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xgboost数学原理
本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的
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是本福特定律(Benford'sLaw)。
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3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点
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具体化目标函数的泰勒展开细节(4)求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样EarlyStopping缺失值处理优缺点总结背景讲
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2025-03-18 01:46
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Python自动化炒股:利用
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和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中,自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。
云策量化
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2025-03-17 10:29
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kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和
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2025-03-16 12:10
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【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论:K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
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计算数据点与各簇中心点的距离:dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
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2025-03-16 08:13
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GAN生成对抗网络小记
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与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的深度学习框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练
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2025-03-14 11:36
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常见面试题(五)——模型对比
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月亮月亮要去太阳
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经验分享
XGBClassifiler函数介绍
目录前言函数介绍示例前言XGBClassifier是
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库中用于分类任务的类。
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2025-03-11 05:32
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算法
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决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、
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和 LightGBM算法的R语言实现
个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、
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2025-03-09 00:18
生信分析项目进阶技能合集
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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天:循环神经网络进阶
今天,我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容,包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的
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,以及Transformer编码层的实现。
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2025-03-09 00:03
深度学习
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AI编程
深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者
网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分:图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分:深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分:
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的深度剖析
洋葱蚯蚓
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2025-03-07 13:39
机器学习
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”天下第一神数“——紫微斗数的JAVA实现!紫微玄机速run~
文章目录#前言:一、紫微斗数简介二、紫微斗数的
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1.**命盘构建规则**2.**星曜分布算法**3.
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2025-03-07 10:25
赛博算命JAVA实现
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深入浅出地理解-随机森林与
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目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、
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2025-03-07 00:06
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随机森林
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BP神经网络计算过程:从
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引言:神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天(Goodfellowetal.,2016),误差反向传播(Backpropagation,BP)算法作为神经网络训练的基石,其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质,揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
Acd_713
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2025-03-06 13:58
BP神经网络
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深度学习
用C/C++绘制跳动的爱心:从数学方程到动画实现
本文将深入探讨如何用C/C++实现这一经典效果,从
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到代码实现,带你领略编程与艺术的碰撞。
芯作者
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2025-03-06 12:46
DD:日记
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2万字长文,九篇论文读懂大语言模型的前世今生
如果感兴趣的话,感谢关注,点赞转发在看收藏,五键四连,谢谢~更多LLM架构文章:LLM架构专栏近日热文:1.全网最全的神经网络
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(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1
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2025-03-06 00:32
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系列文章(四):参数调优与模型训练
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系列文章(四):参数调优与模型训练本文是
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系列的第四篇,聚焦参数调优与模型训练实战,从参数分类到调优技巧,结合代码示例解析核心方法。
什么都想学的阿超
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强化学习实践 openai gymnasium CartPole-v1 DQN算法实现
前言最近在学习强化学习,大致过了一遍强化学习的
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(视频)。视频讲的很好,但是实践的部分总是感觉有点匮乏(毕竟解决gridworld方格世界(GitHub)的问题的很难给人特别大的
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集合论导引:第一递归定义定理
本文将深入探讨第一递归定义定理,揭示其背后的
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和计算机科学中的应用。2.核心概念与联系2.1集合
AI大模型应用之禅
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书籍-《人工智能:原理与实践》
:GeorgeLuger出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《人工智能:原理与实践》01书籍介绍本书全面介绍了人工智能(AI),涵盖了理解AI所需的基础计算技术、
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推荐算法工程师的技术图谱和学习路径
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,可以总结如下:一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:数学基础:微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础,用于理解模型的
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-作业】GridWorld示例代码(已更新至DQN、REINFORCE、A2C)_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例:#先初始化一个列表,未来要在这100
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梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液
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、算法变种、应用场景到实践技巧,用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑,为你构建完整的认知体系。
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MeanShift聚类分割算法
目录1MeanShift算法的
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1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的
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欧几里得算法
1.算法原理欧几里得算法的核心思想基于以下
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:辗转相除法:对于两个整数a和b(a≥b)(a\geqb)(a≥b),它们的最大公约数gc
王嘉俊925
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数据挖掘中特征发现与特征提取的
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好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的
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2025-02-26 10:00
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为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢?
词向量(WordEmbeddings)和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果,主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的
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2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧(KernelTrick)2.5非线性分类与支持向量
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vs LightGBM vs CatBoost:三大梯度提升框架深度解析
本文将深入解析三大主流实现框架:
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机器学习司猫白
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2025-02-23 00:18
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PyTorchtorch.logsumexp详解:
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、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
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