Ensemble

Wide & Deep Learning for Recommender Systems

rawfeature以及手工特征（如crossproduct）DeepComponent：embedding离散特征到低维densevector，接dnnJointTraining：jointtraining与ensemble
小绿叶mj·2020-01-03 16:02

Distilling the knowledge in a Neural Network

在相同的数据上train不同模型去均值是目前提高性能的一种方法；但是巨大的神经网络训练十分expensive通过知识蒸馏（distillingknowledge）将大型网络中的知识压缩到一个更容易部署的单一模型中ensemble
柚子露与猫·2020-01-01 06:52

论文阅读：Deep CNN ensembles and suggestive annotations for infant brain MRI segmentation

DeepCNNensemblesandsuggestiveannotationsforinfantbrainMRIsegmentation》，文章给我的启发并不多，标题中的“suggestiveannotation”也不是activeselectsamples的意思，而是根据ensemble
月牙眼的楼下小黑·2019-12-24 22:10

Zookeeper 安装与部署

Zookeeper只运行在一台服务器上，适合测试环境；■伪集群模式：就是在一台物理机上运行多个Zookeeper实例；■集群模式：Zookeeper运行于一个集群上，适合生产环境，这个计算机集群被称为一个“集合体”（ensemble
懒癌正患者·2019-12-22 17:41

网络数据统计分析模型大全

1导入sklearn的分类库#通用算法模型fromsklearnimportsvm,tree,linear_model,neighbors,naive_bayes,ensemble,discriminant_analysis
readilen·2019-12-20 18:03

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-36（Ensemble part 2；集成方法 part 2）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-35（Ensemble；集成方法）PDFVIDEO上接part1EnsembleEnsembleBoostingAdaBoostAlgorithmforAdaBoost
holeung·2019-12-18 12:17

GBDT（DOING）

资料：GBDT官方资料：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier.html
Midorra·2019-12-14 12:17

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-35（Ensemble part 1；集成方法 part 1）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-35（Ensemble；集成方法）PDFVIDEOEnsemble俗称打群架，想要得到很好的performance，基本都要用这一手。
holeung·2019-12-14 07:12

【zookeeper学习笔记二】安装搭建

zookeeper只运行在一台服务器上，适用于测试环境伪集群模式：在一台物理机上运行多个zookeeper实例集群模式：zookeeper运行于一个集群上，适用于生产环境，这个计算机集群被称为一个"集合体"（ensemble
三变粥·2019-12-13 11:53

Self-paced Clustering Ensemble自步聚类集成论文笔记

Self-pacedClusteringEnsemble自步聚类集成论文笔记2019-06-2322:20:40zpainter阅读数174收藏更多分类专栏：论文版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/zpainter/article/details/93378052文章目录0.摘要1.i
曹明·2019-12-03 10:00

集成学习与模型融合

https://www.hrwhisper.me/machine-learning-model-ensemble-and-bagging/image.png如果硬要把集成学习进一步分类，可以分为两类，一种是把强分类器进行强强联合
小幸运Q·2019-11-21 11:50

2017-07-04

第一步是下载数据，ensemble上下载的人类基因组fasta文件mmexport1499176610997.jpg第二步，使用hisat2-bulid把基因组切分成小的index，这样比对的时候能提高效率命令行
LuCky0_0·2019-11-02 19:57

深度学习中的网络正则化

广义上来看，任何减小模型泛化误差的方法都可视为正则化，一些常用的正则化策略包括范数惩罚，数据集增强，多任务学习，EarlyStopping,稀疏表示,Ensemble,Dropout,对抗训练等。
Yihong_Daily·2019-11-02 08:51

多标签分类：Ensemble Application of Convolutional and Recurrent Neural Networks for Multi-label Text Categ

文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7966144文章标题：EnsembleApplicationofConvolutionalandRecurrentNeuralNetworksforMulti-labelTextCategorization（卷积和递归神经网络在多标签文本分类中的集成应用）IJCNN2017
浩比浩比·2019-10-30 21:11

Dropout本质探讨

NTU李宏毅老师的《深度学习》课程讲dropout的本质是模型融合ensemble（bagging性质）。
_龙雀·2019-10-22 12:26

GBDT--回归篇

GradientBoost的算法流程sklearn源码解读sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressorsklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor
_ReLU_·2019-10-22 11:12

Machine Learning Algorithms

BoostingGBM，GBDT，GradientBoostingMachineref:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor.html
JackyBA·2019-10-15 11:02

iForest (Isolation Forest)孤立森林----一篇通俗易懂的文章

iForest（IsolationForest）孤立森林是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法（详见新版教材
那记忆微凉·2019-10-12 11:15

Ensemble Learning 和 stacking、blending 区别

原文链接：https://blog.csdn.net/WxyangID/article/details/802050751EnsembleLearning-模型融合通过对多个单模型融合以提升整体性能。1.1Voting投票制即为，投票多者为最终的结果。例如一个分类问题，多个模型投票（当然可以设置权重）。最终投票数最多的类为最终被预测的类。1.2AveragingAveraging即所有预测器的结果
hellocsz·2019-10-10 17:50

模型集成（Ensemble）

2.Ensemble：Bagging  在本节中会以某一种机器学习方法举例，但是实际上这种集成方法适用于任何的机器学习方法。2.1回顾偏置与方差的关系  偏置与方差的关系如下图所示除了可以很完美进行
独孤呆博·2019-09-26 18:16

随机森林&极限随机树（ensemble learning >Bagging）

随机森林与极限随机树的Python代码：fromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.ensembleimportExtraTreesClassifierfr
Carohuan·2019-09-16 17:58

python机器学习手写算法系列——梯度提升GBDT分类

GBDT是一种ensemble方法
有数可据·2019-09-09 09:15

关于ai学习过程中的一些反思(持续更新)

打比赛和搞学术研究确实有比较大的区别，最大的区别就是打比赛是finalmetricperformance导向型的，而学术研究是以provideinnovativemethodology为导向的，比赛的目的就是通过各种trick，ensemble
Saul Zhang·2019-09-08 22:59

决策树 Decision Tree

主要包括ID3、C4.5、CART，可以作为后续许多ensemble方法（例如randomforest和gradientboostingdecisiont
王朝君BITer·2019-09-05 14:00

sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier()函数解析（最清晰的解释）

sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier()函数全称AdaBoost分类器。
我是管小亮 :)·2019-09-02 00:00

集成学习(Ensemble Learning)：Boosting、Bagging、Random Forest、Stacking

文章目录集成学习(EnsembleLearning)BoostingBaggingRandomForestStacking算法流程测试与模型使用集成学习(EnsembleLearning)  集成学习主要有两个分类，一个是个体学习器存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以Boosting为代表。另外一种是个体学习器不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法，以Bagging和随机森林（Rando
Leon_winter·2019-08-11 16:09

2019-07-31如何获取转录本ID和基因ID的对应关系--生信技能树

第一个任务：任意物种拿到转录本ID与基因ID的对应关系列表从ensemble数据库中下载了Human的基因组注释文件gtf文件1.下载Human的GTF文件wget-cftp://ftp.ensembl.org
LiuYueRR·2019-08-01 10:38

集成方法 Ensemble

一、bagging用于基础模型复杂、容易过拟合的情况，用来减小variance（比如决策树）。基础模型之间没有太多联系（相对于boosting来说），训练可以并行。但用bagging并不能有助于把数据拟合的更准（那是减小bias，要用boosting）。每次训练一个基础模型，都从N条训练数据中有放回的随机抽取出（bootstrapping）N'条作为训练集（虽然一般N=N'，但由于是有放回的抽，所
王朝君BITer·2019-07-18 16:00

Python+sklearn随机森林算法使用入门

扩展库sklearn在ensemble模块中提供了随机森林
dongfuguo·2019-07-15 08:52

python实现基于 Adaboost 框架来构建自定义集成模型【自定义基分类器模型】

我大都会直接使用默认的基分类器模型，不会对其进行调整设置，其他的几个主要的参数比如：基分类器数量等可能会基于网格调参的形式进行最优化参数的搜索，下面是sklearn官网里面对adaboost模型的参数定义：classsklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
Together_CZ·2019-07-13 22:48

模型集成 Ensemble Learning 入门 笔记

https://www.mql5.com/en/articles/4227https://www.mql5.com/en/articles/4228https://www.mql5.com/en/articles/4722https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/80431496https://www.jianshu.com/p/11083abc57
killercars·2019-06-26 14:49

李宏毅学习笔记22.Ensemble

文章目录前言概述（Gamealert）Bagging决策树（秒讲）决策树实例（二次元版）随机森林BoostingBoosting框架AdaboostHowtofindanewtrainingsetthatfails$f_1(x)$?求d1（数学推导）Adaboost算法AdaboostToyExampleAdaBoost证明（WarningofMath）AdaBoost结果分析AdaBoost+决
oldmao_2001·2019-06-17 09:29

模型特征选择

比如在sklearn中，可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度,比如：fromsklearnimportensemble#grd=ensemble.GradientBoostingClassifier
Mr-Joe·2019-06-11 16:38

sklearn源码解读：1.10 Decision Trees & 1.11 Ensemble methods

本文讨论sklearn源码中的树模型，其中包括DecisionTrees与Ensemblemethods两篇，源码文件夹在sklearn/tree与sklearn/ensemble下。
Rrui_739·2019-05-30 14:14

（一）机器学习中的集成学习入门

在一个组上一起工作的几个模型的集合称为Ensemble。该方法称为EnsembleLearning，也就是集成学习。投票模型你可以使用不同的算法训练您的模型，然后将它们合并以预测最终输出。
coderpai·2019-05-27 19:00

（一）机器学习中的集成学习入门

在一个组上一起工作的几个模型的集合称为Ensemble。该方法称为EnsembleLearning，也就是集成学习。投票模型你可以使用不同的算法训练您的模型，然后将它们合并以预测最终输出。
coderpai·2019-05-27 19:00

深度学习笔记~集成方法bagging, boosting和stacking

转载：https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205作者：JosephRoccaEnsemblemethods
zlibo丶·2019-05-16 19:25

ML算法推导细节05—随机森林RF

探究算法细节，深入了解算法原理随机森林RF1.套袋法Bagging1.1袋外数据1.2bagging减小方差增加偏差2.随机森林算法3.sklearn.ensemble.RandomForest1.套袋法
九方先生·2019-05-14 21:57

sklearn随机森林-分类参数详解

sklearn中的集成算法1、sklearn中的集成算法模块ensembleensemble.AdaBoostClassifier：AdaBoost分类ensemble.AdaBoostRegressor
R戎·2019-04-12 20:04

model ensemble

github程序-Keras-CNN-multi-model-ensemble-with-votingimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense
eat_the_frog·2019-04-10 17:01

集成学习算法梳理——GBDT

文章目录GBDT概述前向分步算法损失函数负梯度拟合损失函数分类算法正则化优缺点优点缺点sklearnAPIsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier()应用场景参考资料
JN_rainbow·2019-04-07 20:45

【实习】数据分析岗_试题整理

a.dropout（我觉得类似于subfeature）b.剪枝、控制树深c.增大分割平面间隔5）bagging6）subsampe&subfeature7）特征选择、特征降维8）数据增强（加包含噪声的数据）9）ensemble
cortey·2019-04-07 11:40

RF、GBDT、XGboost特征选择重要性计算 或 如何做特征选择的？

比如在sklearn中，可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度,比如：fromsklearnimportensemble#grd=ensemble.GradientBoostingClassifier
qq_34872215·2019-03-17 20:40

随机森林算法梳理

因此，Ensemble方法具有更多的灵活性。理论上来说，Ensemble方法也比单一模型更容易过拟合。但是，实际中有一些方法(尤其是Bagging)也倾向于避免过拟合
coffeetea01·2019-03-01 21:17

书籍：python机器学习集合Cookbook Ensemble Machine Learning Cookbook - 2019

简介图片.png使用Keras，H2O，Scikit-Learn，Pandas等实现机器学习算法来构建集合模型主要特点使用基于配方的方法应用流行的机器学习算法实施增强，装袋和堆叠集合方法以改进机器学习模型发现真实世界的合奏应用，并在Kaggle比赛中遇到复杂的挑战集合建模是一种用于提高机器学习模型性能的方法。它结合了两个或多个相似或不同的机器学习算法，以提供卓越的智力。本书将帮助您实现流行的机器学
python测试开发_AI命理·2019-02-28 17:52

对corpus数据处理的认识

svmfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer,CountVectorizerfromsklearnimportdecomposition,ensemble
csdn_LYY·2019-02-25 12:18

Ensemble of 3D densely connected convolutional network

Ensembleof3DdenselyconnectedconvolutionalnetworkfordiagnosisofmildcognitiveimpairmentandAlzheimer’sdisease集合3Ddensenet在轻度认知障碍和阿尔茨海默病诊断中的应用发表时间：2019年发表期刊：Neurocomputing论文主要思想以及贡献：提出了用于AD和MCI诊断的3D-dense
蜗牛遥遥·2019-02-19 17:50

基于孤立森林的异常检测

iForest（IsolationForest）孤立森林是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法，由周志华教授等人提出
Anakin6174·2019-02-17 20:04

如何利用Keras在深度神经网络中进行堆栈集成（Stacking Ensemble）

译自MachineLearningMastery~模型平均是一种集成技术，其中多个子模型对组合预测的贡献相等。利用子模型的预期性能，加权各子模型对组合预测的贡献，可以改善模型平均。通过培训一个全新的模型来学习如何最好地组合来自每个子模型的贡献，可以进一步扩展这一点。这种方法被称为StackedGeneralization(堆栈泛化)，或简称Stacking，可以产生比任何单个贡献模型更好的预测性能
翻滚的老鼠屎·2019-01-18 21:23

Isolation Forest孤立森林（二）之sklearn实现,源码分析

孤立森林算法sklearn实现,源码分析算法一：首先初始化一些参数classsklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100,max_samples=’
纽扣子·2019-01-02 11:20
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