Ensemble 第12页

【NLP】情感分析kaggle比赛

021【NLP】情感分析kaggle比赛这几天一直在做这个kaggle项目：BagofWordsMeetsBagsofPopcorn做这个项目的目的是学习如何使用word2vec模型，以及掌握ensemble

赤乐君·2018-02-14 19:18

【NLP】情感分析kaggle比赛

021【NLP】情感分析kaggle比赛这几天一直在做这个kaggle项目：BagofWordsMeetsBagsofPopcorn做这个项目的目的是学习如何使用word2vec模型，以及掌握ensemble

赤乐君·2018-02-14 19:18

ZooKeeper（三）安装部署：之单机版、伪集群、集群

zookeeper只运行在一台服务器上，适合测试伪集群：在一台服务器上，多进程运行多个zookeeper实例集群：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

马丁半只瞄·2018-02-05 21:12

Kaggle&TianChi分类问题相关纯算法理论剖析

因为原始代码涉及到公司的特征工程及一些利益trick，所以我构造了一个数据集后复现了部分算法流程，需要看详细代码实现朋友可以移步Ensemble_Github为了大家更舒适的阅读体验，建议移步Kaggle-TianChi

slade_sal·2017-12-29 18:57

机器学习实战——AdaBoost

Ensemble方法：集合方法，将弱分类器变成一个强分类器。可以是不同算法的集成、同一算法在不同设置下的集成、数

hubery_zhang·2017-12-18 22:44

集成学习（Ensemble Learning）

写作本博文只为学习与分享知识。所以如果本系列教程对你有帮助，麻烦不吝在github的项目上点个star吧！非常感谢！本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第8章集成学习”部分内容的学习笔记。文章目录个体与集成BoostingBagging与随机森林Bagging随机森林结合策略平均法投票法学习法个体与集成集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务，有时也被

蓝色枫魂·2017-12-09 15:22

ZooKeeper系列（二） Zookeeper的环境配置

3.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）。Zookeeper通过复制来实现高可用性，只要

algernoon·2017-11-16 09:41

ZooKeeper系列（二） Zookeeper的环境配置

3.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）。Zookeeper通过复制来实现高可用性，只要

algernoon·2017-11-16 09:41

Ensemble Learning方法总结

1.从Boosting到Stacking，概览集成学习的方法与性能原文地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-08-28-32.腾讯广告点击大赛：对stacking的一些基本介绍原文地址：https://www.qcloud.com/community/article/8950553.Tencent_Social_Ads原文地址：https://gi

bitcarmanlee·2017-11-08 22:32

机器学习之集成学习Ensemble

集成算法：将多个分类器集成起来而形成的新的分类算法。这类算法又称元算法(meta-algorithm)。最常见的集成思想有两种bagging和boosting。集成思想:boosting：重赋权（re-weighting）--基于错误提升分类器性能，通过集中关注被已有分类器分类错误的样本，构建新分类器并集成。boosting的思想是:训练集(其中各个元素)的权重是根据学习器的表现来改变的.bagg

女王の专属领地·2017-11-08 10:04

机器学习十大算法---8. 随机森林算法

在学习随机森林之前我们想你学习以下集成学习（ensemble）的内容。随机森林简介随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。

女王の专属领地·2017-10-31 16:20

集成学习（Ensemble Learning ）简介

集成学习（EnsembleLearning）一、问题提出针对于下图的分类问题（线性可分问题），可以利用简单的线性分类器就可以获得很好的分类效果。但是如果数据的分布不是线性可分的话，利用简单的线性分类器就无法达到好的分类效果。那么针对上图的问题，比较常用的方法就有支持向量机、集成学习等。下图是利用集成学习方法，综合多个线性分类器的示例图。二、基本概念简单的例子（来源于MLWave的KaggleEns

兮風·2017-09-11 09:25

集成学习（Ensemble Learning）-bagging-boosting-stacking

文章目录EnsembleLearning:Bagging,Boosting,Stacking基本概念集成学习的条件Bagging(BootstrapAggregating,引导聚合)BoostingStacking(Stackedgeneralization)参考文献EnsembleLearning:Bagging,Boosting,Stacking基本概念元算法（meta-algorithm），

bymaymay·2017-09-03 19:40

使用集成学习提升机器学习算法性能

集成学习（Ensemble

secsilm·2017-08-30 18:18

《机器学习实战》和Udacity的ML学习笔记之 Ensemble Learning 集成学习

转载自：Ensemblelearning（集成学习）这篇博问对集成学习的解释比较浅显易懂，主要知识点如下：集成学习的概念及其原理集成学习的步骤如何构建有差异的分类器如何对分类器进行整合为一个实例进行分类学习器为什么可以提高预测精度(降低偏差)关于最后一点，作者并没有从理论的角度进行分析，实质上涉及到子模型和模型偏差和方差的问题，具体到不同地算法对应的情况也不一样。具体而言，降低偏差的是集成学习中的

VeeLe·2017-08-23 15:42

集成模型－泰坦尼克号生还预测

集成模型（分类）（Ensemble）集成分类模型综合考量多个分类器的预测结果，进而做出决策。

cicilover·2017-08-18 16:05

Adaboost 详解

Adaboost详解本文会详细介绍Adaboost(AdaptiveBoosting)这一ensemble模型（属于boosting）。

爱学习的段哥哥·2017-08-17 22:57

RandomForest调参，不断总结

classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators:int默认10criterion：gini”or“entropy”(default=”

qq_32659887·2017-08-11 15:53

机器学习笔记(7)——集成学习(Ensemble Learning)

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Bag

口袋的天空Zard·2017-08-06 22:32

lihungyi的ensemble learning intro课

Ensemble的简易原理Ensemble就是一种一次性结合多种机器学习模型，以提高机器学习结果的方法Ensemble的过程为了处理Ensemble中遇到的不同问题，Ensemble有很多中不同的方法Ensemble

__Jingyu__·2017-07-16 22:47

集成学习（ensemble learning）

集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。也就是说，集成学习可以通过若干个“弱学习器”（weaklearner）进行结合，常可获得比单一学习器性能优越的“强学习器”。根据个体学习器的生成方式，目前集成学习方法大致可分成两类，即个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法；以及个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法；前者的代表是Boos

Ethan_Wuuu·2017-07-06 17:25

【Learning Notes】基于 boosting 原理训练深层残差神经网络

1.背景1.1BoostingBoosting[1]是一种训练Ensemble模型的经典方法，其中一种具体实现GBDT更是广泛应用在各类问题上。介绍boo

MoussaTintin·2017-06-17 00:00

集成学习（Ensemble learning）算法之bagging

今日收获：心急吃不了热豆腐，饭一口一口吃，路一步一步走，先做好基础的算法再想办法在上面进行提高:)参考文献：YoshuaBengio的deeplearning电子书[7.11]http://www.deeplearningbook.org/点击打开链接https://en.wikipedia.org/wiki/Bootstrap_aggregating点击打开链接http://blog.csdn.

瓦全·2017-06-13 10:08

数据科学入门，使用 xgboost 初试 kaggle

基于树的boosting/ensemble方法在实战中取得良好效果，陈天奇提供的高质量的算法实现 xgboost 也使得构建基于该方法的解决方案更加容易高效，很多比赛的获胜方案都使用了xgboost。

u011089523·2017-05-30 16:00

Zookeeper的单机模式与伪分布式模式的搭建

3.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）。Zookeeper通过复制来实现高可用性，只要

dancheren·2017-05-24 15:50

python 机器学习-sklearn基本功能

neighbors.NearestNeighbors）支持向量机（svm.SVC)朴素贝叶斯（naive_bayes.GaussianNB)决策树（tree.DecisionTreeClassifier)集成方法（ensemble.BaggingClassifier

Z_shsf·2017-05-16 21:29

使用sklearn进行机器学习—实践

使用sklearn进行机器学习—实践RandomForest和GradientTreeBoosting参数详解在sklearn.ensemble库中，我们可以找到RandomForest分类和回归的实现

伊小白·2017-05-10 09:29

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)

kaggle比赛的重点方法，而且暑期实习面试的时候也有很多面试官问了，还是很有必要学习下的.我在网上找了下相关资料，感觉讲的都不是很好(可能是我太菜了吧)，所以自己想着写一篇，要是哪里错了，欢迎指正从Ensemble

GavinZhou_xd·2017-05-03 23:38

GBDT源码分析之三：GBDT

0x00前言本文是《GBDT源码分析》系列的第三篇，主要关注和GBDT本身以及Ensemble算法在scikit-learn中的实现。

cathyxlyl·2017-05-03 11:16

《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》笔记

RegionproposalCNN提取特征分类确定类别确定区域总结传统目标检测基本都是特征工程，通过low-levelfeature，各种methods做ensemble。

KangRoger·2017-04-24 21:49

机器学习实战(三)集成学习

再低一点,再低一点.看看kaggle大量的集成学习就知道这节肯定绕不过去了.官方文档：[Ensemblemethods](http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.htmlbagging

xierhacker·2017-04-23 15:00

集成学习（ensemble learning）：bagging、boosting、random forest总结

集成学习（ensemblelearning）集成学习：将多个学习器结合在一起完成学习任务，目的是为了获得更好的效果。集成学习是指将若干弱分类器组合之后产生一个强分类器。弱分类器（weaklearner）指那些分类准确率只稍好于随机猜测的分类器（errorrate<50%）（O(∩_∩)O哈哈哈……）。集成算法成功的关键在于能保证弱分类器的多样性（diversity）。集成不稳定的学习算法能得到更明

code_caq·2017-04-09 21:28

Ensemble Learning 之 Bagging 与 Random Forest

Bagging全称是BoostrapAggregation，是除Boosting之外另一种集成学习的方式，之前在已经介绍过关与EnsembleLearning的内容与评价标准，其中“多样性”体现在应尽可能的增加基学习器的差别。Bagging主要关注增大“多样性”，他的做法是这样的，给定训练集DD，对DD进行Bootstrap采样，得到若干个不同的子集，Bootstrap会确保各个子集有一定的交集，

勿悔Choles·2017-04-06 21:13

学习笔记——Kaggle_Digit Recognizer (Random Forest算法 Python实现）

本文是个人学习笔记，该篇主要学习随机森林算法概念，并应用sklearn.ensemble.RandomForestClassifier算法包解决Kaggle入门级DigitRecognizer。

JayC糖爸·2017-03-23 15:24

Scikit-Learn 集成方法（Ensemble method）学习

集成算法的目标是：组合几个基学习器的预测，以此来提高单个模型的泛化性和健壮性集成方法常分为两类：avergingmethods：平均法的原则是：独立的构建几个学习器，然后平均他们的预测。通常，组合的学习器要比任何一个单个的学习器要好，因为它降低了方差。其中的代表：bagging方法，随即森林boostingmethods：学习器依次构建，试图降低组合的学习器的偏差。其中的代表：AdaBoost，G

夜晓楼·2017-03-18 22:27

我的第二次RNAseq分析

这次我对流程更加熟练了，另外又看了不少攻略，理解也更深了一些##########################1基因组索引的建立##########################需要从ensemble

Hao222222222222·2017-03-11 21:25

GBDT回归的python官方例子详解

简单的GBDT调用见官方例子：方法地址：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_gradient_boosting_regression.html

小小她爹·2017-03-08 13:24

iForest （Isolation Forest）孤立森林异常检测入门篇

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

YeZhu·2017-01-29 09:53

sklearn中集成学（Ensemble methods）习部分（上）

1.11集成方法（Ensemblemethods）▲集成方法的目的是集合多种基本的预测模型，以提高单一模型的泛化能力和鲁棒性。▲两种类型的集成方法：•平均估计：主要原理平均几个独立预测模型的预测结果。通常，该模型主要是以减小方差为目的，因此结合的预测结果比任何一个单一的预测结果都好。比如：Bagging，随机森林等。•boosting方法：该集成方法主要目的是减少偏差。集合弱学习器生产强学习器。比

站住这个领域·2017-01-25 16:28

Ensemble methods

Bootstrap&Cross-ValidationBootstrap有放回抽样，减少不确定性Cross-ValidationK等分，留一份做测试集其余为训练集；为了模型评估结果的稳定性，常用于特征选择，模型选择，Bias-VarianceTrade-OffK越大testerror(以validationdataset的error代替)的variance越高，bias越低经验选择k=5或10减少计

新星_点灯·2017-01-13 11:40

Ensemble methods

Bootstrap&Cross-ValidationBootstrap有放回抽样，减少不确定性Cross-ValidationK等分，留一份做测试集其余为训练集；为了模型评估结果的稳定性，常用于特征选择，模型选择，Bias-VarianceTrade-OffK越大testerror(以validationdataset的error代替)的variance越高，bias越低经验选择k=5或10减少计

新星_点灯·2017-01-13 11:40

Ensemble learning:Bagging,Random Forest,Boosting

概述集成学习(ensemblelearning)构建多个基础的分类器，然后将多个分类器进行组合的一种学习方式。其通常也被称为多分类器系统(multi-classifersystem)。下图显示了集成学习的一种普遍的方式：从图中可以看到，首先从原始的数据集中构造多个数据集，然后分别构造单个分类器，最后将这些分类器进行组合的到组合的分类器。一个很自然的问题：为什么集成学习不任意单分类器的效果好，下面去

yqtaowhu·2017-01-05 22:25

DL在NLP中的应用（三）RNN

www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/最近一直在做数据挖掘大作业-搜索相关性评价，利用ensemble

笛在月明·2016-12-31 14:27

python机器学习库scikit-learn简明教程之：随机森林

1.scikit-learn中的随机森林sklearn.ensemble模块中包含两种基于随机决策树的平均算法：随机森林算法和ExtraTrees的方法。

hanss2·2016-12-08 22:05

数据科学入门，使用 xgboost 初试 kaggle

基于树的boosting/ensemble方法在实战中取得良好效果，陈天奇提供的高质量的算法实现xgboost也使得构建基于该方法的解决方案更加容易高效，很多比赛的获胜方案都使用了xgboost。

方逸飞·2016-12-03 17:40

集成学习 ensemble learning

通过学习周志华老师的机器学习一书，对集成学习做一些笔记。集成学习（ensemblelearning）是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务的，因此有写文章中也称其为多分类器系统（multi-classifiersystem）或者是委员会学习（committee-basedlearning）。下图是集成学习的一般结构，将一组“个体学习器”（individuallearner）用一些何理的策略结合起

SusanZhang1231·2016-11-22 10:45

采用集成学习算法提高分类器的准确性

原文链接：http://www.wangxianfeng.name/2011/08/ensemble-method-to-improve-the-accuracy-of-the-classifier/传统的分类方法是在一个由各种可能的函数构成的空间中寻找一个最接近实际分类函数的分类器

永永夜·2016-10-28 12:01

Ensemble learning 集成学习（二）

No4.GrandientBoostinggradientboosting（又叫Mart,Treenet)：Boosting是一种思想，GradientBoosting是一种实现Boosting的方法，它主要的思想是，每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。lossfunction（损失函数）描述的是模型的不靠谱程度，损失函数越大，则说明模型越容易出错（其实这里有一个方差、偏差均衡的

Jeramy_zsm·2016-10-19 18:06

ImportError: DLL load failed:找不到指定的模块解决方案

fromsklearn.ensemble.forestimportRandomForestRgres

lzhalan2016·2016-09-02 18:13

大数据分析经验总结

2.一般地，Ensemble方法包括RandomForest和AdaBoost、SVM、LogisticRegression分类准确率最高。3.没有一种方法可以应对所有问题。

Shadow_mi·2016-07-01 17:13

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