XGboost 第25页

罗永浩跳槽淘宝直播间；5分钟搞懂XGBoost算法；CUDA C++最佳实践指南；手写字体的倾斜校正；前沿论文 | ShowMeAI资讯日报

日报合辑|电子月刊|公众号下载资料|@韩信子淘宝斩获罗永浩、俞敏洪，双11主播争夺战一触即发！『交个朋友』直播间已入驻天猫，主播罗永浩也会在10月24日首播，参与天猫双11的预热。在店铺首页宣传视频中，老罗表示特意为不常购物的男性朋友准备了手机、电脑、显卡、运动鞋服等品类。新东方、东方甄选创始人俞敏洪也正积极为双11备课，并将在10月31日晚现身『新东方迅程教育专营店』淘宝直播间。去年双11期间，

ShowMeAI·2022-10-24 17:08

毕设项目教学多分类与数据预测分析 - python

文章目录0前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1

DanCheng-studio·2022-10-22 07:57

集成学习之随机森林、Adaboost、Gradient Boosting、XGBoost原理及使用

Bagging与随机森林Bagging介绍随机森林实战——随机森林实现分类AdaboostAdaboost的原理实战——Adaboost+决策树GradientBoosting实战——GBDT及其代码实现XGBoost

艾派森·2022-10-21 07:54

人工智能教程（二）

采用的模型是xgboost。

yongche_shi·2022-10-17 11:18

实现机器学习算法：CatBoost

CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。

小白学视觉·2022-10-16 08:42

【力学性能预测】基于XGBoost的低合金钢力学性能预测

今天手把手带大家做一个机器学习实战项目：基于XGBoost的低合金钢力学性能预测。项目思维导图：声明：以下内容，完全是我根据参考资料和个人理解撰写出来的，不存在滥用原创的问题。

机器不学习我学习·2022-10-16 07:06

机器学习实战案例：使用随机森林/XGBoosting等模型进行分类预测，提高银行营销活动效率

1.项目背景介绍在这篇文章中，我们将使用Python搭建逻辑回归（LogisticRegression），随机森林（RandomForest），XGBoosting，Bagging，KNN(K-NearestNeighbors

Yann_YU·2022-10-15 07:39

机器学习算法优缺点及适用场景总结

LinearRegression2.Ridge3.Lasso2.LR：逻辑回归3.KNN：最近邻算法4.朴素贝叶斯5.SVM：支持向量机6.决策树7.RF：随机森林8.AdaBoost9.GBDT10.XGBoost11

不会写作文的李华·2022-10-13 15:33

12.集成学习进阶一——xgboost

xgboost算法XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习⽅法的王牌，在Kaggle数据挖掘⽐赛中，⼤部分获胜者⽤了XGBoost。

C--G·2022-10-13 07:16

机器学习-XGBoost

一、XGBoost是什么XGBoost是基于GBDT实现的,但GBDT算法只利用了一阶的导数信息，xgboost对损失函数做了二阶的泰勒展开，并在目标函数之外加入了正则项对整体求最优解，用以权衡目标函数的下降和模型的复杂程度

醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:08

集成学习4：整理总结

文章目录一、bagging1.1bagging基本原理1.2决策树二、boosting2.1Boosting算法原理2.2Adaboost算法原理2.3GBDT2.4XGBoost2.4.1目标函数2.4.2

神洛华·2022-10-13 07:37

集成学习（Ensemble Learning）简单入门

1.1基本概念1.2集成学习方法1.3多样性增强的几种方法二、Boosting——经典串行集成学习方法2.1基本概念2.2Boosting一般过程2.3AdaBoost算法2.4GBDT梯度提升树2.5XGBoost2.6LightGBM

澪mio·2022-10-13 07:06

机器学习八——集成学习之XGboost(自己学习与理解知识点梳理)

目录XGboost的目标函数公式推导XGBoost和GBDT比较XGBoost树节点分裂方法代码XGboost的目标函数防止模型过复杂分的过细，加了正则化项。

坎坷ai路·2022-10-13 07:00

机器学习：XGBoost 安装及实战应用

01—回顾昨天推送了XGBoost的原理，已知某个样本xi，经过XGBoost求解得到的yi是由K个决策树线性叠加的结果。

算法channel·2022-10-11 07:49

机器学习之lightGBM模型

相同的模型还有XGBoost，但因为XGBoost模型在多维度的大数据集下，计算效率较差和可扩展性较低(主要原因是对于每个特征，它们都要扫描所有的数据样本来评估所有可能分枝点的信息增益)，lightGBM

superY25·2022-10-10 07:42

论文翻译之——《基于XGBoost的房价预测优化》-陶然

特征重要性和准确性改进3.1特征工程3.1.1数据描述3.1.2数据清洗3.1.3响应变量归一化3.1.4特征相关性3.2随机森林回归3.2.1数据预处理3.2.2建模3.2.3回归效果评价3.2.4特征重要性3.3XGBoost

白日梦想家_胖七七·2022-10-07 13:56

机器学习笔记-初学集成模型与随机森林

文章目录集成学习BoostingBagging随机森林补充：Stacking集成学习集成学习是目前来说使用最广泛的算法，比赛中常见的XGBoost、LightGBM、Adaboost等，都属于集成模型

Pijriler·2022-10-06 07:09

决策树&随机森林&GBDT&XGBoost学习笔记以及代码实现

文章目录1.引入1.1决策树1.2随机森林1.3GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树1.4XGBoost（eXtremeGradientBoosting）极端梯度提升

来包番茄沙司·2022-10-06 07:08

整理了46个python人工智能库，详细介绍（含资源），建议收藏

这是本文的标题前言1、Numpy2、SciPy库3、Scikit-image4、statsmodels库5、Pillow6、XGBoost库7、Mahotas8、CatBoost库9、Scikit-learn11

老程序员的最大爱好·2022-10-05 09:18

Python机器学习案例-使用集成学习进行客户流失预测

目录1.概述1.1背景1.2数据说明1.3目的2.正文2.1加载数据2.2数据清洗2.3特征工程2.4建模2.4.1逻辑斯蒂回归2.4.2SVC2.4.3随机森林2.4.4XGBoost2.4.5VotingClassifier2.4.6

吴下阿泽·2022-10-03 07:45

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法24：LightGBM

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab第17讲我们谈到了竞赛大杀器XGBoost，本篇我们来看一种比XGBoost还要犀利的Boosting算法——

风度78·2022-10-02 07:50

机器学习之树形模型：决策树

决策树常见的树形模型(随机森林、GBDT、XGBoost)，树形的基础是“决策树”。

数据新生活·2022-10-01 10:27

集成学习之Xgboost超详细推导

前言继上篇GBDT的介绍集成学习之GBDT超详细推导_爱吃火锅的博客-CSDN博客_gbdt推导我们来看看其升级版，也是目前用的比较多的Xgboost模型，建议先看上篇博客，再来看本篇会容易些当然了也希望去看一下集成学习这一大家族的整体框架机器学习之集成学习

weixin_42001089·2022-10-01 07:39

XGBoost: A Scalable Tree Boosting System（XGBoost：一个可扩展的树提升系统）

XGBoost:AScalableTreeBoostingSystemABSTRACTTreeboostingisahighlyeectiveandwidelyusedmachinelearningmethod.Inthispaper

Adam坤·2022-10-01 07:39

xgboost算法_工业大数据：分析算法

一.应用背景大数据分析模型的研究可以分为3个层次，即描述分析(探索历史数据并描述发生了什么)、预测分析(未来的概率和趋势)和规范分析(对未来的决策给出建议)。工业大数据分析的理论和技术研究仍处于起步阶段，主要应用场景如下：1.预测性维护。传统制造业面临核心设备的维护管理、故障诊断等问题，常规维修存在不确定性，紧急状况下故障处理的难度及压力都较大。实时监测、有效记录设备工况信息，通过大数据平台建模分

weixin_39901203·2022-10-01 07:35

【101】NLP 自然语言处理14种分类算法】

常规算法模型1、k近邻算法2、决策树3、多层感知器4、伯努力贝叶斯5、高斯贝叶斯6、多项式贝叶斯7、逻辑回归8、支持向量机八、集成算法模型1、随机森林算法2、自适应增强算法3、lightgbm算法4、xgboost

小麦粒·2022-10-01 07:01

XGBoost

一、在学习XGBoost之前1机器学习竞赛的胜利女神数据领域人才济济，而机器学习竞赛一直都是数据领域中最重要的自我展示平台之一。

Garcia-zhang·2022-10-01 07:59

【XGBoost】第 8 章：XGBoost 替代基础学习器

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:28

【XGBoost】第 5 章：XGBoost 揭幕

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:28

【XGBoost】第 4 章：从梯度提升到 XGBoost

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:58

【XGBoost】第 3 章：随机森林装袋

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:57

【XGBoost】第 1 章：机器学习前景

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:57

【XGBoost】第 9 章：XGBoost Kaggle 大师

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:36

【NLP】第 6 章：XGBoost 超参数

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:35

【XGBoost】第 7 章：使用 XGBoost 发现系外行星

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Sonhhxg_柒·2022-10-01 07:35

时间序列预测（三）—— Xgboost模型

时间序列预测（三）——Xgboost模型欢迎大家来我的个人博客网站观看原文：https://xkw168.github.io/2019/05/20/时间序列预测-三-Xgboost模型.html文章链接

xkw168·2022-09-28 07:57

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XGboost原理及实战原理1xgb是什么1.1CART回归树1.2应用1.3目标函数2xgb数学推导2.1回归树2.2加法模型2.3前向分步算法2.4目标函数2.5正则项处理2.6损失函数的处理3确定树的结构

qq_27758151·2022-09-25 20:02

使用 Amazon Redshift ML 构建多分类模型

您可以使用AmazonRedshiftML来解决二进制分类、多分类和回归问题，并可以直接使用AutoML或XGBoost等技术。这篇文章是AmazonRedshiftML系列的一部分。

weixin_sjk6070·2022-09-25 07:15

机器学习笔记-XGBoost

天池学习笔记：AI训练营机器学习-阿里云天池XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）_工药叉的经文-CSDN博客_xgboost参数调优XGBoost的介绍XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统

GoAI·2022-09-15 07:21

XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)

XGBoost（eXtremeGradientBoosting）极致梯度提升，是一种基于GBDT的算法或者说工程实现。

小轩爱学习·2022-09-13 18:07

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今天跟大家解读一下XGboost模型，国赛相关的思路参考2022国赛数学建模A题B题C题D题资料思路汇总高教社杯_UST数模社_的博客-CSDN博客_国赛数学建模题型2022数学建模国赛思路代码分析https

UST数模社_·2022-09-11 13:37

jupyter notebook使用jieba+word2vec+KNN,LR,NB,SVM,XGBoost进行过文本二分类

运行环境：jupyternotebook语言：python首先导入一些包importnumpyasnpimportpandasaspdimportjieba,timeimportgensimfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportseabornassns读取数据文件：train_df=pd.read_csv(open('baoyu_tr

ForMyself.·2022-09-08 17:40

时间序列预测浅谈

时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，传统的统计学算法（e.g.ARIMA,ETS,GARCH)以及近年来的机器学习（e.g.广义线性模型，xgboost)、深度学习算法(e.g.LSTM，CNN，

笔写心城·2022-09-08 07:05

XGBoost模型调参、训练、保存、评估和预测

XGBoost在二分类问题中的使用一.前期准备工作1.1工具包和参数的简单说明1.2划分训练集和验证集二.模型调参2.1调参示例2.2详细的调参过程三.模型训练与保存3.1模型训练、验证、评估及特征重要性提取

赫加青空·2022-09-04 07:29

2022年竞赛打榜，神经网络还是干不过树模型？？

从Kaggle平台上对数据挖掘竞赛Top团队使用的工具统计上也能看出，XGBoost和LightGBM这类提升（Boosting）树模型依旧占据主要地位。

夕小瑶·2022-08-31 19:58

#今日论文推荐# 在表格数据上，为什么基于树的模型仍然优于深度学习？

为什么基于树的机器学习方法，如XGBoost和随机森林在表格数据上优于深度学习？

wwwsxn·2022-08-30 09:45

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wwwsxn·2022-08-30 09:45

在表格数据上，为什么基于树的模型仍然优于深度学习？

为什么基于树的机器学习方法，如XGBoost和随机森林在表格数据上优于深度学习？

hebiwen95·2022-08-30 09:15

XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？

Datawhale干货来源：机器之心编辑部为什么基于树的机器学习方法，如XGBoost和随机森林在表格数据上优于深度学习？

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风度78·2022-08-30 09:44

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【XGBoost】第 4 章：从梯度提升到 XGBoost

【XGBoost】第 3 章：随机森林装袋

【XGBoost】第 1 章：机器学习前景

【XGBoost】第 9 章：XGBoost Kaggle 大师

【NLP】第 6 章：XGBoost 超参数

【XGBoost】第 7 章：使用 XGBoost 发现系外行星

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