集成学习、adaboost、GBDT

最新推荐文章于 2024-10-12 21:32:44 发布

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本文深入探讨了集成学习的原理及应用，包括AdaBoost和GBDT等算法的详细解析，为读者提供了一个全面理解集成学习的视角。

集成学习：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6131423.html

adaboost：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.html

GBDT：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html

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集成学习之GBDT

冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续

06-17

609

GBDT、Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)算法都是以决策树为基分类器的集成算法，通常由多棵决策树构成，通常是上百棵树且每棵树规模都较小(即树的深度都比较浅)。进行模型预测的时候，对于输入的一个样本实例X，遍历每一棵决策树，每棵树都会对预测值进行调整修正，最后得到预测的结果。假设F0F_0F0是设置的初值，TiT_iTi是一颗一颗的决策树。预测结

集成学习boosting算法：Adaboost&GBDT&Xgboost&LightGBM&CatBoost

[ 25'h ]

03-20

1万+

boosting算法：Adaboost&GBDT&Xgboost&LightGBM&CatBoost

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机器学习篇-集成学习-随机森林 Adaboost GBDT XGBoost

m0_60916732的博客

10-12

2582

多个弱学习器组合成一个更强大的学习器，解决单一预测，进步一得到更好性能。# 导包from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 随即森丽分类# 定义随机森立函数# 数据读取# 数据基本处理# 确定特征和标签# print(x)# print(y)# 空值处理(填充)print(x)# 处理字符类型数据# 数据划分x, y,stratify=y# 模型训练# 决策树模型。

集成学习、AdaBoost、GBDT

RUN

02-08

315

AdaBoost是通过组合一系列弱分类器来得到强分类器的算法：首先， AdaBoost的两个关键，增大分类错误样本的权重，降低上一轮分类正确的样本的权重；集成的时候采用加权多数表决，分类误差率小的模型权重大。----通过加入新的分类器，分类器错误数目越少，分类器所占的权重越高；增加分类错误的样本的权重。 1、初始化模型参数，刚开始可以是wi = 1/ N (N是训练数据的数目) 2、计算模型G（x）在训练数据集上的分类误差率。em = wi * (G(xi) ≠Yi) ，也就是分错的乘以样本对应的权

集成学习之AdaBoost算法

qq_38375203的博客

05-16

1247

前言写完GBDT就一直想要写一下有关集成学习的内容，也是给自己一个刨根问底的机会，那么就从这篇文章开刀吧，这一章节公式几乎没有，也不会过多的去解读公式的含义，只需要让大家能够理解集成学习的东西。能够将这种算法融入到自己的心中去，还是说希望大家也不要太深究这些公式，有些时候，这些公式只是给算法一个更为合理的解释，理解这个算法背后的原理和应用其实对大部分朋友来说更尤为重要，当然了有能力的朋友看懂公式也是超重要的。一、Adaboost原理集成算法是很强大的，就比如很火的xgboost，lightgbm

集成学习Boosting框架算法（Adaboost与GBDT）

qq_43602667的博客

12-03

1003

Boosting,AdaBoost,GBDT

深度剖析集成学习Adaboost

热门推荐

[ 25'h ]

07-26

2万+

1 Adaboost 1.1 基本原理和参数概况 1.2 n_estimators和learning_rate 1.3 参数algorithm与loss 1.3.1 algorithm 1.3.2 loss 1.4 Adaboost算法流程

14、集成学习——Adaboost算法

m0_56642803的博客

11-23

1136

本文介绍了Adaboost算法，包括了分类算法流程、回归算法流程、sklearn中的Adaboost函数等

7-集成学习 Adaboost

颈椎小问题老奶奶的博客

11-07

297

一个集成样本不准另一个准运用好的样本性能就能得到提升。

集成学习2:Adaboost&GBDT

qq_56591814的博客

12-03

594

文章目录一、 Boosting算法原理二、 Adaboost算法2.1 Adaboost算法原理2.2 Adaboost算法举例2.3 Adaboos代码举例三、前向分步算法3.1加法模型3.2 前向分步算法3.3 前向分步算法与Adaboost的关系四、梯度提升决策树(GBDT)4.1 提升树算法原理4.2 梯度提升决策树算法(GBDT)4.3 GBDT代码示例一、 Boosting算法原理 Bagging：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本

集成学习—AdaBoost、GBDT、XGBT.docx

01-19

集成学习—AdaBoost、GBDT、XGBoost 集成学习是机器学习中一种常用的技术，它通过组合多个预测器（分类器或回归器）的预测结果，得到的预测结果比单个预测器要好。常用的集成学习方法包括 Voting、Bagging、...

广告算法名词解释

MuseCP@YenTown

03-22

1万+

【广告主价值】=bid*转化数，从收费方来看是广告主应付的费用。【计费比】=广告主总付费/广告主价值，收费方希望计费比为1，就是广告主的总付费应该等于他应该付的费用（因为是按bid竞价，按send计费，转化数只是一个预估值）。计费比大于1相当于广告主亏钱，小于1则平台方亏钱。【ecpm】对于平台方而言每千次展示预计能收费多少 ...

Alias method/别名采样方法

MuseCP@YenTown

08-13

561

https://blog.youkuaiyun.com/haolexiao/article/details/65157026

DeepFM

MuseCP@YenTown

03-11

206

https://www.sohu.com/a/251772910_633698

Deep&Wide Learning

MuseCP@YenTown

03-08

201

论文解释：https://blog.youkuaiyun.com/u010352603/article/details/80590129#11-memorization-和-generalization https://xueqiu.com/9217191040/110449554 训练方法：小批量随机梯度下降https://blog.youkuaiyun.com/xiang_fr...

agv-monitor-main AGV Monitor是一个基于WPF和C#的开发的AGV轨迹可视化工具

01-03

AGV Monitor是一个基于WPF和C#的开发的AGV轨迹可视化工具。 ## 功能特性 - **多AGV轨迹可视化**：实时显示多AGV的运动路径，包含时间成本信息 - **逐秒播放**：逐帧查看轨迹分析运动 - **实时统计**：显示时间戳和已完成任务数 - **键盘快捷键**：高效的键盘控制 - **轻量级**：编译后仅124KB，Windows 10以上无需额外运行时 - **实时地图**：交互式网格地图，AGV位置实时更新 - **任务调度**：支持任务调度与执行 - **热点图**：热点图实时显示 - **路径规划**：自动路线计算与冲突解决

启动按扭和水位开关选择，进水至高（中、低）位

最新发布

01-03

源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### 操作指南：洗衣机使用方法详解#### 1. 启动与水量设定- **使用方法**：使用者必须首先按下洗衣设备上的“启动”按键，同时依据衣物数量设定相应的“水量选择”旋钮（高、中或低水量）。这一步骤是洗衣机运行程序的开端。- **运作机制**：一旦“启动”按键被触发，洗衣设备内部的控制系统便会启动，通过感应器识别水量选择旋钮的位置，进而确定所需的水量高度。- **技术执行**：在当代洗衣设备中，这一流程一般由微处理器掌管，借助电磁阀调控进水量，直至达到指定的高度。#### 2. 进水过程- **使用说明**：启动后，洗衣设备开始进水，直至达到所选的水位（高、中或低）。- **技术参数**：水量的监测通常采用浮子式水量控制器或压力感应器来实现。当水位达到预定值时，进水阀会自动关闭，停止进水。- **使用提醒**：务必确保水龙头已开启，并检查水管连接是否牢固，以防止漏水。#### 3. 清洗过程- **使用步骤**：2秒后，洗衣设备进入清洗环节。在此期间，滚筒会执行一系列正转和反转的动作： - 正转25秒 - 暂停3秒 - 反转25秒 - 再次暂停3秒- **重复次数**：这一系列动作将重复执行5次，总耗时为280秒。- **技术关键**：清洗环节通过电机驱动滚筒旋转，利用水流冲击力和洗衣液的化学效果，清除衣物上的污垢。#### 4. 排水与甩干- **使用步骤**：清洗结束后，洗衣设备会自动进行排水，将污水排出，然后进入甩干阶段，甩干时间为30秒。- **技术应用**：排水是通过泵将水抽出洗衣设备；甩干则是通过高速旋转滚筒，利用离心力去除衣物上的水分。- **使用提醒**：...

安卓聊天框架-下载即用.zip

01-03

代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/c289368a8f5c 在安卓应用开发领域，构建一个高效且用户友好的聊天系统是一项核心任务。为了协助开发者们迅速达成这一目标，本文将分析几种常见的安卓聊天框架，并深入说明它们的功能特性、应用方法及主要优势。 1. **环信（Easemob）** 环信是一个专为移动应用打造的即时通讯软件开发套件，涵盖了文本、图片、语音、视频等多种消息形式。通过整合环信SDK，开发者能够迅速构建自身的聊天平台。环信支持消息内容的个性化定制，能够应对各种复杂的应用场景，并提供多样的API接口供开发者使用。 2. **融云（RongCloud）** 融云作为国内领先的IM云服务企业，提供了全面的聊天解决方案，包括一对一交流、多人群聊、聊天空间等。融云的突出之处在于其稳定运行和高并发处理性能，以及功能完备的后台管理工具，便于开发者执行用户管理、消息发布等操作。再者，融云支持多种消息格式，如位置信息、文件传输、表情符号等，显著增强了用户聊天体验。 3. **Firebase Cloud Messaging（FCM）** FCM由Google提供的云端消息传递服务，可达成安卓设备与服务器之间的即时数据交换。虽然FCM主要应用于消息推送，但配合Firebase Realtime Database或Firestore数据库，开发者可以开发基础的聊天软件。 FCM的显著优势在于其全球性的推送网络，保障了消息能够及时且精确地传输至用户。 4. **JMessage（极光推送）** 极光推送是一款提供消息发布服务的软件开发工具包，同时具备基础的即时通讯能力。除了常规的文字、图片信息外，极光推送还支持个性化消息，使得开发者能够实现更为复杂的聊天功能。此...

adaboost gbdt xgboost lightgbm

06-28

Adaboost、GBDT、XGBoost和LightGBM都是机器学习中常用的集成学习算法。 Adaboost是一种迭代算法，通过不断调整样本权重和分类器权重，逐步提高分类器的准确率。 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种...