BOOST程序库

Boosting Fast Adversarial Training with Learnable Adversarial Initialization

通过可学习的对抗初始化促进快速对抗训练为了提高训练效率，在fastAT中采用快速梯度符号法FGSM，只计算一次梯度，但是鲁棒性不能令人满意。一个原因是可能来自初始化方式，现有的fastAT通常使用随机样本的不可知初始化，这虽然促进了运行效率，但是阻碍了进一步改进鲁棒性。在本文中以图像分类为重点，提出了一种基于样本的对抗性初始化来增强基于FGSM的快速AT，称为FGSM-SDI，依赖于样本的初始化由
你今天论文了吗·2022-11-28 13:59

三相光伏并网逆变器simulink仿真 前级boost采用电导增量法实现最大功率追踪

三相光伏并网逆变器simulink仿真前级boost采用电导增量法实现最大功率追踪后级逆变器在dq坐标系解耦实现控制输出波形质量好，THD小于5%直流侧电压稳定，纹波小于3%ID:54188670727482360
「已注销」·2022-11-28 10:48

ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘ windows下初次安装xgboost

在打比赛的时候小伙伴遇到了，Importxgboost出现错误：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost'的问题。
Foina数据分析狮·2022-11-28 09:35

Anaconda:解决ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘问题

https://blog.csdn.net/qq_43503903/article/details/1053261341.首先明确产生*ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘xgboost
奥瑞给给~~·2022-11-28 09:34

记录一次关于 No module named“ xgboost“的排错过程以及另类解决办法

然后今天运行一个预测模型的时候用到了Xgboost这个，就华丽丽地报错“没有Xgboost模块包？于是一查发现，拉取的Datascience-notebook镜像确实没有Xgboost包。。。
小白掌柜·2022-11-28 09:00

在Anaconder中解决ModuleNotFoundError: No module named 'xgboost'的问题

1.首先明确产生*ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘xgboost’*错误的原因：没有安装xgboost2.开始安装xgboost（1）前提条件：windows环境下，
Sebastiana·2022-11-28 08:55

"ModuleNotFoundError: No module named 'xgboost'",windows报错与解决方案

网上查阅博客发现，ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost',报错一般是python的xgboost没有装好，但是在我的cmd中，是可以importxgboost
sssleverlily·2022-11-28 08:53

有xgboost却报错No module named 'xgboost'/'xgboost.sklearn'

我的电脑已经安装了xgboost却报错Nomodulenamed‘xgboost’或Nomodulenamed’xgboost.sklearn’或cannotimportnameXGBClassifier
qiuzitao·2022-11-28 08:22

关于jupytor notebook下载类似pygam，xgboost安装包显示ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘的解决方案

上课时老师用jupytornotebook进行数据处理，讲到generaladdictivemodels的时候需要我们安装pygam的package，当时老师写的安装代码是pipinstallxgboostpipinstall-Upygam
Zhao_Xiaofan1·2022-11-28 08:17

Jupyter上报：ModuleNotFoundError: No module named ‘xgboost‘

我这边记录下自己的解决过程：1.安装xgboost2.添加xgboost的路径1.安装xgboost1.1检查是否安装xgboost打开cmd，输入python后，再输入importxgboost如果出现下面情况
小白鼠零号·2022-11-28 08:43

Moses的安装、训练和优化

我安装运行成功所采用的Ubuntu、Boost、IRSTLM和giza++的版本组合如下：Ubuntu12.04.01LTS+Boost_1_55_0+irstlm-5.80.08+giza-pp-v1.0.7
puluotianyi·2022-11-28 08:38

Ubuntu12.04下moses的安装与测试Ubuntu

12.04AMD64运⾏行于VMwarefusion5.0.3Boost1.48.01.Boost的安装(可参考官⽅方⺴⽹网站http://www.boost.org)由于Moses编译需要boost和其他依赖库
Collin_NLP·2022-11-28 08:06

机器学习与深度学习常见面试题

1.比较Boosting和Bagging的异同二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。Bagging：从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集，训练得到k
stay_foolish12·2022-11-27 22:36

7-集成学习 Adaboost

7-集成学习Adaboost一个集成样本不准另一个准运用好的样本性能就能得到提升Bagging装袋算法多个决策树会互补通过去的分类性能会好于单个分类器对每个基分类器，多个模型分类同时预测输出然后利用集成器进行集成输出
小胡的博客号Aoife艺馨·2022-11-27 20:43

数据挖掘十大算法之分类算法(分类介绍及评价指标)

首先我们应该知道数据挖掘十大算法中可以简单的进行分类，分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类算法分类连接分析：PageRank关联分析：Apriori分类算法：ID3、C4.5，朴素贝叶斯，SVM，KNN，Adaboost
每天都要加油呀！·2022-11-27 19:44

【ML】机器学习分类算法大总结(最全分类算法从LR、SVM、RF到XGBoost、lightgbm、deepforest等)

目录介绍数据模型代码参考资料介绍今天整理了学术界、工业界常用的分类算法，主要包括，LogisticRegression、SGDClassifier、SVM、KNeighborsClassifier、GaussianNB、DecisionTreeClassifier、BaggingClassifier、RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBo
机器不学习我学习·2022-11-27 19:42

麻雀算法SSA优化xgboost做拟合回归预测，多输入单输出模型。SSA-xgboost

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%数据替换%将你的excel数据导入matlab,然后将输入数据换成X变量，输出预测数据换成Y变量。%X为你的输入变量%Y为你的输出预测变量%训练集——190个样本P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=
洋洋43916303·2022-11-27 19:26

机器学习相关(很粗略地过了一遍以后慢慢补充)

机器学习机器学习的思路：机器学习的流程机器学习的算法KNNKNN与K_means的异同KNN流程KD树KNN的步骤线性回归逻辑回归决策树集成学习Kmeans聚类朴素贝叶斯SVMEMHMMXBOOSTLightGBM
犬儒小姐的顶碗人·2022-11-27 18:51

随机森林模型

集成学习模型的常见算法有Bagging算法和Boosting算法两种。Bagging算法的典型机器学习模型为随机森林模型，而Boosting算法的典型机器学习模型则为AdaBoost、G
星幻夜极·2022-11-27 18:41

[CVPR2022] BoostMIS: Boosting Medical Image Semi-Supervised Learning With Adaptive Pseudo Labeling a

BoostMIS:BoostingMedicalImageSemi-SupervisedLearningWithAdaptivePseudoLabelingandInformativeActiveAnnotation
nightluo·2022-11-27 18:09

SARIMA模型时间序列数据分析（附python代码）

5）选择三个模型（SARIMA、ARIMA、Xgboost）分析误差，预测未来。二、python编程实现1）数据读取与预处理读取原始数据，设置时间为行索引，选
爱雅汇·2022-11-27 16:20

C++ STL标准库

STL组件STL是C++标准程序库的核心。STL内的所有组件都由模板构成，其元素可以是任意型别。程序员通过选用恰当的群集类别调用其成员函数和算法中的数据即可，但代价是STL晦涩难懂。
haixin-561·2022-11-27 15:39

C++ —— STL常用算法

STL     标准模板库是一个C++软件库，大量影响了C++标准程序库但并非是其的一部分。其中包含4个组件，分别为算法、容器、函数、迭代器。     
信必诺·2022-11-27 14:34

深度学习之常见损失函数

目录一、LogLoss对数损失函数（逻辑回归，交叉熵损失）二、平方损失函数（最小二乘法,OrdinaryLeastSquares）三、指数损失函数（Adaboost）四、Hinge损失函数（SVM）五、
a flying bird·2022-11-27 14:55

机器学习应用篇（六）——基于天气数据集的XGBoost分类

机器学习应用篇（六）——基于天气数据集的XGBoost分类文章目录机器学习应用篇（六）——基于天气数据集的XGBoost分类一、XGBoost1XGBoost的优点2XGBoost的缺点二、实现过程1数据集
柚子味的羊·2022-11-27 13:48

跟李沐学AI：实用机器学习 | 第五章

5.1方差和偏差方差：预测结果的方差偏差：预测结果和真实值之间的差距需要低方差、低偏差的模型第一项为偏差，第二项为方差减小泛化误差减小偏差：设计更加复杂的模型，例如增加神经网络的层数、隐藏单元，Boosting
ZzzGo!·2022-11-27 13:32

分类代码选取，Xgboost代码详解与自动调参

importxgboostasxgbfromxgboostimportplot_importancefrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportpandasaspdimportnumpyasnp
加林so cool·2022-11-27 11:08

Haar分类器学习笔记

Haar分类器=Haar-like特征+积分图+AdaBoost+强分类器的级联1、Haar-like特征最基本的Haar-like特征扩展的Haar-like特征Haar特征值计算：v=sum白-sum
echo_zcc·2022-11-27 10:39

随机森林分类算法python代码_随机森林的原理及Python代码实现

Bagging和Boosting概念及区别Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性
weixin_39998521·2022-11-27 08:27

sklearn adaboost_【菜菜的sklearn】02 随机森林

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ，我是菜菜，这里是我的sklearn课堂第2期，今天分享的内容是随机森林在sklearn中的实现和调参~我的开发环境是Jupyterlab，所用的库和版本大家参考：Python3.7.1（你的版本至少要3.4以上Scikit-learn0.20.0（你的版本至少要0.19Numpy1.15.3,Pandas0.23.4,Matplotlib3.0.1,SciPy1.1
weixin_39706127·2022-11-27 08:57

分位数回归（Quantile Regression）代码解析

以下为详细解析：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingRegressor
丰brother·2022-11-27 08:54

深入理解LightGBM学习笔记

学习笔记学习资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/99069186思考题：LightGBM和XGboost的联系和区别？
GW190·2022-11-27 08:29

常用类别变量编码方式总结

StaticCategoricalVariables1.OrdinalEncoding序列编码2.One-hotEncoding独热编码3.TargetEncoding目标编码4.HashingEncoding哈希编码5.CatboostEncoderCatboost
Sais_Z·2022-11-27 06:54

xgboost库安装失败的解决方案

直接使用pipinstallxgboost安装，即使加了源也安装失败，当然程序猿跟猿猴一样，上蹿下跳，不解决问题咋能安心。
一苇所如·2022-11-27 04:28

基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究

使用多特征复合判据，基于SVM分类器改进了Adaboost算法，对三维激光点云进行直接处理，最大限度保留了感知信息，
人工智能技术与咨询·2022-11-27 03:31

算法选择_大话异常检测之算法选择

在异常检测领域服务中，内嵌Holt-Winters、Exponential-Smoothing、Xgboost、GMM、LS
weixin_39781783·2022-11-27 01:11

时间序列突变点检测

基于时间序列的异常检测算法当前异常检测类型：最重要的异常类型，例如意外的峰值、下降、趋势变化和水平转移我主要研究的是负荷预测的突变点，所以异常针对的是：STL分解:你所能做的就是利用显著性水平来调整你的置信区间分类与回归树:xgboost
特立独行的蜗牛·2022-11-27 01:09

openmvs编译与使用

目录写在前面获取代码cmakeboostopencveigenCGALVCGglew和glfwJPEG,PNG等库...编译使用注意事项：可视化DensePoint-CloudReconstruction
诺有缸的高飞鸟·2022-11-27 01:47

C++ boost thread库用法详细讲解

目录一、说明二、boost::thread的几个函数三、构造一、说明boost::thread的六种使用方法总结，本文初步介绍线程的函数、构造、执行的详细解释。
·2022-11-27 00:34

C++ Boost System超详细讲解

目录一、说明二、关于Boost.System库一、说明以下库支持错误处理。Boost.System提供类来描述和识别错误。自C++11以来，这些类已成为标准库的一部分。
·2022-11-27 00:03

C++ Boost Parameter超详细讲解

目录一、说明二、示例代码一、说明Boost.Parameter使得将参数作为键/值对传递成为可能。除了支持函数参数外，该库还支持模板参数。
·2022-11-27 00:02

C++ Boost Conversion超详细讲解

目录一、说明二、示例和代码三、更多示例代码一、说明Boost.Conversion在头文件boost/cast.hpp中定义了转换运算符boost::polymorphic_cast和boost::polymorphic_downcast
·2022-11-27 00:02

C++ Boost Exception超详细讲解

Boost.Exception库提供了一种新的异常类型boost::exception，它允许您在抛出异常后将数据添加到异常中。
·2022-11-27 00:02

C++ Boost Coroutine使用协程详解

目录一、说明语言扩展二、库Boost.Coroutine三、示例和代码一、说明语言扩展以下库扩展了编程语言C++。
·2022-11-27 00:55

C++ Boost Fusion创建异构容器详解

Boost.Fusion使创建异构容器成为可能。例如，您可以创建一个向量，其第一个元素是int，第二个元素是字符串。此外，Boost.Fusion提供了处理异构容器
·2022-11-27 00:55

C++ Boost Foreach超详细分析讲解

目录一、说明二、示例代码2.1最简单的代码2.2使用BOOST_FOREACH与BOOST_REVERSE_FOREACH三、BOOST_FOREACH特点和应用范围四、遍历循环控制一、说明Boost.ForeachBoost.Foreach
·2022-11-27 00:48

M1的Xcode配置opencv环境-- For M1用户

该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。OpenC
a_52hz·2022-11-26 22:59

python内核死亡的原因_Python xgboost：内核死亡

首先，我将向您展示我能够成功运行的代码块：importxgboostasxgbxgtrain=xgb.DMatrix(data=X_train_sub.values,label=Y_train.values
weixin_39649405·2022-11-26 20:34

深度学习（一） Python基本科学计算库

一.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。
阿阿阿安·2022-11-26 17:17

数据分析之Numpy学习

Numpy简介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。
理想-·2022-11-26 15:40
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