xgboost调参第25页

CS229之正则化

在这节中，除了视频的一些知识概述，还会补充一些L1，L2正则的理解1.过拟合问题可选的解决方法：2.正则化调参的问题3.线性回归的正则化正则方程中加入正则化

__cbf0·2023-03-31 07:17

集成学习之Boosting-xgboost

一、什么是Xgboost二、Xgboost的基本原理三、Xgboost的工作实例四、算法的优缺点*****************************************************

小小orange·2023-03-31 02:34

一文读懂聚类算法原理

应用难点：①如何进行调参？②如何评估聚类结果？常用算法：①划分方法：K-Means（K均值）、K-Medoids（K中心）；②层次方法：凝聚

PM见闻·2023-03-30 20:24

python基于XGBoost开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型

在船舶航行状态评估、船舶碰撞概率检测等场景种有着对海面船舶航行轨迹较高的预测需求，准确实时地对航行轨迹进行预测分析有助于评估船舶航行的状态，及时对可能存在的潜在威胁进行发现预警处理，航行轨迹预测本质上来讲就是时间序列建模，在我之前的博文中已经有大量的博文和对应的教程，对于时间序列预测建模有比较详细的介绍。很多场景下多变量序列预测建模大都是基于深度学习完成的，这个也是因为深度学习模型天然的优势，能够

Together_CZ·2023-03-30 13:39

大数据分析案例-基于XGBoost算法预测航空机票价格

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RF

艾派森·2023-03-30 13:26

python基于LSTM开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型

继前文《python基于XGBoost开发构建海上船舶航行轨迹多变量序列预测分析模型》基于常规的机器学习模型XGBoost实现了海上船舶航行轨迹预测，其实前文就说过这种多变量序列之类的数据最合适的模型还是深度学习

Together_CZ·2023-03-30 13:53

python工资等级分类程序-php项目中用python来预测薪资（工资）

训练字段用的有：工作年限，行业，学历目标字段：薪资代码量还是很少的，毕竟靠的是后续调参和数据量撑起来的，但是效

weixin_37988176·2023-03-30 02:48

梯度提升决策树GBDT及其优秀改进XGBoost的浅析

梯度提升决策树英文是GradientBoostingDecisionTree(GBDT)。是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，将所有树的结论累加起来做最终答案。值得注意的是，GBDT中的树都是回归树，不是分类树。GBDT主要用于回归问题（包括线性和非线性），但也可以用于分类问题。我们在已经搞清楚决策树(DT)部分的前提下，可以简单看看梯度迭代(GB)。GB核心的思想就是每一棵树都在学习之前所

野营者007·2023-03-29 19:00

梯度提升算法决策过程的逐步可视化

这也是XGBoost和LightGBM模型的理论基础，所以在这篇文章中，我们将从头开始构建一个梯度增强模型并将其可视化。

deephub·2023-03-29 18:11

21世纪20年代的ConvNet——ConvNeXt

文章收货：调参工作、调参顺序

WarmthWind·2023-03-29 18:56

YOLOv8检测和分割训练自己数据集

ultralytics:YOLOv8inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLitexx下载完成后按照YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略

用猪头过日子.·2023-03-29 18:39

Spark读取JDBC调优

Spark读取JDBC调优，如何调参一、场景构建二、参数设置1.灵活运用分区列实际问题：工作中需要读取一个存放了三四年历史数据的pg数仓表（缺少主键id），需要将数据同步到阿里云MC中，Spark在使用

Malegod丶小飞·2023-03-29 14:10

神奇的PyG：快速实现Node2vector

公众号：异度侵入“我最早接触数据挖掘，还没学会调参，只会用树模型时，比赛时便在群里听别人讨论图神经网络，谈起Deepwalk，Node2Vector，听起来唬人的算法，觉得这样的算法离我很远，好想使用啊

captainqxy·2023-03-29 04:15

组合预测模型 | LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（Matlab程序）

组合预测模型|LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（Matlab程序）目录组合预测模型|LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（Matlab

小橘算法屋·2023-03-29 04:30

LightGBM模型java部署

近期使用了LightGBM进行了训练模型（计算违约概率），结果发现其余XGBoost模型训练得到的结果存在较高相关性。

DT0203·2023-03-28 20:38

【微信支付回调】踩过坑

后台能正常接受到微信的传参：#微信官方回调参数1那么就只要模拟微信回调不就可以了嘛，网上找到以下方法...通过POSTMAN请求命中自己的回调接口POSThttp://127.0.0.1:8888/wx

吕吕吕丶·2023-03-28 09:14

基于XGBoost-LSTM的天然气价格预测研究（Python代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述预测成本模型是开发和验证新的优化方法和控制工具的先决条件。在这里，我将展示一种使用机器学习算法进行预测的简单而强大的方法。在这里，我将使用机器学习算法根据历史价格记录训练我的机器并预测预期的

荔枝科研社·2023-03-28 07:03

sofa公共自行车数量预测-XGBoost优化

1.数据预处理2.特征选择3.XGBoost参数优化4.误差测试数据预处理1.查看缺失值'''fromxgboostimportXGBRegressorimportpandasaspdimportnumpyimportnumpyasnptrain

69ae7603d0cc·2023-03-27 19:06

一时心软，饶老鼠一命，结果它带了四五十只小老鼠来家里做客，救我全家姓名

但这些报怨或报恩之根源其实还是与人类的善恶有紧密联系，皆是事出有因的，下面我们就来分享这则因果故事：那年冬天，我被抽调参加了市里组织的农村社教队，来到了群山环抱的靠山村。

A青丝亚昕·2023-03-27 16:13

Node.js关于微信支付V3版相关处理方法

今天给大家写一个关于Node.js接入微信支付V3接口时一些毕竟复杂的点，主要就是请求签名Authorization、调起支付签名、回调参数解密等。

袁代码·2023-03-25 14:50

scikit-learn机器学习十三（XGBOOST）

sk-learn机器学习-XGBOOST简述调用XGBOOST的两种方法XGBOOST的基础——梯度提升树代码实战（波士顿数据集）重要参数n_estimatorssubsampleeta简述今天我们来看看机器学习的明星

国家一级假勤奋大学生·2023-03-25 12:27

集成学习(Ensemble learning)

摘要：本文是理解adaboost算法与xgboost算法的前奏篇，主要介绍集成学习（Ensemblelearning）的含义，在模型选择、训练数据过多或过少、数据融合及置信度估计等几方面的应用，同时介绍了集成学习的两个重要方面

_与谁同坐_·2023-03-24 23:30

「AI初识境」给深度学习新手做项目的10个建议

在成为合格的深度学习算法工程师，尤其是工业界能够实战的调参选手之前，总会踏足很多的坑。今天就来说说那些需要掌握的基本技巧，如何避开那些新手常见的坑，以计算机视觉中的图像分类任务为例。

喜欢打酱油的老鸟·2023-03-24 19:53

20.11.16 xgboost初探

0.提升树首先要明确一点，xgboost是基于提升树的。什么是提升树，简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。

mpcv·2023-03-24 16:52

卷积神经网络——vgg16网络及其python实现

VGG16有强大的拟合能力在当时取得了非常的效果，但同时VGG也有部分不足：1、巨大参数量导致训练时间过长，调参难度较大；2、模型所需内存容量大，VGG的权值文件很大，用到实际应用会比较困难。

追剧入迷人·2023-03-24 07:14

2021-12-08

记12月8日今天第二个后夜班，和之前数不清的夜班一样，调参数，发呆，听歌，和小孩子们聊天吹牛。突然聊到搞副业，仔细一想自己做过的事情还真的不少:开淘宝店，摆地摊卖袜子，开火锅店。

cea2e396e78f·2023-03-24 06:41

Adaboost理解笔记(matlab实现)

目前集成学习有bagging、boosting算法，两者异同可以参考这篇博客随机森林（RandomForest）是一种bagging的方法；Adaboost、GBDT、XGBoost都是一种boosting

zoulala·2023-03-24 04:31

鸢尾花分类（KNN,SVM,XGBOOST）

https://www.kaggle.com/uciml/iris#三种花的区分：（每种花50个样本）image.pngdata：里面是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的测量数据，[4.63.11.50.2]target：结果（分类的结果，这里一共三个分类，分别是0、1、2）target_name：里面是对应三类的名字，['setosa''versicolor''virginica']DES

小幸运Q·2023-03-24 03:21

2021华为软件精英挑战赛总结

杭厦赛区64弱选手的初赛之旅一、前言二、思路预处理填充策略购买策略迁移策略三、代码A榜1102891453无调参四、来年再战一、前言去年大二，在近似满课和C++连vector都不知道是啥的基础上，经过一个月和队友的现学

征服所有不服·2023-03-23 12:59

jvm现状与未来

图片发自App自动内存管理greentea网站，分享jvmjava平时常用，调参数，dump学术实践，工程实践本次互联网行业，工程实践，旁观者gc分配，使用，回收分配，内存的分配管理使用，哪些对象是活的哪些对象是死的回收

慧执行·2023-03-23 07:39

四大常用集成算法（Xgboost，CatBoost，Lightbm，DeepForest）

分别是Xgboost，CatBoost，Lightbm，DeepForest。本篇文章直接略过原理部分，直接上保姆级原始算法库参数详解以及调参通用代码总结，非常适合只是拿来用用的小伙伴。

qq_50173095·2023-03-23 07:43

第9步 Xgboost

文章目录前言一、导入库与数据二、数据集切分与特征缩放三、数据训练与预测3.1安装Xgboost3.2训练Xgboost3.3预测测试集结果保姆级解说3.4模型评估总结前言机器学习领域经常会举行各种大数据竞赛

Jet4505·2023-03-23 07:12

XGBOOST算法Python实现（保姆级）

摘要XGBoost算法（eXtremeGradientBoosting）在目前的Kaggle、数学建模和大数据应用等竞赛中非常流行。

小皇的奶黄包·2023-03-23 07:03

XGBoost: 你不能不知的机器学习算法

XGBoost作为一个非常常用的算法，我觉得很有必要了解一下它的来龙去脉，于是抽空找了一些资料，主要包括陈天奇大佬的论文以及演讲PPT，以及网络上的一些博客文章，今天在这里对这些知识点进行整理归纳，论文中的一些专业术语尽可能保留不翻译

SamLam·2023-03-22 12:43

GOVM区块链主网重启完成

孚衍区块链的主网技术性重启（6月5日），采用新的共识DPOS+POW已经有12个DPOS节点(6月12日)币的总量320万（大部分由旧网1:1兑换过来的），总投票数188万共识DPOS节点每条链最多23个，权利：监督矿工、微调参数

孚衍区块链·2023-03-22 10:12

XGBoost（二）：R语言实现

原文链接：XGBoost（二）：R语言实现微信公众号：机器学习养成记之前在XGBoost（一）：与同类算法的差异对比一文中介绍了Bagging与Boost、AdaBoost与GradientBoost、

三猫后端·2023-03-21 19:34

xgboost做二分类，多分类以及回归任务

【lightgbm/xgboost/nn代码整理二】xgboost做二分类，多分类以及回归任务1.简介该部分是代码整理的第二部分，为了方便一些初学者调试代码，作者已将该部分代码打包成一个工程文件，包含简单的数据处理

文一休·2023-03-20 23:21

基于树模型的集成算法---LightGBM

一、模型介绍上一篇文章介绍了一个梯度提升决策树模型XGBoost，这篇文章我们继续学习一下GBDT模型的另一个进化版本：LightGBM。

自由调优师_大废废·2023-03-20 08:04

酒香飘飘

我坐在桑塔纳副驾位上，第一次被抽调参加检查组，同车的还有我的上司建设部冯司长和国家税务局李处长，他们年过六旬在站最后一班岗。前面车里是

郑制片·2023-03-19 19:46

自动化参数调优hyperopt工具的好处

Hyperopt是一个python库，结合MongoDB可以进行分布式调参，快速找到相对较优的参数。底层逻辑是通过贝叶斯优化来调整参数。

Super_Qian·2023-03-19 15:07

在anaconda中安装xgboost时，出现anaconda prompt 切换不了的情况

anaconda安装xgboost出现的问题1，什么是anaconda?出门找度娘2，什么是xgboost？出门找度娘3，如何在anaconda中安装xgboost?

祸国·2023-03-19 09:37

几周不更文的反思

我很想写干货和科普文，那就需要1查资料，2写代码，3调参数，4最后再用通俗易懂的文字表达。我可以花一个晚上做好前

碧夜·2023-03-19 07:36

贪心机器学习高阶训练营分享

章:Review两节第6章:简单机器学习算法与正则第7章:Review两节第8章:Review两节第9章:Paper第10章:LDA.EnsembleMethod第11章:集成模型第12章:paperXGBoost

ska2620·2023-03-19 01:43

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost

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

风度78·2023-03-18 21:08

2018-09-18 招银网络面试

4.xgboost和randomforest的区别5.xgboost中使用二阶泰勒展开的作用是什么？6.一根绳子分三段，能够成一个三角形的概率是多少？

Jeo_zhao·2023-03-18 17:41

[python]使用NNI调参

overviewpros:内置多种调参算法可以选择，而不是无脑gridsearch。可以方便的进行可视化，了解比如模型是对哪些参数是不敏感的（使用哪个值效果都差不多），哪些是敏感的。

VanJordan·2023-03-18 13:31

xgb lgb 调参

一、XGBoost参数解释XGBoost的参数一共分为三类：通用参数：宏观函数控制。Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。

weixin_30323631·2023-03-18 07:08

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略

AutoML之flaml：基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例之详细攻略目录基于flaml框架对比lightgbm和xgboost模型进行自动化参数调优实现体内脂肪含量值回归预测案例

一个处女座的程序猿·2023-03-18 07:28

基于树模型的集成算法 ---XGBoost

一、模型介绍XGBoost是boosting算法的其中一种。Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起形成一个强分类器。

自由调优师_大废废·2023-03-18 03:20

重启人生调参

凡稍有产品经验的朋友，都会知道，配置项是给极少数用户准备的。能够打开设置面板，那就已经是很高级的用户。绝大多数用户，都只会接受默认值——即便默认值并非他们所期盼。配置项并不重要，默认值的设定，决定了产品的基调。人生，亦如此大多数人都是过着差不多的生活，我们也默认了生活本就是这样，大多数人都在默认很多设置，努力得差不多就行，更进一步说，大多数人每天都是急忙解决问题的路上，却，从没有认真想过，我们是不

惠来仔·2023-03-17 11:03

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