BOOST程序库第92页

【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（七）

目前的集成学习主要分两类：1.串行进行的序列化方法，比如Boosting2.同时进行的并行化方法，

AnyaBee·2022-11-22 17:43

python调用opencv_从Python调用C opencv函数(将cv :: Mat发送到使用opencv的C dll)

OpenCVPython包装器使用了一些称为pyopencv_to的函数.其中之一用于将PyObject转换为cv::Mat.您的“FromPython”函数需要获取PyObject作为输入.我个人使用boost

weixin_39743414·2022-11-22 17:42

【数据分析】Pandas入门教程

Pandas教程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。

Torture_L·2022-11-22 15:18

数据挖掘与机器学习：组合相似分类器提高分类性能

目录第1关：组合相似分类器提高分类性能任务描述：相关知识：一、几种不同的分类器：二、bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法：三、boosting：编程要求：测试说明：第1关：组合相似分类器提高分类性能任务描述

Shining0596·2022-11-22 15:39

从0开始实现一个Adaboost分类器（完整代码）

IT农民工1·2022-11-22 13:46

机器学习期末考试概念总结

机器学习模型的评估与选择评估方法：留出法、交叉验证法、自助法；偏差与方差k近邻学习支持向量机SVM朴素贝叶斯决策树逻辑回归集成学习与利用AdaBoost元算法提高分类性能Bagging与随机森林分类器结合的策略多样性

机器学习我来学·2022-11-22 13:08

cat boost

Scorefunctions-Algorithmdetails|CatBoostcatboost原理_chencas的博客-CSDN博客_catboost原理初学CatBoost模型——特性、原理、目标编码

意念回复·2022-11-22 13:28

python（9）——numpy多维数组和矩阵计算

NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库。

ruowenz·2022-11-22 11:24

笔记 | 集成学习的目标检测算法

集成目标检测（1）EnsembleMethodsforObjectDetection（2）Boostingobjectdetectionperformancethroughensemblingonsatelliteimagery

Liaojiajia-2020·2022-11-22 08:16

【文献阅读】1-Underwater object detection using Invert Multi-Class Adaboost with deep learning

使用多反转级Adaboost算法实现水下目标检测摘要关键词背景创新点方法实验结论与不足参考摘要本文提出了一种新新的水下目标识别算法，基于深度学习的Sample-WeIghtedhyPErNetwork(

Iron_vik·2022-11-22 05:12

集成学习boosting和bagging

思想：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务强学习器：如神经网络等，需要大量的数据，以及较高的服务器性能等，一般来说准确性很高。弱学习器：如果决策树、逻辑回归等，模型简单，一般准确性一般。通过组合多个弱学习器来达提高模型性能。需要关注的问题1.个体学习器如何训练获得让单一的每个弱学习器去学习不一样的数据。改变训练数据的权值或者概率分布。增大学习数据里面某些数据被学习的权重的2.如何组合各个弱学习器

Yzy_gold·2022-11-22 04:37

机器学习算法进阶——提升、XGBoost

提升、XGBoost理论、实践手写理论提升提升算法提升算法推导提升算法GBDTGBDT总结XGBoost（eXtremeGradientBoosting）目标函数计算XGBoost小结AdaboostAdaboostAdaboost

糖糖Amor·2022-11-22 02:54

机器学习学习——超参数寻优工具库

【机器学习】Optuna机器学习模型调参(LightGBM、XGBoost)Optuna—超参自动化调整利器学习笔记调参|Hyperopt：模型选择和超参数优化Python库

量化橙同学·2022-11-22 00:05

每天五分钟机器学习：交叉验证超参数寻优的python实现（附代码）

本文我们使用xgboost来完成文本分类的任务，但是使用xgboost的时候需要指定学习率，那么此时我们就需要完成学习率的调参工作，究竟哪个学习率最合适呢？

幻风_huanfeng·2022-11-22 00:04

超参数寻优

ray-tune2.optuna一、集成学习类1.网格搜索调用的sklearn中的库fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV完整代码importtimefromxgboostimportXGBRegressorfro

akswyh·2022-11-22 00:25

MindSpore中张量和Numpy的互相转换

NumPy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。所以下面展示下MindSpore中张量和Numpy类型的互相转换。

xi_xiyu·2022-11-22 00:55

react 递归遍历四层树结构遍历分支中的最后一个节点_终于有人把XGBoost 和 LightGBM 讲明白了，项目中最主流的集成算法！...

本文为阿泽带你学决策树的第三篇，主要介绍基于Boosting框架的主流集成算法。本文是决策树的第三篇，主要介绍基于Boosting框架的主流集成算法，包括XGBoost和LightGBM。

weixin_39986741·2022-11-22 00:49

python线性回归算法简介_机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法...

分类算法用于离散型分布预測，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法。回归算法用于连续型分布预測。针对的是数值型的样本，使用回归。

weixin_39989215·2022-11-22 00:49

机器学习-决策树（XGBoost、LightGBM）

【机器学习】决策树——XGBoost、LightGBM主要介绍基于Boosting框架的主流集成算法，包括XGBoost和LightGBM。

GoAI·2022-11-21 23:41

python 机器学习回归模型-决策树-多项式-随机森林-KNN-xgboost 遥感影像-回归模型算法

以下算法所需训练数据格式：决策树回归算法：importpickleimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyp

lvbta·2022-11-21 23:58

TensorFlow在美团外卖推荐场景的GPU训练优化实践

美团机器学习平台基于内部深度定制的TensorFlow研发了BoosterGPU训练架构。

美团技术团队·2022-11-21 21:14

OnlineJudge平台（负载均衡）

文章目录1.所用技术与开发环境2.项目宏观结构3.compiler服务设计4.基于MVC结构的oj服务设计5.前端页面设计6安装指南升级gcc安装jsoncpp安装cpp-httplib安装boost库安装与测试

酬勤·2022-11-21 21:47

C++ Boost ScopeExit超详细讲解

目录一、提要二、退出作用域（Boost.ScopeExit）2.1范例1.UsingBOOST_SCOPE_EXIT2.2示例2.Boost.ScopeExit和C++11的lambda函数2.3示例3

·2022-11-21 18:53

C++ Boost PointerContainer智能指针详解

目录一、提要二、智能指针Boost.PointerContainer三、练习一、提要在C++11中，Boost.PointerContainer是另一个智能指针，一般是用来生成集合数据的，本文阐述这种指针的特点和用法

·2022-11-21 18:22

C++ Boost Pool超详细讲解

目录一、提要二、关于Boost.Pool应用一、提要什么是Boost.Pool？BoostPool是一个库，其中包含一些用于管理内存的类。

·2022-11-21 18:21

C++ Boost weak_ptr智能指针超详细讲解

目录一、提要二、特别智能指针(SpecialSmartPointers)一、提要在C++11中，boost::weak_ptr是另一类智能指针，一般是用COM组件生成、调用，本文阐述这种指针的特点和用法

·2022-11-21 18:21

C++ Boost MPI接口详细讲解

目录一、说明二、开发和运行时环境三、简单数据交换一、说明Boost.MPI提供了MPI标准（消息传递接口）的接口。该标准简化了并发执行任务的程序的开发。

·2022-11-21 18:45

C++异步数据交换实现方法介绍

异步数据交换，除了阻塞函数send()和recv()之外，Boost.MPI还支持与成员函数isend()和irecv()的异步数据交换。名称以i开头，表示函数立即返回。示例47.7。

·2022-11-21 18:45

C++进程链接工具之通信器详解

使用多个通信器#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){boost::mpi::environmentenv{ar

·2022-11-21 18:44

使用boost库，无法打开文件“libboost_filesystem-vc14-mt-gd-x64-1_68.lib“

1.vs工程-VC++目录，正确配置boost库的包含目录（..\include）、库目录(..

lhbing2021·2022-11-21 17:03

C++ Boost Atomic详细讲解

目录一、说明二、示例和代码一、说明Boost.Atomic提供类boost::atomic，可用于创建原子变量。它们被称为原子变量，因为所有访问都是原子的。

·2022-11-21 16:36

C++ Boost EnableIf函数使用介绍

目录一、说明二、Boost.EnableIf的示例练习一、说明Boost.EnableIfBoost.EnableIf可以禁用重载函数模板或专用类模板。禁用意味着编译器忽略相应的模板。

·2022-11-21 16:05

C++ Boost TypeTraits库使用详解

目录一、说明二、库Boost.TypeTraits一、说明反省是重点中的重点，泛型在实践中贯穿工程的始终。以下库支持泛型编程。无需详细了解模板元编程即可使用这些库。

·2022-11-21 16:04

C++ Boost Lockfree超详细讲解使用方法

目录一、说明二、示例和代码Boost.Lockfree一、说明Boost.Lockfree提供线程安全和无锁容器。可以从多个线程访问此库中的容器，而无需同步访问。

·2022-11-21 16:31

C++ Futures与Promises线程使用示例讲解

Boost.Thread提供boost::future来定义未来。该类定

·2022-11-21 16:31

C++ Boost Lambda表达式详解

目录lambda表达式格式说明Boost.Lambdalambda表达式格式lambda表达式的格式[捕捉列表](参数列表)mutable->返回值类型{语句部分};其中参数列表、返回值类型是可选的，捕捉列表

·2022-11-21 14:24

C++ boost scoped_ptr智能指针详解

目录一、智能指针-唯一所有者二、接口类分析一、智能指针-唯一所有者boost::scoped_ptr是一个智能指针，它是动态分配对象的唯一所有者。boost::scoped_ptr无法复制或移动。

·2022-11-21 14:23

C++ Boost Thread线程使用示例详解

Boost.Thread允许您创建和管理自己的线程。Boost.Atomic允许您通过多个线程的原子操作访问整数类型的变量。Boost.Lockfree提供线程安全的容器。

·2022-11-21 14:51

C++ Boost shared_ptr共享指针详细讲解

目录一、提要二、智能指针boost::shared_ptr与boost::scoped_ptr三、智能指针boost::shared_ptr用法示例1示例2示例3示例4示例5一、提要boost::shared_ptr

·2022-11-21 14:50

C++同步线程实现示例详解

本节介绍Boost.Thread提供的用于同步线程的类。二、独占访问示例示例44.7。使用boost::mutex的独占访问#include#include#includevoidwait(int

·2022-11-21 14:50

技术干货｜昇思MindSpore 1.5版本中的亲和算法库——MindSpore Boost

有过AI网络训练的朋友们都知道，基于深度学习训练的AI收集越多的数据，使用越大的网络进行训练，能得到更好的精度。同时，越多的数据、越大的网络也意味着越大的算力消耗。如果能有一个算法库，在同等算力资源下，提供更加高效的训练算法效率，那不香吗？为此，我们在MindSpore框架下，隆重推出亲和算法库，旨在为MindSpore用户提供简单易用、高效的训练加速算法。众所周知，训练是一个复杂的计算过程，端到

昇思MindSpore·2022-11-21 12:36

机器学习面试知识点总结

文章目录计算学习理论过拟合与欠拟合过拟合欠拟合偏差与方差最大似然估计与贝叶斯估计极大似然估计贝叶斯决策论贝叶斯估计特征工程与特征选择特征工程逐层归一化特征选择模型融合融合策略评估方法与评价指标评估方法评价指标优化算法正则化深度模型中的优化采样聚类与降维聚类降维SVM线性模型&LR决策树划分选择剪枝处理连续值与缺失值处理集成学习Boosting

siyan985·2022-11-21 11:25

ML21_集成学习_核心知识点机器学习

非同类个体学习器组件被称为:组件学习器弱学习器定义:略强于随机猜测的学习器效果:集成弱学习器的效果较好实际使用:为了减少学习器个数\重用经验,往往用强学习器学习器的要求准确多样按个体生成方法集成学习分类boosting

Roswellii·2022-11-21 11:54

机器学习模型融合方法综述

下面我重点讲解Stacking，Bagging和Boosting有很多权威的好教程，所以不详细介绍。最早的

zenRRan·2022-11-21 11:21

【机器学习】Kaggle知识点：集成学习基础

现代机器学习库（scikit-learn、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。

风度78·2022-11-21 11:17

【数分】3. 机器学习知识点

2.1模型分类2.1.1监督学习与非监督学习模型2.1.2参数与非参数模型2.1.1生成与判别模型2.2常见模型2.2.1线性回归模型2.2.2逻辑回归模型2.2.3决策树模型模型2.2.4随机森林及Boosting

Jon Shen·2022-11-21 11:45

机器学习中的集成学习模型实践

yishuihancheng.blog.csdn.net无论是在机器学习领域还是深度学习领域里面，通过模型的集成来提升整体模型的性能是一件非常有效的事情，当前我们所接触到的比较成熟的四大集成框架主要包括：Bagging、Boosting

Python中文社区·2022-11-21 11:14

计算机视觉和机器学习 - 我所想知道的一切

算法：svm/决策树/xgboost图像检测。人脸检测（HAAR）、行人检测(HOG)。图像识别。人脸识别，车牌识别。

mlshenhua·2022-11-21 11:43

超详细解释XGBoost，一篇文章搞懂XGBoost

XGBoost文章目录XGBoost背景工程原理具体形式怎么做出预测目标函数引言数学详解明确符号化简目标函数符号注释结论生成一棵完整的树贪心算法加权分位法工作原理数学原理作用算法描述策略全局策略局部策略两种策略相比总结例子缺失值处理

zzoo2200·2022-11-21 08:44

【机器学习】集成算法——特牛逼的XGBoost流程和使用方法

在放代码之前，我们要先了解xgboost库，他并不是sklearn库下的，而是陈天奇小天才发明的。

一瑞111·2022-11-21 08:43

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