回归的模型函数。其实是学的太简单了，直到面试的时候被问到这个问题，才想到需要来把坑填一下。事实上可以把线性函数映射到(0，1)上的函数有无穷多个，而逻辑回归使用sigmoid函数并不是随便选的，而是通过理论推导得到的。这里挂上我觉得解释得最清楚的文章：https:

一枚达达·2022-12-04 11:31

关于Sklearn的SVM、XGBOOST、随机森林等算回归预测建模的方法及数据提取

#-*-coding:utf-8-*-"""@author:Hotil"""importpandasaspd#pandas库操作excel,csvimportos#系统操作库,可以用来获取当前代码路径fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#随机分割训练集测试集fromsklearn.metricsimportr2_scoreasR2fro

热心市民d·2022-12-04 11:31

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