BOOST程序库第89页

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

数据分析之Numpy

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。

zz1z·2022-11-26 14:47

解决加载模型预测数据时报错的问题

fromsklearn.externalsimportjoblibimportxgboostasxgbloaded_model=joblib.load("xgb_best_model_0731_joblib.model

weixin_34122548·2022-11-26 13:16

lightGBM文件保存

1.使用lightGBM原生的接口保存为txt文件#模型训练gbm=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets=lgb_eval,early_stopping_rounds

sa726663676·2022-11-26 13:45

linux下OpenCV安装环境

-devellibwebp-devellibjpeg-turbo-develfreeglut-develmesa-libGLmesa-libGL-devellibtiff-develtbb-develboostboost-threadb

爱打篮球的秃头程序小白·2022-11-26 09:27

常见机器学习文章大全 - 2021面试准备

常见机器学习文章大全前言一、线性回归二、逻辑回归三、SVM四、决策树五、随机森林六、提升树七、GBDT八、XGBoost九、KNN十、K-means十一、贝叶斯十二、LDA和PCA十三、其他前言收藏一下各个模型写得比较好的文章

是不是云·2022-11-26 07:36

常见分类算法应用范围/数据要求

是的，下面有几个其他算法的具体介绍单一的分类算法：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类，HMM组合分类算法：Bagging和Boostingk-近邻(kNN，k-NearestNeighbors

jankon6·2022-11-26 07:19

龙湖科技一面

面试看着很严肃，深度学习所有领域知识点几乎全部问到了（1）自我介绍-项目+实习（2）Lasso回归+正则项作用（3）决策树简单介绍一下（决策树，基尼系数进行层次划分、随机森林、GBDT/XGBoost/

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2022-11-25 22:57

机器学习之树形算法(一)：决策树

目录一、决策树介绍二、决策树特征选择三、决策树的生成四、决策树的剪枝五、CART算法总结参考资料：《统计学习方法》李航一、决策树介绍目前最流行的一类机器学习算法是树形算法（决策树、随机森林、GBDT、XGBoost

大哇唧·2022-11-25 21:08

ZED2相机使用环境搭建（Ubuntu20.04+NVIDIA-470驱动+CUDA-11.4）

kalibr工具标定ZED2双目相机1)安装依赖项sudoapt-getinstallpython-setuptoolspython-rosinstallipythonlibeigen3-devlibboost-all-devdoxygenlibopencv-devros-melodic-vision-opencvros-melodic-image-transp

可即·2022-11-25 21:56

#深入分析# 深度学习中如何防止模型过拟合

下边几点防止模型过拟合的方法本质上都是通过减小网络规模实现的1.使用Dropout层深度学习特有结构，以训练过程中一定概率丢弃某些神经元；在训练过程中使用Dropout层本质上是同时训练了多个不同模型，在预测时将不同模型得到的结果求平均后输出，类似于boosting

energy_百分百·2022-11-25 20:14

python 人脸轮廓提取_实现人脸识别、人脸68个特征点提取，或许这个 Python 库能帮到你！...

里面用到的技术是经过调用百度API实现的，本次将借助于dlib程序包实现人脸区域检测、特征点提取等功能，htmldlib封装了许多优秀的机器学习算法，可实现人脸识别、检测、识别，视频目标追逐等功能，是由由C++开发的一个开源程序库

高傲的大白杨·2022-11-25 18:41

imu相机标定_相机+imu标定

下面命令行里有写注释)1工具箱Kalibr安装安装依赖sudoapt-getinstallpython-setuptoolspython-rosinstallipythonlibeigen3-devlibboost-all-devdoxygenlibopencv-devros-kinetic-vis

百读不厌班定远·2022-11-25 17:29

LightGBM原理与参数

num_leaves叶节点数结果对最终效果影响较大，越大值越好，太大会出现过拟合，与模型复杂度直接相关(leaf-wise)num_iterations迭代次数num_iterations,num_round,num_boost_round

dzzxjl·2022-11-25 17:16

机器学习——长短期记忆（LSTM）

卷积神经网络（CNN）机器学习——循环神经网络（RNN）机器学习——决策树（decisiontree）机器学习——随机森林（Randomforest）机器学习——梯度提升决策树（GBDT）机器学习——XGboost

白天数糖晚上数羊·2022-11-25 16:54

细品经典：LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5, Boosted LeNet-4

LeNet-1、LeNet-4和boostLeNet-4通常被忽略。

小白学视觉·2022-11-25 15:14

头歌机器学习 --- Adaboost 第二关：Adaboost算法

头歌机器学习—Adaboost第二关：Adaboost算法```python#encoding=utf8importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifier

双料高级猿·2022-11-25 14:34

gbdt算法_GBDT算法详解与代码实现

1,远观GBDTGBDT算法也是有很多决策树（CART）集成而来，但与随机森林不同，GBDT生成的决策树之间有依赖关系，GBDT算法用到的是一种boosting策略，由弱学习器组合而成强学习器。

weixin_39809140·2022-11-25 14:53

（八）集成学习之GBDT与python代码实现

学习笔记参考：https://www.ccs.neu.edu/home/vip/teach/MLcourse/4_boosting/slides/gradient_boosting.pdf全英文PPT，

十二十二呀·2022-11-25 14:22

机器学习模型自我代码复现：GBDT

集成学习大抵可以分为2类，1类是将各个弱学习器串联训练，使得前一个学习器中的错类在后一个学习器中被更加“重视”以提升总体的训练效果，被称为Boosting；另一类是并联训练多

thorn_r·2022-11-25 14:52

GBDT调参总结及代码实现

##一.scikit-learnGBDT类库概述在scikit-learn中，GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类，而GradientBoostingRegressor

VABIS_VHAS·2022-11-25 14:49

GBDT回归算法实例分析

源码实现参考Github：https://github.com/Freemanzxp/GBDT_Simple_TutorialGBDT简介GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree

Diamond-Mine·2022-11-25 14:18

GBDT算法原理以及实例理解（含Python代码简单实现版）

一、算法简介：GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上是TOP前三的算法。

旅途中的宽~·2022-11-25 14:16

深度学习第一次作业 - 波士顿房价预测

文章目录划分训练集和测试集建立线性回归模型特征选择重建模型尝试使用GradientBoostingimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskl

未来影子·2022-11-25 13:02

机器学习模型融合

现代机器学习库（Sklearn，XGBoost）内部已经结合了常见的集成学习方法。集成学习介绍集成学习结合多个不同的模型，然后结合单个模型完成预测。通常情况下，集成学习能比单个模型找到更好性能。

有害诗篇·2022-11-25 11:01

常见特征工程操作

转换为标准正态分布）；2.归一化（抓换到[0,1]区间）；3.针对幂律分布，转换数据分桶：等频分桶；等距分桶；Best-KS分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；卡方分桶；缺失值处理：不处理（针对类似XGBoost

有害诗篇·2022-11-25 11:01

论文阅读11——《Mutual Boost Network for Attributed Graph Clustering》

原文地址：论文阅读11——《MutualBoostNetworkforAttributedGraphClustering》作者：XiaoqiangYan,XiangyuYu,ShizheHu,YangdongYe

小吴不会敲代码吧·2022-11-25 09:13

机器学习十大算法案例

机器学习十大算法与案例实现监督学习1.线性回归2.逻辑回归3.神经网络4.SVM支持向量机5.K邻近6.贝叶斯7.决策树8.集成学习(Adaboost)非监督学习9.降维—主成分分析10.聚类分析监督学习

Sais_Z·2022-11-25 09:05

十大常用机器学习算法总结（持续完善）

目录前言一、线性回归二、K近邻算法（KNN）三、朴素贝叶斯（NB）四、逻辑回归（LR）五、支持向量机（SVM）六、决策树（DT）七、随机森林（RF）八、GBDT九、XGBoost十、K-Means一、线性回归思路

二哥不像程序员·2022-11-25 09:59

CatBoost详解--原理+类别特征处理的技巧+加速

CatBoost详解CatBoost简介CatBoost中处理类别特征的方法算法实现修正梯度偏差快速评分基于GPU快速学习CatBoost的参数CatBoost简介 CatBoost:基本原理类似于常规的

爱学习的小杠精·2022-11-25 08:24

boost配置(VC/CodeBlocks)与编译(bjam+msvc/mingW)

转载自：http://rendao.org/blog/264/BJAM编译、配置和说明先了解下bjambjam是专门为boost库设计的make工具，boost源码中没有编译完成的bjam，只有源码

zxj88214·2022-11-25 07:11

笔记 |Macos安装pycaret

它本质上就是组装了多个机器学习库和框架，例如scikit-learn，XGBoost，MicrosoftLightGBM，spaCy等。

懒麻蛇·2022-11-25 06:18

机器学习-Boosting(AdaBoost、GBDT)

一、集成模型二、Boosting1、思想Boosting：将弱学习器组合成强学习器Boosting思想：个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成，然后使用组合策略，得到最终的集成模型

醉翁之意不在酒~·2022-11-25 06:42

【安装】Colmap安装与使用

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Colmap安装与使用Colmap编译与安装一、QT安装二、安装cuda10.1三、安装Boost四、CGAL安装与编译五、Colmap安装

weixin_46353422·2022-11-25 04:43

Colmap编译教程及笔记 [Windows+VS2019+Vcpkg]

Colmap编译教程及笔记[Windows+VS2019+Vcpkg]0预安装1.Qt、CUDA、Boost、CGAL的安装1.1Boost安装1.2CUDA安装1.2.1CUDA环境变量1.2.2CUDA

天桥飞熊·2022-11-25 04:09

wondows10使用vcpkg编译colmap的教程（带suitesparse）

编译环境Windows10+cmake+vs2017+cuda10.1+qt5.12.9-windows-x86+boost1.64.0+cgal4.11+ceres+colmap3.6-master(

qq_39003069·2022-11-25 04:08

集成学习之Adaboost与GBDT

Boosting集成算法boosting思想通过串行地构造多个个体分类器，然后以一定的方式将他们组合成一个强学习器。

nono_x·2022-11-25 03:19

集成学习之随机森林

而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升常见的集成学习思想有：•Bagging•Boosting•Stacking学习方式种类Baggin

nono_x·2022-11-25 03:19

Python +Anaconda 相关库的安装

一、XGBoostAnacondaPrompt输入：$pipinstallxgboost-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

GaryinDeep·2022-11-25 03:47

linux系统下安装dlib

正确安装步骤：首先，根据这个安装anaconda１.pipinstallcmake２．pipinstallboost3.sudoapt-getinstallbuild-essentialcmake4.sudoapt-getinstalllibgtk

Batman。·2022-11-25 03:45

linux安装dlib，以下步骤解决所有问题。

1.在终端安装3个包sudoapt-getinstallbuild-essentialcmakesudoapt-getinstalllibgtk-3-devsudoapt-getinstalllibboost-all-dev2

weixin_41899102·2022-11-25 02:43

Windows-安装dlib库（亲测绝对可以，超详细）

首先安装一下cmake和boost，直接使用pipinstallcmakepipinstal

防空洞的仓鼠·2022-11-25 02:07

（多模态 / 多维度）特征融合

算法基于贝叶斯理论的特征融合算法决策级水平融合(*)特征级水平融合基于稀疏表示理论的特征融合算法基于深度学习的特征融合算法偏传统的特征融合方法[^6]一些多模态特征融合的思路方法[^7]基于线性规划模型基于稀疏高维映射Adaboost

末流之人·2022-11-25 02:55

关于 MacBook Pro 运行 XGBoost 遇到的各类问题

机器学习第一期：在MacBookPro运行XGBoost遇到的各类问题前言开始运行运行环境安装XGBoost其他安装方式遇到的问题测试你的xgboost吧总结前言因为工作原因，需要平凡接触XGBoost

pi-pickles·2022-11-25 00:12

Python安装Xgboost模块的方法

WISDOM.x·2022-11-25 00:12

Python库的安装与卸载（含statsmodels和xgboost）

（作者：陈玓玏）Python库的安装window下python2、python3安装包的方法在线安装安装好python、设置好环境变量后，在python安装目录下Script文件夹内会存在pip.exe和easy_install.exe两种在线安装工具。只需要在cmd输入pip，可以查看pip是否可用没有报错表示可用，在cmd中输入pipinstallxxx就可以在线安装包了，xxx为你要安装的包

小白白白又白cdllp·2022-11-25 00:42

xgboost安装指南

(1)下载xgboost源码(这里直接用官方最新的源码，这里我们不需要用gitclone--recursive,因为用的是编译好的dll，因此不需要下载那么完整，只需要python-package完整即可

weixin_33863087·2022-11-25 00:41

python安装xgboost的方法

黑糖珍珠好好吃·2022-11-25 00:11

Mac系统安装python版Xgboost

Mac系统安装python版Xgboost1.安装Homebrewhttps://brew.sh/Homebrew是Mac系统下非常优秀的包管理工具，相当于Ubuntu的apt-get，安装命令：/usr

easonlv·2022-11-25 00:11

python环境下xgboost的安装与使用

XGboost(eXtremeGradientBoosting)属于有监督学习，是GradientBoosting模型的一种改进版，在国外的Kaggle，国内的Kesci、天池、DataCastle等平台上的数据比赛中应用十分广泛

极客范儿·2022-11-25 00:11

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