XGBoost原理

最新推荐文章于 2025-01-26 22:03:07 发布
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XGBOOST 与 GBDT good
https://www.lizenghai.com/archives/21670.html

使用XGBoost进行环境声音分类
学如不及,犹恐失之
09-06 1454
目录 1.环境声音分类特征 1.1 梅尔频率倒谱系数 1.2 过零数/过零率 1.3 谱对比度 2. 模型训练 不同环境中的声音具有不同的意义，而声音是人类感知环境的重要信息之一。对环境声音分类可以帮助机器更好的理解当前的工作环境对后续判决提供有用的信息。而环境声音复杂多样，长度差异大，动态范围广等特点，具有一定的判别难度，本文使用机器学习的方法来对环境音进行分类。 1.环境声音分类特征 环境音多种多样，不同的环境语音具有较大的差别，如何提取有效的特征是环境音分类的关键。由于本文采用的是..
XGBoost三部曲：XGBoost原理
阿黎逸阳的博客
07-13 429
一文弄懂xgboost原理
用CatBoost做音素识别
12-11 1763
1，下载TIMIT语料库，解压，全部目录，文件变小写，按照NLTK要求，修改所有根目录下的.txt配置文件 2，安装必要python库：nltk， librosa，numpy，catboost 3,  实现训练过程，原理：TIMIT中wav格式并非标准RIFF格式，好在格式简单，每个文件头占1024字节，文本格式，剩下的是pcm raw data，录制格式是单声道，16bit 16KHz，安装
让机器听声音识别男女（机器学习的方法）
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让机器听声音识别男女（机器学习的方法）1、简介​ 人能够很容易的听出说话人的性别，我们能不能让机器也像人一样，听声辨别性别？这个答案是肯定的，特别是随着人工智能算法的发展，识别性能是不断的提升。本实验就是通过声音识别男女性别。主要分为三个部分，第一是对声音文件进行特征提取，第二是通过机器学习方法建立男女性别分类模型，第三则是加载模型进行声音文件测试。2、主体框架 声音文件：本文中采用的数据是预存
XGBoost 原理
weixin_46556352的博客
04-05 2945
1. XGBoost 原理XGBoost 是对梯度提升算法的改进： 求解损失函数极值时使用泰勒二阶展开 另外在损失函数中加入了正则化项 XGB 自创一个树节点分裂指标。这个分裂指标就是从损失函数推导出来的。XGB 分裂树时考虑到了树的复杂度。 我们在前面已经知道，构建最优模型的一般方法是最小化训练数据的损失函数。 预测值和真实值经过某个函数计算出损失，并求解所有样本的平均损失，并且使得损失最小。 上面的式子称为经验风险最小化，如果仅仅追求经验风险最小化，那么训练得到的模型复杂度较...
xgboost原理
重剑无锋博客
01-26 194
XGBoost的核心原理在于使用损失函数的梯度信息来逐步优化模型，同时加入正则化项以防止过拟合，使得模型在保持高精度的同时，具备良好的泛化能力。XGBoost通过迭代地添加预测树，每棵树都尝试纠正前一棵树的错误，逐步优化目标函数。
XGBoost 原理介绍
weixin_42330675的博客
03-22 1万+
xgb原理
XGBoost原理简介
thinkhui的专栏
06-09 8393
一、简述        这里先简单介绍下RF（Random Forest）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和XGBoost算法的原理。        RF：从M个训练样本中随机选取m个样本，从N个特征中随机选取n个特征，然后建立一颗决策树。这样训练出T棵树后，让这k颗树对测...
XGBoost原理介绍
吴建明wujianming_110117
04-03 1265
XGBoost原理介绍 什么是XGBoost XGBoost是一个开源机器学习项目，实现了GBDT算法，进行了算法和工程上的许多改进，广泛应用在Kaggle竞赛及许多机器学习竞赛中。 说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。XGBoost本质上还是一个GBDT，力争把速度和效率发挥到极致，所以叫X (Extreme) GBoosted。两者都是boosting方法。 1.1 XGBoost树的定义 举个例子，要预测一家人对电子游戏的喜好程度，
XGBoost原理解析.pdf
05-28
Gradient Boosting算法原理是XGBoost算法的核心。该算法从一个常数模型开始，然后迭代地添加弱学习器，每个弱学习器都基于当前模型的负梯度信息。在每一轮中，算法会根据损失函数的梯度和二阶导数来确定新加入的基...
Xgboost原理
03-16
陈天奇大神的XGBoost的PPT,帮助理解xgb,有想了解机器XGBoost的可以下载
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
11-26
提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
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AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip 2800和3800 Mobile Express
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Description : Cisco 2800 & 3800 Series Mobility Express Release 8.10 Software. Access Point image bundle, to be used for software update and/or supported access points images. Release : 8.10.196.0 Release Date : 13-May-2024 FileName : AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip & AIR-AP3800-K9-ME-8-10-196-0.zip Size : 502.40 MB ( 526809432 bytes) MD5 Checksum : 2bc8cb0f124d7535742119de89fb5ead SHA512 Checksum : cc25cbeaa043da2122d460bc8b518913bddf76a36516e96a5fdaa74580be6ae335b565ed1b14a1e930d759150bc39ecad0f565859412b00d832f749a73dce7f7
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