Gcforest

从深度学习到深度森林方法（Python）

深度森林（gcForest）是深度神经网络(DNN)之外的探索的一种深度模型，原文：itmayopena
AI科技大本营·2022-11-27 11:56

深度森林：常见Warning及解决方案

本人最近使用周志华的深度森林算法去解决一些问题，于是在github上下载了官方的Gcforest程序，下载地址：https://github.com/kingfengji/gcForest运行之后发现了一些
lyc0424·2022-11-22 11:50

【项目实战】Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型(医学诊断)

1.项目背景gcForest（多粒度级联森林）是一种深度森林结构。近年来，深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。
胖哥真不错·2022-11-07 15:05

深度森林(gcforest)原理讲解以及代码实现

GcForest原理gcforest采用Cascade结构，也就是多层级结构，每层由四个随机森林组成，两个随机森林和两个极端森林，每个极端森林包含1000(超参数)个完全随机树，每个森林都会对的数据进行训练
LKlk7>|·2020-09-17 00:58

Deep Forest: gcForest论文知识梳理

本文是对南京大学周志华教授写的DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks文章的知识梳理，主要总结一下gcForest的结构和过程。
vvyuervv·2020-09-16 23:48

gcForest论文的价值

【转载】讨论|周志华教授gcForest论文的价值与技术讨论（微信群）2017-03-03全球人工智能一、gcForest的理论：用决策树集成方法解决DNN不足（模型的框架结构）gcForest模型把训练分成两个阶段
qq_30260555·2020-09-16 23:04

gcForest算法理解

介绍gcForest(multi-GrainedCascadeforest多粒度级联森林)是周志华教授最新提出的新的决策树集成方法。
余音丶未散·2020-09-16 23:12

gcForest+++xgboost的树木的个数++train和fit的区别

xgboost逻辑回归：objective参数（reg:logistic,binary:logistic,binary:logitraw,）对比分析置顶2018年07月11日22:26:53phyllisyuell阅读数：1755一、问题熟悉xgboost的小伙伴都知道，它在训练模型时，有train（）方法和fit（）方法，两种方法都是用于构建模型的，然而在使用过程中有什么不同的地方呢，这篇文章带
lusic01·2020-09-16 23:05

python实践gcForest模型对鸢尾花数据集iris进行分类

gcForest模型是2018年南京大学机器学习大师周志华老师团队提出来的以决策树和随机森林为基础模型的级联深度森林模型，这个论文我看过了感觉跟我当时硕士期间的一个研究有一点类似，当时我基于XGBOOST
Together_CZ·2020-09-16 22:32

gcforest 深度森林原理及实现

文章目录论文和实现整体架构多粒度扫描模块实现级联森林模块优势（相对DNN）：深度学习最大的贡献是表征学习（representationlearning），通过端到端的训练，发现更好的features，而后面用于分类（或其他任务）的输出function，往往也只是普通的softmax（或者其他一些经典而又简单的方法）而已，所以，只要特征足够好，分类函数本身并不需要复杂representationle
Adupanfei·2020-09-16 22:23

[机器学习] gcForest 官方代码详解

1.介绍gcForestv1.1.1是gcForest的一个官方托管在GitHub上的版本，是由JiFeng(DeepForest的paper的作者之一)维护和开发，该版本支持Python3.5,且有类似于
曾先森~~·2020-09-16 22:51

gcForest算法原理及Python实现

背景介绍从目前来看深度学习大多建立在多层的神经网络基础上，也即一些参数化的多层可微的非线性模块，这样就可以通过后向传播去训练，Zhi-HuaZhou和JiFeng在DeepForest论文中基于不可微的模块建立深度模块，这就是gcForest
煊琰·2020-09-16 22:53

将gcforest的每次相同运行的结果保持不变

gcforest的源码在https://github.com/kingfengji/gcForest运行example中的例子，使结果保持不变的措施：1.注释掉demo_mnist.py中的random_state
shashahi123·2020-09-16 22:57

周志华：最新实验表明gcForest已经是最好的非深度神经网络方法

最新实验表明gcForest已经是最好的非深度神经网络方法。来源：全球人工智能
人工智能学家·2020-09-16 22:02

gcForest分布式深度森林及其在套现欺诈自动检测中的应用

分布式深度森林及其在套现欺诈自动检测中的应用摘要互联网企业每天面对处理大规模机器学习应用的请求,需要一个能够处理超大数据任务的分布式系统.深度森林是最近提出的一个利用树作为组件深度学习框架,在各种领域取得不错的结果.然而并没有在超大规模数据任务上测试.在这项工作中,我们基于我们的参数服务器系统和人工智能平台,我们开发了分布式版本的具有易于使用的GUI的森林,就我们所知,这是第一个分布式深度森林,为
依旧那么挨揍·2020-09-16 21:43

【深度学习】Deep Forest：gcForest算法理解

一、相关理论本篇博文主要介绍南京大学周志华教授在2017年提出的一种深度森林结构——gcForest（多粒度级联森林）。近年来，深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。
z小白·2020-08-09 04:29

[机器学习]gcForest算法理解

一、相关理论本篇博文主要介绍南京大学周志华教授在2017年提出的一种深度森林结构——gcForest（多粒度级联森林）。近年来，深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。
曾先森~~·2020-08-09 04:03

win10 python3.5.2下安装GCForest

这里面提出了一个新的集成学习模型，在实际使用中，默认参数设置的gcForest表现就非常好，Level深度也是自适应，模型的表达能力和复杂度由gcForest训练时自己决定。
nudt_qxx·2020-08-09 02:07

Deep Forest(gcforest)通俗易懂理解

DeepForest(gcforest)深度森林介绍1.背景介绍当前的深度学习模型主要建立在神经网络上，即可以通过反向传播训练的多层参数化可微分非线性模块，周志华老师希望探索深度学习模型的新模式，探索不可微模块构建深度模型的可能性
ideas-workstyle·2020-08-09 01:18

【gcForest】安装；【Git】安装；【安装依赖】

python3.5，可以正常运行哦~1.安装git2.gitclonehttps://****.git3.gitclone到本地的代码在运行目录下C:\Users\dell，将C:\Users\dell\gcForest
褚骏逸·2020-08-09 01:29

1.gcForest 包安装和集成学习方法的 Python 实现2.minepy安装方法(Windows版本)

https://cloud.tencent.com/developer/article/1020343https://github.com/pylablanche/gcForesthttps://blog.csdn.net/xiangxianghehe/article/details/72811188https://github.com/kingfengji/gcForesthttps://www
sljwy·2020-08-08 21:54

周志华教授gcForest（多粒度级联森林）算法预测股指期货涨跌

gcForest(multi-GrainedCascadeforest多粒度级联森林)是周志华教授最新提出的新的决策树集成方法。
csdn王艺·2020-08-08 20:21

如何利用gcForest为特征打分？

楼主前面有一篇博客提到了周志华老师又一力作：gcForest：探索深度神经网络以外的方法，不了解的小伙伴可以翻前面的博客。
phyllisyuell·2020-08-08 18:28

gcForest：探索深度神经网络以外的方法

前段时间一直在搞xgboost，测试数据集准确率达到了：98.14%左右，调参达到了瓶颈，感觉准确率无法提升了，老师给推荐了gcForest，下载了源码，用默认的参数跑了下，测试数据准确率能达到98.6%
phyllisyuell·2020-08-08 18:28

Deep Forest: 使用gcForest时 遇到的源码问题详解和记录

DeepForest:使用gcForest时遇到的源码问题详解和记录简介资源传送门我的配置依赖的第三方库安装使用gcForest遇到的问题安装错误问题NameError:name'basestring'isnotdefinedTypeError
ShinNShirley·2020-08-08 11:26

gcForest中依赖包的安装及简单介绍。（argparse joblib keras psutil scikit-learn>=0.18.1 scipy simplejson tensorfl

方法1.在pycharm中一种简单的下载包的方式：文件-->设置-->右上角“+”-->输入要下载的包进行搜索-->点击下方安装方法2.cd切换到requirements.txt这个文件所在的目录（或者手动进入，然后右键从终端运行），再执行这个命令pipinstall-rrequirements.txt（若提示用--user，则用以下命令：pipinstall-rrequirements.txt-
高兴就好(石·2020-07-30 00:46

deep forest 总结

1、gcforest（multi-GrainedCascadeforest，多粒度级联森林）优点：训练过程效率高，适用于并行计算2、dnn缺点：训练时需要大量训练数据；模型太复杂，导致它的运行环境更适合公司
Snow_Jie·2020-07-15 18:17

Lamda新论文gcForest测试-手写数字测试识别详解（Kaggle数据集）

lamda实验室最近研发了新的学习算法gcForest，论文和代码在lamda网站上都有，给出的代码没有注释相当费解（大牛请无视），后又在github上找到民间大神实现的代码，较为简洁易懂，先贴上代码链接
永恒的秋天·2020-07-05 05:29

在Python 3中使用深度森林(Deep Forest)进行分类

gcForest.png文中提出的多粒度级联森林(Multi-GrainedCascadeForest)是一种决策树集成方法，性能较之
洛荷·2020-06-29 16:40

实验向：Deep Forest 复现与自己数据的实现

1.Introduction所谓gcForest，指的是multi-GrainedCascadeForest，主要分为两部分，
神经病研究神经网络·2020-06-28 23:09

读周志华老师《关于深度学习一点思考》一文笔记

gcForest(模型跨任务特点）基于树模型的
Hang-Hang Li·2020-06-24 04:55

gcforest的官方代码详解

本文采用的是v1.1版本，github地址https://github.com/kingfengji/gcForest代码主要分为两部分：examples文件夹下是主代码.py和配置文件.json；libs
wendy_要努力努力再努力·2019-12-29 21:39

gcForest - multi-grained cascade forest

一.优点gcForest更易于训练，训练过程更加高效、可扩展；天生地倾向于并行运算:1.1相对深度网络更少的hyper-parameters；1.2在PC上的训练时间可以与GPU设备相比；1.3小规模的训练数据也能达到较好训练效果
神奇的腿·2019-12-14 21:22

gcforest论文的解读

论文标题：DeepForest:TowardsanAlternativetoDeepNeuralNetworks摘要：在这篇论文里，我们提出了gcForest，这是一种决策树集成方法（decisiontreeensembleapproach
wendy_要努力努力再努力·2019-12-14 05:07

深度森林：常见Warning及解决方案

本人最近使用周志华的深度森林算法去解决一些问题，于是在github上下载了官方的Gcforest程序，下载地址：https://github.com/kingfengji/gcForest运行之后发现了一些
CoolMan_1995·2019-05-29 15:28

深入理解机器学习——基于决策树的模型（一）：分类树和回归树

基于决策树的模型（一）分类树和回归树基于树的模型（二）：集成学习之Bagging和RandomForest基于树的模型（三）：集成学习之GBDT和XGBoost基于树的模型（四）：随机森林的延伸——深度森林（gcForest
洪远·2018-09-17 09:47

GCForest Study1:GCForest理解

GCForestgcForest：南大周志华教授提出的新的决策树集成方法：决策树集成的集成；通过随机森林的级联结构学习。Multi-GrainedScanning：多粒度扫描对原始特征进行转换：放大筛选拼凑，转化为类别概率向量作为输入特征CascadeForest：级联森林将输入特征经过级联森林，输出新的类别概率向量，将新的类别概率向量链接输入特征作为下一层输入，经过多个级联森林（k-fold交叉
小马帅就是我没错了·2018-05-10 22:59

GCForest Study2:GCForest使用

gcForest参数说明shape_1X:单个样本元素的形状[n_lines，n_cols]。调用mg_scanning时需要！对于序列数据，可以给出单个int。
小马帅就是我没错了·2018-05-10 20:58

转载：在Python 3中使用深度森林(Deep Forest)进行分类

gcForest.png文中提出的多粒度级联森林(Multi-GrainedCascadeForest)是一种决策树集成方法，性能较之
ILY16229·2018-01-12 11:45

周志华最新论文 | 深度森林：探索深度神经网络以外的方法

在设置可类比的情况下，新方法gcForest取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。
csdn_csdn__AI·2017-03-02 00:00
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