XGboost 第25页

数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM，深度学习DNN，xgboost分类

数据挖掘与分析应用：分类算法：k近邻KNN，决策树CART，贝叶斯，支持向量机SVM2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务

冰露可乐·2022-11-08 11:04

机器学习-集成学习-梯度提升决策树（GBDT）

3.1优点3.2局限性4.RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系5.GBDT与XGBoost之间的区别与联系6.代码实现1.GBDT算法的过程GBDT(GradientBoostingDecisionTree

毛飞龙·2022-11-08 09:17

【项目实战】基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景随着大数据时代的到来，具备大数据思想至关重要，人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。在生产制造业，人工智能技术可以极大地提高生产效率，节省劳动成本，提升产品质量；在服务业，可以优化行业现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；金融、医疗等领域，也因人工智能技术的加入

胖哥真不错·2022-11-07 15:34

WINDOWS 安装XGBoost GPU版本最新简易方法

目录一、系统配置二、问题背景三、执行步骤1.安装cudaa.检查是否安装了CUDAb.从dos中查看可以支持的cuda版本c下载对应版本的cudad根据引导安装cuda2.安装XGBoosta下载对应的

不想用真名了·2022-11-07 10:10

【推荐收藏】你应该知道的 LightGBM 各种操作

LightGBM是基于XGBoost的一款可以快速并行的树模型框架，内部集成了多种集成学习思路，在代码实现上对XGBoost的节点划分进行了改进，内存占用更低训练速度更快。

Python数据开发·2022-11-07 08:47

文本分类从入门到精通—常用模块的基本用法

Xgboost算法介绍一、简介Xgboost有叫做极度提升树，是boosting算法的一种实现方式，针对分类或回归问题，效果非常的好，在各种数据竞赛中大放异彩，而且工业界应用也非常广泛，主要是因为其性能优异

big_matster·2022-11-07 08:45

【机器学习】什么是决策树模型？如何去构建决策树？何时使用决策树？何时使用神经网络？

3利用信息增益来看看构建决策树的整个过程三、独热编码one-hot1什么是one-hot2one-hot在决策树中的应用四、回归树五、使用多个决策树1为什么要使用树集合2有放回抽样3随机森林算法4XGBoost

晓亮.·2022-11-04 16:48

stacking模型融合

boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:多树的

芒果冰麦·2022-11-04 13:53

决策树- 随机森林/GBDT/XGBoost

各分类器之间没有依赖关系，可各自并行，Bagging+决策树=随机森林Boosting:各分类器之间有依赖关系，必须串行，比如Adaboost、GBDT(GradientBoostingDecisionTree)、XgboostAdaBoost

zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-04 11:41

石头猿rock·2022-11-04 09:21

必知必会的 LightGBM 各种操作

LightGBM是基于XGBoost的一款可以快速并行的树模型框架，内部集成了多种集成学习思路，在代码实现上对XGBoost的节点划分进行了改进，内存占用更低训练速度更快。

Python数据开发·2022-11-03 09:30

sklearn入门——随机森林

常用的有随机森林、梯度提升树、Xgboost等。其目标是考虑多个评估器的建模结果，汇总后得到一个综合结果，以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。

陈笨蛋@·2022-10-28 21:37

进阶篇

目录模型实用技巧特征提升特征抽取特征筛选模型正则化欠拟合与过拟合L1范数正则化L2范数正则化模型检测留一验证交叉验证超参数搜索网格搜索并行搜索流行库/模型实践自然语言处理包（NLTK）词向量(Word2Vec)技术XGBoost

萌新待开发·2022-10-28 10:54

【周志华机器学习】总目录

机器学习基本概念二、比较检验–方差–偏差三、线性模型梯度下降简单介绍四、决策树五、神经网络神经网络理解：前向传播与反向传播神经网络之CNN神经网络之RNN门控循环单元六、支持向量机七、贝叶斯分类器八、集成学习XGBoostLightGBM

CHH3213·2022-10-24 18:50

NLP学习笔记３--Lecture/Decision Tree 、Random Forest、 XGboost

NLP技术四个维度：NLP的应用场景：决策树熵ID3算法C4.5算法CARTTreeensemblelearning随机森林XGBoost陈天奇的设计理念biasvariancetradeoff如何做ensemble

Lyttonkeepgoing·2022-10-24 18:04

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

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

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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【XGBoost】第 7 章：使用 XGBoost 发现系外行星

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【XGBoost】第 5 章：XGBoost 揭幕

【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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