竞赛中的集成学习

最新推荐文章于 2024-06-08 20:51:04 发布
最新推荐文章于 2024-06-08 20:51:04 发布
阅读量429 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Kaggle
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26884501/article/details/118580755

文章目录

1. 机器学习集成方法

在这里插入图片描述

1.1 bagging

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.2 boosting

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1.3 blend/average

在这里插入图片描述

1.4 stacking

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2. 深度学习中的模型集成

2.1 dropout

在这里插入图片描述
dropout在训练时进行打开在测试时进行关闭

2.2 Test time augmentation

在这里插入图片描述

2.3 snapshot ensembke/stochastic weight averageing

在这里插入图片描述

3. 伪标签

Pseudo Label
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.1 知识蒸馏

在这里插入图片描述

Tinybert

知识蒸馏
在这里插入图片描述

4. kernel预测细节

在这里插入图片描述

竞赛大杀器：树模型与集成学习
KaikebaAI的博客
03-02 564
原创：晏茜 资料来源：Mozak 竞赛无论对于在校生亦或是在职的同学，都是一种非常好的学习方式。为什么数据人才要参加竞赛呢？首先，Kaggle，天池，百度的飞桨等竞赛平台为数据人才提供了优质的竞赛环境；其次，竞赛是符合国家政策导向的，2021年《十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》中明确提出，强化国家战略科技力量，加快数字化发展的发展目标；除此之外，面对社会对数据人才的广泛需求，数据人才更应紧跟技术发展与产业升级的脚步，了解竞赛对于个人成长与发展的价值，积极参与竞赛。 本文主要围绕树模型与集成学习的
机器学习中的集成学习方法：Bagging、Boosting 与 Stacking
数字魔方操控师的博客
05-06 1059
集成学习（ensemble learning）是一种将多个学习器进行组合，以完成学习任务的机器学习范式1。其基本思想是通过构建并结合多个学习器，利用它们之间的互补性和多样性，来获得比单个学习器更好的性能。集成学习的核心在于如何产生 “好而不同” 的个体学习器，然后通过合适的方式将它们组合起来1。集成学习方法可以分为串行集成方法和并行集成方法1。串行集成方法中，个体学习器之间存在强依赖关系，需要串行生成，例如 AdaBoost；
比赛总结---对于常见集成学习方法的思考
weixin_44607838的博客
05-26 345
前言 前段时间参加了招商银行的Fintech 数据竞赛，主题是关于业务量的时间序列预测。我总共尝试使用了3种不同类型的方式进行数据的建模，第一种是传统的时间序列建模方法，如ARIMA，第二种是机器学习的方法，第三种是深度学习方法，主要用到了LSTM进行建模。总体上来看，传统方法和深度学习方法在这个任务中表现都不是很理想，机器学习的效果是相对最好的，在机器学习中，我主要使用了3种集成学习的算法，分别是Random Forest,GBDT以及XGBoost,当然这么说不太准确，因为XGBoost并不能算成一种单
集成学习-Stacking与Blending与泰坦尼克号特征工程(DataWhale第二期)
m0_57446978的博客
07-28 691
1. 导言 在前几个章节中，我们学习了关于回归和分类的算法，同时也讨论了如何将这些方法集成为强大的算法的集成学习方式，分别是Bagging和Boosting。本章我们继续讨论集成学习方法的最后一个成员–Stacking，这个集成方法在比赛中被称为“懒人”算法，因为它不需要花费过多时间的调参就可以得到一个效果不错的算法，同时，这种算法也比前两种算法容易理解的多，因为这种集成学习的方式不需要理解太多的理论，只需要在实际中加以运用即可。 stacking严格来说并不是一种算法，而是精美而又复杂的，对模型集成的一种
kaggle比赛集成指南
热门推荐
Jie Qiao的专栏
11-11 3万+
集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会分享我在Kaggle比赛中的集成方法。 在第一部分中，我们会讨论从提交文件中建立集成。主要包括： 投票集成 平均 排名平均 第二部分我们会讨论 通过 generalization/blending等方法来创建集成。 我会在后续回答为什么集成能够减少泛化误差。最后我会展示不同的集成方法，包括它们的结果以及代码
Kaggle实战之集成学习进行泰坦尼克预测比赛
sherpahu的博客
11-16 1107
一、集成学习浅谈 集成算法利用统计学中的采样原理训练出数量庞大的模型再利用投票原则进行预测，正所谓三个臭皮匠顶的上一个诸葛亮，许多弱学习器集成起来可以达到很好的效果。 集成学习算法主要分为Bagging, Boosting, Stacking这几种, 在Kaggle竞赛中使用的十分广泛. Bagging 随机有放回采样, 可以并行训练多个模型, 常用的随机森林属于Bagging的进化版 ...
集成学习概述
SQL__Learning的博客
06-08 1362
集成学习(Ensemble learning)就是将多个机器学习模型组合起来，共同工作以达到优化算法的目的。具体来讲，集成学习可以通过多个学习器相结合，来获得比单一学习器更优越的泛化性能。集成学习的一般步骤为：1.生产一组“个体学习器(individual learner)”；2.用某种策略将他们结合起来。个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生。
集成学习四大常用模型代码实现
08-05
资源下载链接为： ...集成学习是一种通过组合多个基学习器来构建更强大、更稳定模型的机器学习方法，它能有效减少过...在实际应用中，集成学习常用于图像分类、文本分类、推荐系统等复杂问题，能获得更稳定、强大的预测结
二次集成学习在医疗数据挖掘中的应用.pdf
07-14
在集成学习中，基本学习器可以是决策树、支持向量机等。通过集成不同的学习器，可以提高模型的准确度、稳定性和泛化能力。典型的集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking等。在医疗数据挖掘中，集成学习尤其...
[机器学习]集成学习--bagging、boosting、stacking
weixin_30887919的博客
05-24 4060
集成学习简介集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心。集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能，这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果。这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛，KDD和Kaggle，被首先推荐使用的原因。一般来说集成学习可...
竞赛常用集成学习框架Boosting算法总结(XGBoost、LightGBM)(附代码)
wonner_的博客
12-11 3012
Boosting类算法简介 Boosting是一类可将弱学习器提升为强学习器的算法，这类算法的工作机制如下：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；重复进行这一操作，最终将各个基学习器得到的结果加权结合。常见的Boosting算法包括GBDT、XGBoost和Li...
集成学习之机器学习比赛大杀器----模型融合(stacking & blending) 之通过多个kaggle竞赛分析模型融合的方法和效果
永远飞翔的鸟
02-20 5115
从https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/翻译过来，对目前kaggle竞赛中使用的模型融合方法和效果进行了分析，并给出了使用模型融合的指导思想。 怎样赢得机器学习比赛：你拿别人的结果和你自己的结果与做集成。 —— Vitaly Kuznetsov NIPS2014。 集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。在这篇文章中，我会...
集成学习（Ensemble Learning）
wydbyxr的博客
08-31 4622
集成学习（Ensemble Learning） 　　集成学习是机器学习中一个非常重要且热门的分支，是用多个弱分类器构成一个强分类器，其哲学思想是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。一般的弱分类器可以由决策树，神经网络，贝叶斯分类器，K-近邻等构成。这些算法可以是不同的算法，也可以是相同的算法。已经有学者理论上证明了集成学习的思想是可以提高分类器的性能的，比如说统计上的原因，计算上的原因以及表示上的原因。 ...
【集成学习】(task1)机器学习中的数学（史上最全）
发现问题，并解决问题，批判性思维
09-13 1244
学习资源 （1）集成学习——b站视频；机器学习的数学基础——b站视频 （2）在很多机器学习比赛（如kaggle等），会发现除了深度学习以外的高分模型，无一例外地见到了集成学习和模型融合的身影。所有我们有必要从基础模型的推导以及 sklearn应用过渡到使用集成学习的技术去优化我们的基础模型，使得我们的模型能更好地解决机器学习问题。 文章目录学习资源一、随机过程1.1 随机过程的基本概念1.2 Poisson过程（1） 计数过程（2）泊松过程（3）呼叫泊松流（4）泊松过程的汇合和分流1.3 Markov过程（
集成学习之Stacking方法（数据挖掘竞赛利器）
guowei_huai的博客
05-13 1521
集成学习的方法主要分成三种，boagging,boosting和Stacking，Stacking是一种有层次的融合模型。下面会先对Stacking过程进行解读，然后通过代码来实现Stacking。 一、Stacking的步骤   Stacking的思想是训练模型去学习使用底层学习器的预测结果，然后次学习器会基于模型的预测结果再次进行训练。 单个基模型生成预测结果的过程   我们先把数据集分为测试集和训练集(设训练集数量为10000，测试集数量为2500)。这里我们在上层去采用5折交叉验证来训练，同时我们
用 10 行代码实现边缘端的图像识别功能
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/2e7a8b16941c 用 10 行代码实现边缘端的图像识别功能（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于STM32F103C8T6微控制器的2024年全国大学生电子设计竞赛H题自动行驶小车完整实现项目_包含HAL库驱动开发_电机控制_红外循迹_超声波避障_OLED显示_蓝牙遥控_.zip
08-05
基于STM32F103C8T6微控制器的2024年全国大学生电子设计竞赛H题自动行驶小车完整实现项目_包含HAL库驱动开发_电机控制_红外循迹_超声波避障_OLED显示_蓝牙遥控_.zip
errorlink问题定位
08-05
errorlink问题定位
小猿口算自动比大小，使用OCR图像识别，速度较慢
最新发布
08-05
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/54c16393c70b 小猿口算自动比大小，使用OCR图像识别，速度较慢（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值