GBDT

基础原理及拓展链接分享
最新推荐文章于 2022-09-01 17:04:25 发布
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博客提供了基础原理的链接，同时还给出了拓展内容的链接，方便读者获取相关信息技术知识。
GBDT算法详解
甜盐的博客
06-19 2368
本文详细介绍了GBDT算法的原理和特点，并展示了其在回归和分类任务中的应用。首先介绍了GBDT算法的基本思想和公式，然后展示了如何在回归数据集使用GBDT进行回归任务，以及如何在分类数据集上使用GBDT进行文本分类任务。
GBDT相关实验代码及数据集，详细展示可参考主页GBDT介绍部分的博文
11-21
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在回归和分类问题上表现出色。这个压缩包文件包含的是与GBDT相关的实验代码和数据集，旨在帮助学习者深入理解GBDT的工作原理以及如何在...
GBDT详解
weixin_38100489的博客
02-21 454
原地址：https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/5086128.html GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（...
GBDT模型
qq_51934529的博客
09-01 3815
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GBDT总结
qq_39691463的博客
10-06 627
一：声明 本文基本转自刘建平先生的该篇文章，原文写的很好，读者可以去看看。本文中，作者将根据自己实际项目和所学结合该文章，阐述自己的观点和看法。 二：GBDT概述 GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，但是却和传统的Adaboost有很大的不同。回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去。GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，同时迭代思路和Adaboost也有所不同。 在GBDT的迭代中，假设我
GBDT常见问答
Swift's Blog
04-06 346
关于GBDT的算法原理和实例讲解可见： GBDT算法原理以及实例讲解 GBDT总结 下面是涉及到的GBDT的面试问答： 基本原理 通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器（利用CART回归树构建），每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。最后将这些弱分类器线性组合成一个强学习器。 GBDT如何做特征选择？ 遍历样本的特征，对于每个特征，遍历样本的切分点，选择最优的特征的最优切分点； 判断最优时使用平方误差。使用一个特征及其切分点可将样本分为两部分，每部分都计算一个标签的平均值，计算标签平均
Python实现GBDT时间序列预测（完整源码和数据)
04-05
1.Python实现GBDT时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰...
【时间序列预测】MATLAB实现基于GBDT-LSTM梯度提升树（GBDT）结合长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
06-21
内容概要：本文详细介绍了基于GBDT-LSTM梯度提升树（GBDT）结合长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的项目实例，涵盖了从项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、模型架构、代码实现到部署与应用的全流程。...
GBDT_Simple_Tutorial:python实现GBDT的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，庖丁解牛地理解GBDT。Gradient Boosting Decision Trees regression, dichotomy and multi-classification are realized based on python, and the details of algorithm flow are displayed, interpreted and visu
05-10
GBDT_Simple_Tutorial（梯度提升树简易教程） 简介 利用python实现GBDT算法的回归、二分类以及多分类，将算法流程详情进行展示解读并可视化，便于读者庖丁解牛地理解GBDT。 项目进度： 回归 二分类 多分类 可视...
GBDT_XGBoost_LGBM算法原理v1.11
08-03
《GBDT_XGBoost_LGBM算法原理v1.11》 在机器学习领域，Gradient Boosting Decision Trees (GBDT)、XGBoost和LightGBM是极具影响力的集成学习算法，它们基于梯度提升（Gradient Boosting）原理，通过构建一系列弱...
含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
12-06
含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
快捷粘贴工具：快速管理常用文本片段一键粘贴提高工作效率，支持自定义热键和分组管理让重复输入成为 “一键了之” 的轻松事
12-06
## 软件功能详细介绍 1. **文本片段管理**：可以添加、编辑、删除常用文本片段，方便快速调用 2. **分组管理**：支持创建多个分组，不同类型的文本片段可以分类存储 3. **热键绑定**：为每个文本片段绑定自定义热键，实现一键粘贴 4. **窗口置顶**：支持窗口置顶功能，方便在其他应用程序上直接使用 5. **自动隐藏**：可以设置自动隐藏，减少桌面占用空间 6. **数据持久化**：所有配置和文本片段会自动保存，下次启动时自动加载 ## 软件使用技巧说明 1. **快速添加文本**：在文本输入框中输入内容后，点击"添加内容"按钮即可快速添加 2. **批量管理**：可以同时编辑多个文本片段，提高管理效率 3. **热键冲突处理**：如果设置的热键与系统或其他软件冲突，会自动提示 4. **分组切换**：使用分组按钮可以快速切换不同类别的文本片段 5. **文本格式化**：支持在文本片段中使用换行符和制表符等格式 ## 软件操作方法指南 1. **启动软件**：双击"大飞哥软件自习室——快捷粘贴工具.exe"文件即可启动 2. **添加文本片段**： - 在主界面的文本输入框中输入要保存的内容 - 点击"添加内容"按钮 - 在弹出的对话框中设置热键和分组 - 点击"确定"保存 3. **使用热键粘贴**： - 确保软件处于运行状态 - 在需要粘贴的位置按下设置的热键 - 文本片段会自动粘贴到当前位置 4. **编辑文本片段**： - 选中要编辑的文本片段 - 点击"编辑"按钮 - 修改内容或热键设置 - 点击"确定"保存修改 5. **删除文本片段**： - 选中要删除的文本片段 - 点击"删除"按钮 - 在确认对话框中点击"确定"即可删除
基于Spring核心框架与Hibernate或SpringDataJPA持久化技术构建的JavaWeb高效开发底层封装框架_集成SpringMVC管理MVC架构Apach.zip
12-06
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xinyikan_sqlmap-studio_46644_1764948441068.zip
12-06
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12-06
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Open+Speedy-v1.7.6-开源免费的Windows游戏变速工具+.zip
12-06
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matlab-Matlab资源
最新发布
12-07
matlab
新能源充电站负荷预测数据集：时间序列、充电行为与环境因素的综合分析
12-06
在全球电动汽车产业快速扩张的背景下，充电基础设施的规划与运营效率成为影响交通能源转型的关键环节。充电站作为电动汽车能源补给的核心节点，其电力负荷的波动特性直接关系到电网稳定与用户服务体验。因此，构建精确的负荷预测模型已成为提升充电网络智能化管理水平的重要基础。 为支持相关研究与应用开发，专门针对充电站电力消耗预测所构建的数据集合，系统整合了多维度变量，旨在揭示负荷变化的潜在规律。这类数据通常涵盖以下结构化信息：时序用电记录，以固定间隔（如每小时或每日）记载充电站总能耗；充电过程明细，包括各充电单元的功率曲线、充电持续时间及结束时刻；用户行为特征，例如用户群体分类、充电周期规律与时段偏好；外部环境参数，如气象指标（气温、降水、风力）及法定假期安排，这些因素共同作用于出行需求与充电决策；站点属性数据，涉及地理位置、充电设备型号与规模、服务容量上限等，用于评估站点运行效能。 数据质量与覆盖范围显著影响预测算法的可靠性。完备且精准的数据有助于识别负荷波动的驱动要素，进而支持电网侧与运营侧的协同优化。例如，基于负荷预测结果，运营商可实施动态定价机制，引导用户在低谷时段充电，以平抑电网峰值压力；电力部门则可依据预测趋势提前规划配电网络扩容，保障供电安全。 当前，随着机器学习与人工智能方法的不断成熟，将其引入充电负荷预测领域，不仅能够提升模型预测精度，还可推动充电站运营向自动化、自适应方向演进，从而促进电动汽车生态体系的长期可持续发展。总体而言，充电站负荷预测数据集为学术研究与工程实践提供了关键的数据基础，助力实现负荷精准预估、资源优化配置与能源高效利用，进一步加速电动汽车的规模化应用。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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