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解密人工智能：KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-15 12:13

gbdt 回归特征重要性排序_GBDT算法原理及应用

一、GBDT算法原理GradientBoostingDecisionTree(GBDT)是梯度提升决策树。

weixin_39778003·2023-10-15 10:31

【笔记】NLP 数据增强（二）

1EDA《EDA:EasyDataAugmentationTechniquesforBoostingPerformanceonTextClassificationTasks》对四种数据增强方法进行实验效果的对比

_Ronnie_·2023-10-15 06:24

2019-01-15

经过比较几个模型，使用平均误差评价指标MAE，发现表现最好的模型是GrandientBoostingRegressor.MAE=1837元/平方米。把朋友房屋信息输入此预测模型，得到的预测

DT数据说·2023-10-11 04:00

spark 常用配置参数调优

Lostexecutor53onnode100p32:ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.10.0GBof10GBphysicalmemoryused.Considerboostings

kieron_wei·2023-10-10 17:40

全网最浅显易懂的GBDT(xgboost)算法原理深入剖析

梯度提升（Gradientboosting）是一种用于回归、分类和排序任务的技术，属于Boosting算法族的一部分。

ShallowLearner·2023-10-09 18:07

XGB算法梳理

算法原理XGB(extremegradientboosting)是GBDT的一种工业实现，也是通过不断增加新树，拟合伪残差去降低损失函数。

凌霄文强·2023-10-08 13:36

3.2.3XGBoost

提升（Boosting）分类器隶属于集成学习模型。它的基本思想是把成百上千个分类准确率低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型的特点在于不断迭代，每次迭代就生成一颗新的树。

idatadesign·2023-10-08 04:52

集成学习算法梯度提升（gradient boosting）的直观看法

reference：IntuitiveEnsembleLearningGuidewithGradientBoosting文章目录几句话总结全文IntroductionEnsembleLearningGradientBoosting

爱123哈哈·2023-10-07 23:19

Python实现随机森林算法(不调用sklearn方法)

前言网上关于随机森林原理介绍的文章或者资料很多，所以我的博客重点不是去详细地介绍随机森林的理论原理或者Bagging和Boosting的原理，也不是去写如何去掉包实现它，而是通过前段时间我自己写随机森林算法时发现网上很多

CquptDJ·2023-10-05 21:17

RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别

RandomForestClassifier（随机森林分类器）和GradientBoostingClassifier（梯度提升分类器）是两种常用的集成学习方法，它们之间的区别分以下几点。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:55

机器学习复习总结

结合方差和偏差，着重的复习了关于集成学习的部分：方差与偏差：机器学习中bias偏差和variance方差bagging:降低方差RFbagging和boosting的区别联

Great_smile·2023-10-03 18:14

提升方法之AdaBoost算法的基本原理

1提升（Boosting）模型的学习过程image.png从上图中不难看出，以平时的学习为例，每一次月考都是对自己学习知识的检验，然后根据考试的结果对知识点进行查漏补缺，然后调整知识点的学习精力和权重，

ShowMeCoding·2023-09-30 21:45

关于lightgbm处理category特征的理解

之前一直使用的集成回归树模型都是RF，Xgboost，GBDT这三个，其中RF是bagging思想，Xgboost和GBDT是boosting思想。

_从前从前_·2023-09-30 07:20

论文笔记----MEAL V2

MEALV2:BoostingVanillaResNet-50to80%+Top-1AccuracyonImageNetwithoutTricks∗原文链接：https://arxiv.org/pdf/

静夜寒风·2023-09-29 22:42

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。

北洋军·2023-09-28 12:44

西瓜书+南瓜树第八章集成学习

集成学习8.1个体与集成8.2Boosting8.2.1Boosting介绍8.2.2AdaBoost算法8.3Bagging与随机森林8.3.1Bagging8.3.2随机森林8.4多样性增强8.1个体与集成集合个体应该和而不同

煞拉一Q·2023-09-28 00:52

【机器学习】随机森林（Random Forest）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）、XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

随机森林步骤bootstrappeddataset:创建一个引导数据集根据引导数据集创建决策树，每一步用变量的一个随机子集（列的随机子集）创建不断重复上述两个过程bagging：bootstrapping+aggregateGBDT好处：决策树算法相比于其他的算法需要更少的特征工程，比如可以不用做特征标准化，可以很好的处理字段缺失的数据，也可以不用关心特征间是否相互依赖等。决策树能够自动组合多个特

小丫么小阿豪·2023-09-27 21:47

Adaboost,GBDT,Xgboost

集成学习根据各个弱分类器之间有无依赖关系又分为bagging和boosting两大流派，如果各个弱分类器之间没有依赖关系，可以各自并行，就属于Bagging流派，典型代表为随机深林；如果各个分类器之间有依赖关系

writ·2023-09-27 20:24

xgboost

zongfa/p/9324684.html残差模型，贪心算法，树的分裂类似决策树（信息增益，熵）缺点：树表达的是离散的，比较难表达连续型的lr，xgboost作为baseline比较合适baggingvsboostinghttps

泓礼·2023-09-27 11:43

XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 阅读笔记

1.介绍论文的创新点共一下四点：Wedesignandbuildahighlyscalableend-to-endtreeboostingsystem.Weproposeatheoreticallyjustiedweightedquantilesketchforefficientproposalcalculation

Pluto_wl·2023-09-26 18:27

一文详解LightGBM算法框架前世今生！

Nx4URH.png简介微软DMTK团队在github上开源了性能超越其他boostingdecisiontree工具！LIGHTGBM，三天之内star了1000+次，fork了200+次。

黄杰ed·2023-09-26 08:05

重点句式57(重复)

01长难句Whileboostingscienceeducationremainsagoodidea,andnotonlybecauseoftheexpectedeconomicbenefit,thehumanitiesmattertoo–eveniftheircontributionislesseasilymeasuredinourinstrumentalistage

俗世尘沙·2023-09-26 00:08

Lightgbm Light Gradient Boosting Machine

目录前言一、Lightgbm是什么？二、Lightgbm的优点和缺点1.优点：2.缺点：三、Lightgbm的应用场景四、构建Lightgbm模型的注意事项五、Lightgbm模型的实现类库六、Lightgbm模型的评价指标1.回归任务的评价指标：2.二分类任务的评价指标：3.多分类任务的评价指标：七、类库scikit-learn实现Lightgbm的例子1.回归任务2.二分类任务3.多分类任务总

JasonH2021·2023-09-25 03:04

机器学习笔记:adaBoost

1介绍AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注每一轮中

UQI-LIUWJ·2023-09-23 16:17

lambdaMART-1.GBDT

boosting思想：叠加多个弱模型，渐进的逼近真实情况。问题在于：如何保证拟合方向正确，如何叠加弱模型的结果。问题：以什么目标学习下一棵树，保证损失函数的迭代方向正确？

吹洞箫饮酒杏花下·2023-09-22 12:16

集成学习——Bagging和Boosting

简介集成学习，顾名思义就是将多种学习器或算法结合在一起，共同做出决策。这符合人类集思广益的做法，在业界也是应用最为广泛的方法之一。注意，集成学习的本质是如何找到不同的模型，并且将它们有机地进行集成的方法。它是一种方法论，而不是一种具体的算法。集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称，其中包含多种集成学习的思想。集成学习的核心是要求各个子模型之间必须具有多样性，或者说差异性，同时子模型本身要具有超过

HaloZhang·2023-09-22 11:21

机器学习第十课--提升树

一.Bagging与Boosting的区别在上一章里我们学习了一个集成模型叫作随机森林，而且也了解到随机森林属于Bagging的成员。本节我们重点来学习一下另外一种集成模型叫作Boosting。

好人cc·2023-09-21 18:52

计算机视觉与深度学习-图像分割-视觉识别任务02-目标检测-【北邮鲁鹏】

目录标题参考目标检测定义深度学习对目标检测的作用单目标检测多任务框架多任务损失预训练模型姿态估计多目标检测问题滑动窗口（SlidingWindow）滑动窗口缺点AdaBoost（AdaptiveBoosting

古董a·2023-09-21 05:47

LightGBM之LGBMRegressor()参数详解以及调参

LightGBM之LGBMRegressor参数详解以及调参一、参数1、核心参数（1）boosting（2）learning_rate（3）num_leaves（4）objective2、用于控制学习目标过程的参数

清木!·2023-09-20 12:32

xgboost参数调优

先给定boosting主要参数一个初始值，后续再进行调优。1、max_depth

有机会一起种地OT·2023-09-19 03:44

[S2] Challenge 25 心脏病预测

在此挑战中，您将实现超参数调整，以找到XGBoost的BoostingRounds数、最大树深度和学习率超参数的最佳值。使用公制F-Measure作为调整的目标函数。尝试KNIMEAIAssist

havef·2023-09-18 23:46

机器学习：04. 随机森林之RandomForestClassifier

通常来说，有三类集成算法：装袋法（Bagging），提升法（Boosting）和stacking。1.3装袋法的核

医学小白学生信·2023-09-18 14:26

【论文记录】Boosting Detection in Crowd Analysis via Underutilized Output Features

BoostingDetectioninCrowdAnalysisviaUnderutilizedOutputFeaturesAbstract CrowdHat使用一种混合的2D-1D压缩技术进行细化空间特征与获取特定人群信息的空间和数量分布

P.H. Infinity·2023-09-16 14:37

Python机器学习实战-建立Gradient Boosting模型预测肾脏疾病（附源码和实现效果）

实现功能建立GradientBoosting模型预测肾脏疾病实现代码importpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")pd.set_option

数据杂坛·2023-09-13 21:00

集成学习之AdaBoost

AdaBoost介绍我们在机器学习(八)-集成学习(Ensemblelearning)中介绍了集成学习的应用场景，之后介绍了集成学习获得一组成员模型的学习算法，以及对成员模型决策结果的组合方法，其中就提到了Boosting

_与谁同坐_·2023-09-12 14:05

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss)SVM指数损失（boosting

闫阿佳·2023-09-10 10:06

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（8 月 31 日论文合集）

旅途中的宽~·2023-09-09 12:09

【计算机视觉 | 图像分割】arxiv 计算机视觉关于图像分割的学术速递（8 月 25 日论文合集）

TowardsEfficientFew-shot3DSemanticSegmentationviaTraining-freeNetworks1.2Panoptic-DepthColorMapforCombinationofDepthandImageSegmentation1.3BoostingSemanticSegmentationf

旅途中的宽~·2023-09-08 09:28

机器学习——boosting之XGBoost(未完）

不错，虽然现在在打哈欠，还是很想把XGBoost梳理梳理先从名字开始XGBoost，eXtremeGradientBoosting:em。。。。

# JFZero·2023-09-08 09:01

机器学习——boosting之提升树

提升树和adaboost基本流程是相似的我看到提升树的时候，懵了这…跟adaboost有啥区别？？？直到看到有个up主说了，我才稍微懂相当于，我在adaboost里的弱分类器，换成CART决策树就好了呗？书上也没有明说，唉。。。还好，有大神提升树的具体讲解看出来了，提升树主要是做二叉树分类和回归的：如果是处理分类问题，弱分类器用CART决策树，就是adaboost了如果是处理回归问题，弱分类器也是

# JFZero·2023-09-08 09:00

机器学习——boosting之GBDT

GBDT，GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树果然信息很丰富梯度：意味着计算有迭代递进关系，但还不明确是怎么迭代递进的提升：意味着前向分布式+加法模型，并且分类器之间是有相关提升的决策树

# JFZero·2023-09-08 09:57

什么是机器学习中的集成学习，列举几种常见的集成学习算法

梯度提升算法（GradientBoosting）：梯度提升

大学生资源网·2023-09-08 06:29

LightGBM 如何调参

本文结构：什么是LightGBM怎么调参和xgboost的代码比较1.什么是LightGBMLightGBMisagradientboostingframeworkthatusestreebasedlearningalgorithm.LightGBM

不会停的蜗牛·2023-09-07 18:08

【计算机视觉 | 图像分割】arxiv 计算机视觉关于图像分割的学术速递（8 月 28 日论文合集）

篇)1.1JointModelingofFeature,Correspondence,andaCompressedMemoryforVideoObjectSegmentation1.2RestNet:BoostingCross-DomainFew-ShotSegmentationwithResidualTransformationNetwork1.3SVQNet

旅途中的宽~·2023-09-07 10:17

GBDT，XGBoost算法理解

目录树模型baggingBoosting信息增益ID3算法C4.5CART分类回归树GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布

小小白2333·2023-09-06 20:08

提升方法与集成学习（学习笔记）

提升方法与集成学习一.Boosting二..AdaBoost、1.简介2.基本原理3.弱分类器4.Adaboost数据权重三.提升树四.RF随机森林4.1bagging的原理4.2随机森林一.BoostingBoosting

Lfone001·2023-09-06 18:00

机器学习:XGBoost算法

1简述 XGBoost(eXtremeGradientBoosting，极端梯度提升算法)是GradientBoosting框架下的一种高效能实现。

Sun_Sherry·2023-09-03 16:40

机器学习：xgboost

https://www.cnblogs.com/wxquare/p/5541414.html1.Gradientboosting(GB)机器学习中的学习算法的目标是为了优化或者说最小化lossFunction

work_coder·2023-09-03 16:10

机器学习：XGBoost介绍及公式推导

1.XGBoost算法原理 XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名极端梯度提升树，在绝大多数回归和分类问题上表现突出，因此，在集成算法中，XGBoost是公认的王牌算法。

示木007·2023-09-03 16:39

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