【Learning】左偏树

最新推荐文章于 2025-05-09 15:41:20 发布
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一文理解偏态数据和偏态分布、长尾数据分布、数据异常值分析与处理
叶庭云 成为自己的光
06-27 1708
一文理解偏态数据和偏态分布、长尾数据分布、数据异常值分析与处理
强化学习：Deep Reinforcement Learning from Scratch
AI天才研究院
07-31 2201
本章主要讲Policy Gradient(策略梯度)方法，Policy Gradient是在监督学习领域中应用最广泛的一种算法。它能够在高维动作空间、复杂动作决策的环境中训练智能体（agent）并最大化收益（reward）。在RL的传统方法中，如Q-learning、SARSA等，都只能用于离散的、静态的状态空间和动作空间。但在实际应用中，往往会遇到各种各样的问题，例如状态空间很高维、动作空间有很多种可能性、环境随机变化、还有需要解决的对抗攻击等等。
学习笔记——从一棵决策树开始学习树模型_Continual Learning...
kiritoyr1的博客
05-02 1951
关于在学习决策树过程中的一些笔记、问题及感悟
翻译: 深入神经网络概览Dive into Deep Learning
AI架构师易筋
03-07 3648
1. 简介 直到最近，我们每天与之交互的几乎所有计算机程序都是由软件开发人员根据第一原理编码的。假设我们想编写一个应用程序来管理一个电子商务平台。在围着白板花了几个小时思考这个问题之后，我们会想出一个可行的解决方案的大致思路，可能看起来像这样： (i) 用户通过在 Web 浏览器中运行的界面与应用程序交互或移动应用程序； (ii) 我们的应用程序与商业级数据库引擎交互，以跟踪每个用户的状态并维护历史交易记录； (iii) 在我们应用程序的核心，业务逻辑（你可能会说，大脑) 我们的应用程序有条不紊地详细说明
GBDT--梯度提升树
weixin_44820355的博客
07-29 1468
梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）是提升法中的代表性算法，它即是当代强力的XGBoost、LGBM等算法的基石，也是工业界应用最多、在实际场景中表现最稳定的机器学习算法之一。在最初被提出来时，GBDT被写作梯度提升机器（Gradient Boosting Machine，GBM），它融合了Bagging与Boosting的思想、扬长避短，可以接受各类弱评估器作为输入，在后来弱评估器基本被定义为决策树后，才慢慢改名叫做梯度提升树。受Boosting算法首个发
Partial Label Learning via Gaussian Processes
的博客
01-12 1177
摘要 偏标记学习（PL）是一种新的弱监督机器学习框架，它解决了每个训练样本与其实际标签的候选集相关联的问题。由于精确标记的数据通常昂贵且难以在实践中获得，PL可以广泛应用于许多实际任务中。然而，由于训练数据的模糊性不可避免地使这种学习框架难以解决，目前只有少数算法可用。本文利用高斯过程模型，提出了一种新的概率核算法。其主要思想是假设一个不可观测的潜在函数，在每个类别标签的特征空间上具有高斯过程。然后定义一个新的似然函数，对训练数据传递的模糊标记信息进行消歧。通过引入聚合函数来逼近似然函数中的max（·）函
机器学习概念 Machine Learning
草履虫建模的博客
05-09 8038
在机器学习中，主要有三种学习范式：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning），它们的主要区别在于数据是否带标签以及学习的目标。定义监督学习是一种机器学习方法，训练数据包括输入（特征）和已知的标签（输出），模型通过学习输入与输出之间的映射关系，从而预测新数据的标签。目标是建立一个函数，将输入映射到输出。任务类型常见算法关键概念应用损失函数（Loss Function）概念损失函数是机器学
梯度提升树的参数
weixin_60200880的博客
07-26 953
作为基于AdaBoost改进的Boosting算法，GBDT的功绩之一是将损失函数从有限的指数损失、MSE等推广到了任意可微函数，因此GBDT的损失函数选择异常丰富，因此我们可以在调参时加入损失函数作为需要调整的参数进行考量。在sklearn中，控制具体损失函数的参数为loss。GBDT中的损失函数因GBDT具体执行的预测任务而存在区别，同时也因标签的分布而存在区别。
深度学习Deep Learning 资料大全
xdguangguang的博客
06-01 1794
转自：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 【深度学习Deep Learning】资料大全 　　最近在学深度学习相关的东西，在网上搜集到了一些不错的资料，现在汇总一下： Free Online Books Deep Learning66&nb...
RL 实践（3）—— 悬崖漫步【QLearning & Sarsa & 各种变体】
佚失的诗篇
12-17 4741
介绍 Sarsa、Expected Sarsa、N-Step Sarsa、N-Step Tree Backup、Q-Learning、Double Q-Learning 等六种经典表格型 TD Learning 算法，给出完整代码，并在自定义的经典悬崖漫步环境中进行性能对比
读论文：NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITHREINFORCEMENT LEARNING
weixin_60150713的博客
08-13 757
神经网络是强大而灵活的模型，可以很好地处理图像、语音和自然语言理解中的许多困难的学习任务。尽管取得了成功，但神经网络仍然难以设计。在本文中，我们，以最大化在验证集上生成架构的预期准确性。在 CIFAR-10 数据集上，我们的方法从头开始可以设计一种新颖的网络架构，该架构在测试集准确性方面可与最好的人类发明架构相媲美。我们的 CIFAR-10 模型的测试错误率为 3.65，比之前的使用类似架构方案的最先进模型快 0.09 个百分点，比之前最先进的模型快 1.05 倍。
【回归算法解析系列07】决策树回归（Decision Tree Regressor）
熵数实验室
03-17 1074
决策树回归通过递归分裂实现非线性建模，适合解释性优先的场景。在实际应用中，当我们需要对模型的决策过程进行解释和理解时，决策树是一个很好的选择。剪枝策略是平衡模型复杂度的关键。通过预剪枝和后剪枝，我们可以避免决策树过拟合，提高模型的泛化能力。特征重要性分析可指导业务决策优化。通过分析特征的重要性，我们可以了解哪些特征对目标变量的影响最大，从而有针对性地进行特征选择和业务决策。
用Python设计自主学习系统后端【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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09-11
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
MIDI简谱播放器1.2程序代码QZQ-2025-9-11.txt
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【scratch2.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】02让角色动一动.zip
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【scratch3.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】长方形面积.zip
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【scratch3.0少儿编程-游戏原型-动画-项目源码】海底世界.zip
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Python实现Q-Learning实例详解
Q-learning是一种无模型的强化学习算法，主要用于解决马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes，MDP）中的最优决策问题。强化学习是一种通过与环境进行交互来学习策略的方法，而Q-learning的核心在于学习一个...
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