BOOST程序库

矩池云 | 使用LightGBM来预测分子属性

今天给大家介绍提升方法(Boosting),提升算法是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。
矩池云Matpool·2022-11-30 22:43

python-32-NumPy的常用操作

参考Numpy-知识点总结（五）NumPy(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。
皮皮冰燃·2022-11-30 21:21

sklearn机器学习——day16

XGBoost的三大板块：集成算法本身，用于集成的弱评估器，以及应用中的其他过程梯度提升树提升集成算法：重要参数n_estimators集成算法通过在数据上构建多个弱评估器，汇总所有弱评估器的建模结果，
非畅6 1·2022-11-30 19:11

sklearn机器学习——day18

XGBoost应用过拟合：剪枝参数与回归模型调参classxgboost.XGBRegressor(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent
非畅6 1·2022-11-30 19:11

05-旭日X3派测评——Open Cv &Pangolin等库安装&ORB_SLAM2 安装运行

环境配置1.安装依赖项sudoapt-getinstalllibglew-devsudoapt-getinstalllibboost-devlibboost-thread-devlibboost-filesystem-devsudoapt-getinstallffmpeglibavcodec-devlibavutil-devlibavformat-devlibswscale-devsudoapt
路拾遗37·2022-11-30 17:57

鲲鹏devkit（迁移 测试 性能分析） & boostkit

一devkit1业务：不同环境下的开始、测试、部署、迁移、监控项目2需求：x86服务器、x86处理器、复杂指令集迁移到鲲鹏服务器、鲲鹏处理器、简洁指令集。调试调优。3解决方案：（1）功能“集”：开发代码迁移工具鲲鹏开发框架高效迁移，极简开发编译调试编译调试插件鲲鹏亲和性能更高编译调试编译调试插件鲲鹏亲和性能更高调优&诊断性能分析工具全面分析，精准诊断（2）“神”冰箱：鲲鹏一站式全流程开发套件dev
aiwokache·2022-11-30 17:40

Bagging（Bootstrap aggregating）、随机森林（random forests）、AdaBoost

引言在这篇文章中，我会详细地介绍Bagging、随机森林和AdaBoost算法的实现，并比较它们之间的优缺点，并用scikit-learn分别实现了这3种算法来拟合Wine数据集。
Xurtle·2022-11-30 16:34

机器学习-随机森林算法

Stacking堆叠模型五、硬投票和软投票1.1概念介绍1.2硬投票展示1.3硬投票和软投票效果对比硬投票：软投票六、Bagging策略决策边界展示八、OOB袋外数据的作用九、特征重要性可视化展示十、AdaBoost
Tc.小浩·2022-11-30 16:03

机器学习面试题——集成学习、Adaboost、随机森林、GBDT、xgBoost、LightGBM

机器学习面试题——集成学习、Adaboost、随机森林、GBDT、xgBoost、LightGBM提示：东西多而杂乱，但是也要过一遍，因为大厂笔试经常考，难保面试也考……机器学习面试题汇总与解析——集成学习
冰露可乐·2022-11-30 16:31

集成学习基础知识一（Bagging和Boosting的区别以及Boosting（Adaboost）的过程与实例）

在集成算法中主要分为bagging算法（英文翻译是套袋）和boosting算法（英文翻译是提升）Bagging算法的过程如下：从原始样本集中使用Bootstarping方法随机抽取n个训练样本，共进行k
明白的愚·2022-11-30 16:01

集成学习综述—bagging/随机森林/adaboost/GBDT/XGBoost/LightGBM/catboost 原理和代码介绍

集成学习介绍文章目录集成学习介绍1基本概念1.1定义基本定义集成学习类别参考链接1.2基学习器（CART）介绍公式介绍例子讲解代码实践参考链接1.3偏差(bias)和方差(var)公式推导图解参考链接2Boosting
fangzuliang·2022-11-30 16:00

gbdt 回归 特征重要性 排序_集成方法（二）：随机森林与GBDT

在上一篇文章中，我们从整体上介绍了集成方法中Bagging、Boosting和Stacking这三种方式的主要思想，这里我们将介绍其中代表性的算法实例：随机森林与以XGBoost/LightGBM为代表的
weixin_39630440·2022-11-30 16:29

随机森林分类、回归算法原理及调参实战

装袋法的代表模型就是随机森林提升法boosting:基评估器是相关的，是按顺序一一构建的。其核心思想是结合弱评估器的力量一次次
12466434·2022-11-30 16:28

机器学习树模型——随机森林和AdaBoost

文章目录介绍集成学习Bagging(bootstrapaggregating，装袋)Boosting随机森林AdaBoostReference介绍随机森林（RandomForest）是集成学习的代表作，
做人要有比数·2022-11-30 16:54

Bagging策略和随机森林的应用以及线性回归与局部加权回归三种实例（线性回归、AdaBoost、GradientBoostingRegressor）【机器学习】

一.Bagging策略bootstrapaggregation有放回抽样集合从样本集中重采样（有重复的）选出n个样本在所有属性上，对这n个样本建立分类器（ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等）重复以上两步m次，即获得了m个分类器将数据放在m个分类器上，最后根据m个分类器的投票结果，决定数据属于哪一类二.随机森林随机森林在bagging基础上做了修改。从样本集中用Bootstr
上进小菜猪·2022-11-30 16:50

最大似然法监督分类步骤_数据科学：AdaBoost分类器

>image:BBVA介绍：Boosting是一种集成技术，用于从多个弱分类器创建强分类器。集成技术的一个众所周知的例子是随机森林(RandomForest)，它使用多个决策树来创建一个随机森林。
weixin_39936792·2022-11-30 10:10

回归预测 | MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)多输入单输出

回归预测|MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)多输入单输出预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍麻雀搜索算法
机器学习之心·2022-11-30 08:36

ubuntu 18.04安装colmap及使用

安装按照官网文档上面的说明安装即可，如果懒得看官方文档，可以参考下面的步骤：安装依赖通过apt安装的依赖项sudoapt-getinstall\git\cmake\build-essential\libboost-program-options-dev
暮月朏·2022-11-30 08:02

ubuntu安装colmap

项目中需要用到colmap软件，在这里记录一下流程COLMAP安装官网1、首先需要安装依赖：sudoapt-getinstall\git\cmake\build-essential\libboost-program-options-dev
crasyter·2022-11-30 08:01

ubuntu20.04配置colmap

https://colmap.github.io/install.html#linux实践教程：1.安装依赖：sudoapt-getinstall\git\cmake\build-essential\libboost-program-options-dev
今天看paper做实验了吗·2022-11-30 08:00

Ubuntu编译colmap（20.04.3）

初学三维重建、双目视觉，每次都被配置环境摁在地上摩擦.............1、首先，安装colmap的依赖库：sudoapt-getinstall\git\cmake\build-essential\libboost-program-options-dev
木頔i·2022-11-30 08:28

xgboost算法_Xgboost调参小结

 XGBoost全称是eXtremeGradientBoosting，由陈天奇所设计，和传统的梯度提升算法相比，XGBoost进行了许多改进，它能够比其他使用梯度提升的集成算法更加快速。
weixin_39806288·2022-11-30 08:20

统计学习方法——4.决策树——XGBoost、LightGBM

一、介绍1.XGBoost（极限梯度提升树，eXtremeGradientBoosting）：（1）XGB目标函数，一棵树的生成XGB目标函数：XGB目标函数=训练损失+正则项（树的复杂度）XGB目标函数
要坚持写博客呀·2022-11-30 08:20

决策树随机森林与xgboost的比较分析

MachineLearningandAIhascontinuedtobeagrowingandexpandingfieldofinterestandworkforseveralyears.Ithascontinuedtogainalotofattentionandhasseenaninfluxofmanyundergraduates/workingprofessionalstojoinandexp
weixin_26735933·2022-11-30 08:49

XGBoost

目录1.XGBoost原理1.1提升方法（Boosting）1.2提升决策树（BDT，BoostingDecisionTree）1.3梯度提升决策树（GBDT，GradientBoostingDecisionTree
一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-11-30 08:48

XGBoost（极限梯度提升）

XGBoost是一个优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。
Sonhhxg_柒·2022-11-30 08:17

极限梯度提升决策树（XGBoost）学习笔记

引用七月在线课程文档http://localhost:8888/notebooks/XGBoost.ipynbXGBoostXGBoost=eXtreme+GBDT=eXtreme+(Gradient+
Royalsan·2022-11-30 08:43

XGBoost和Boosted Trees

BoostedTreesXGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，其中“GradientBoosting”一词由Friedman在论文《GreedyFu
大师鲁·2022-11-30 08:11

回归预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出(预测新数据，多指标评价)

回归预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出(预测新数据，多指标评价)目录回归预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出(预测新数据，多指标评价)预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2022-11-30 08:41

时序预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树时间序列预测

时序预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍XGBoost
机器学习之心·2022-11-30 08:40

回归预测 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出

回归预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树多输入单输出预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍XGBoost
机器学习之心·2022-11-30 08:10

从决策树到xgboost(二)

文章目录3集成学习4Adaboost4.1Adaboost算法4.1.1初始化训练数据的起始权值分布4.1.2对m个弱分类器m=1,2,3...M4.1.3构建弱分类器的线性组合4.1.4得到最终的分类器
约定写代码·2022-11-30 08:39

XGBoost(极端梯度提升)算法原理小结

前言XGBoost（eXtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost，XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖
chenyiming2010·2022-11-30 08:07

XGBoost 极限提升树 (Extreme Gradient Boosting）（一）

XGBoost是一个以提升树为核心的算法系统，它覆盖了至少3+建树流程、10+损失函数，可以实现各种类型的梯度提升树。
Wing以一·2022-11-30 08:03

kmeans算法_实战 | KMeans 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
weixin_39904268·2022-11-30 08:00

kmeans算法_【白话机器学习】算法理论+实战之KMeans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
weixin_39593469·2022-11-30 08:30

kmeans算法_KMeans聚类算法详解

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
weixin_39824223·2022-11-30 08:30

实战 | 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
众生皆苦唯有你最甜·2022-11-30 07:56

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 Task5

3.boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）
有拖延症的Gerard·2022-11-30 07:46

OpenCV简介

OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速
半濠春水·2022-11-30 02:27

机器学习实战刻意练习 —— Task 02. 朴素贝叶斯

机器学习实战刻意练习第1周任务  分类问题：K-邻近算法  分类问题：决策树第2周任务  分类问题：朴素贝叶斯  分类问题：逻辑回归第3周任务  分类问题：支持向量机第4周任务  分类问题：AdaBoost
iiVax·2022-11-30 02:17

AdaBoost

机器学习实战刻意练习第1周任务  分类问题：K-邻近算法  分类问题：决策树第2周任务  分类问题：朴素贝叶斯  分类问题：逻辑回归第3周任务  分类问题：支持向量机第4周任务  分类问题：AdaBoost
iiVax·2022-11-30 02:17

机器学习进阶：提升

文章目录1提升算法1.1提升的概念1.2提升算法推导2GBDT算法3XGBOOST算法4Adaboost算法1提升算法1.1提升的概念随机森林的决策树是分布采样建立的，相对独立。
不会产品的码农不是好的运营·2022-11-30 02:46

机器学习基础知识点②：决策树、随机森林、GBDT与xgboost

ID3、C4.5、CART、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、xgboost算法总结干货|XGBoost进阶—调参+实战GBDT、XGBoost、LightGBM的使用及参数调优零
NLP_victor·2022-11-30 02:11

ubuntu18.04安装OpenCV3.4.3遇到的一些问题

1.make到77%左右时，error:unsupported/Eigen/MatrixFunctions:没有那个文件或目录参考：添加链接描述2.make到83%左右时，error:boostdesc_bgm.i
布娃娃爱吃糖·2022-11-30 00:25

opencv_createsamples、opencv_traincascade的使用

opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家
SHABIAO·2022-11-29 21:56

机器学习流程(四)-模型训练、调参、验证(评估)

目录一、集成模型1、随机森林-RF模型（bagging）2、AdaBoost模型（基于权值）3、GBDT模型（基于残差）4、XGBoost模型（boosting）5、LightGBM模型（boosting
why do not·2022-11-29 20:57

XGBoost安装

Python3.7.4环境，安装XGBoost安装包1直接去http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/2Ctrl+F搜索XGB3点击xgboost4找到对应版本下载到本地
歌者And贰向箔·2022-11-29 20:24

xgboost踩坑笔记——macOS环境xgboost安装

xgboost安装/重装问题：之前安装的xgboost，首先是安装不上，后来网上搜索办法，pip、conda安装，安装完成，xgboost也导入成功，但是子模块无法导入或识别，如XGBClassifier
hengheng21·2022-11-29 20:53

XGboost 安装（win10)

XGboost安装1.方法一：直接装镜像：打开anocomda输入:pipinstallxgboost-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.方法一不行的话
Suyuseky·2022-11-29 20:53
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