Xgboost

最新推荐文章于 2025-03-10 17:44:58 发布
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chenfeiting
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机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
02-14 10万+
目录 走进XGBoost 什么是XGBoost？ XGBoost树的定义 XGBoost核心算法 正则项：树的复杂程度 XGBoost与GBDT有什么不同 XGBoost需要注意的点 XGBoost重要参数详解 调参步骤及思想 XGBoost代码案例 相关性分析 n_estimators（学习曲线） max_depth（学习曲线） 调整max_depth 和min_child_weight 调整gamma 调整subsample 和colsample_bytree 调整正则
20240330-2-XGBoost面试题
qq_24428851的博客
04-21 1303
XGBoostXGBoostXGBoost是大规模、分布式的通用梯度提升(GBDT)库，它在GB框架下实现了GBDT和一些广义线性ML算法。XGBoostXGBoostXGBoost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(BaggingBaggingBaggingBoostingBoostingBoostingStackingStackingStacking)中的Boosti。
XGBoost介绍
网络资源是无限的
03-10 1573
XGBoost介绍
XGBoost
FanJin的博客
06-25 6153
本文借鉴自多篇博客，非原创。 XGBoost是机器学习领域最近几年比较火热的一种十分强大的集成学习方法（系统），全称为eXtreme Gradient Boosting，由大牛陈天奇博士开发（陈天奇，交大ACM班毕业，华盛顿大学计算机博士）。 预备知识 Boosting Boosting是一类可将弱学习器提升为强学习器的集成学习算法。集成学习主要分为两大类，第一类是以Boosting...
XGBOOST算法Python实现（保姆级）
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m0_61399808的博客
03-22 6万+
本文基于XGBOOST算法，从数据预处理、算法原理、算法实现、敏感性分析和算法应用都做了具体的分析，可适用于大部分机器学习算法初学者。
xgboost
m0_53412274的博客
07-12 1113
文章目录一.XGBoost原理1.目标函数2.第t颗树3.泰勒公式展开4.定义一颗树5.定义树的复杂度6.叶子节点归组7.树结构打分8.分裂一个节点9.寻找最佳分裂点10.停止分裂二.XGBoost实战1.简单流程2.参数解析3.建立模型4. 再牛逼的技术也挡不过傻逼似的坚持。 一.XGBoost原理 1.目标函数 y^i\hat y_iy^​i​是第i个样本xix_ixi​的预测值 2.第t颗树 XGBoost是一个加法模型，假设我们第t次迭代要训练的树模型是ft()f_t()ft​()，则有：
XGboost
weixin_44235615的博客
07-15 754
XGBoost简介 XGBoost是GBDT（梯度下降树，Gradient Boosting Decision Tree）的一种，也是加法模型和前向优化算法。在监督学习中，可以分为：模型、参数、目标函数、学习方法。 模型：给定输入x后预测输出y的方法，比如说回归，分类，排序等。 参数：模型中的参数，比如线性回归中的权重和偏置。 目标函数：即损失函数，包含正则化项。 学习方法：给定目标函数后求解模型和参数的方法，比如：梯度下降法，数学推导等等。一般都是使用梯度下降的方法。 从这四个方面来构建XGBo
3 xgboost
qq_28611929的博客
04-17 598
XGBoost与GBDT比较大的不同就是目标函数的定义，基本思想是一致的，同样是利用加法模型与前向分步算法实现学习的优化过程。
matlab xgboost
m0_57273050的博客
08-04 1469
最近一个朋友在询问关于xgboost的matlab代码，恰巧在三年前的五一数模中写过这个模型，当时找了好久的matalb代码没找到，最后才找人用python跑的，所以这次一方面是为了回答他的问题，另一方面是解答三年前的疑问。要么就是直接上mbd进行付费。其中提到：原来，xgboost不是机器学习算法。而是是梯度增强的有效实现。这时候，就有人问了，那么什么是梯度提升回归呢？！这里，已经有了非常清楚的解释了！
PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）
08-09
1.Matlab实现PSO-XGBoost粒子群算法优化XGBoost分类预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰...
matlab xgboost安装调试
02-12
标题“matlab xgboost安装调试”涉及到的是在MATLAB环境中安装和配置XGBoost库的过程，以及可能遇到的问题和调试方法。XGBoost是一种高效、灵活且可扩展的梯度提升框架，常用于机器学习任务，特别是分类和回归问题。...
基于麻雀算法优化xgboost的数据回归预测（SSA-XGboost）（Matlab完整程序和数据）
11-27
在本项目中，我们探讨了如何使用麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）来优化XGBoost（Extreme Gradient Boosting）模型进行数据回归预测。这是一个基于Matlab的实现，要求运行环境为2018年或更新的版本。...
xgboost算法中解决样本不平衡的方法及其应用
09-22
内容概要：本文重点探讨了解决xgboost中正负样本不平衡的方式，并详细解读了关键参数如 scale_pos_weight 的作用机制及其影响效果。首先介绍了 scale_pos_weight 这项参数的基础概念与调整准则，在此基础上，通过...
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-15
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STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
08-15
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【python毕业设计】基于数据挖掘的音乐推荐系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档）.zip
08-15
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明，不需要论文 采用python语言，django框架，mysql数据库开发 编程环境：pycharm，mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台： 用户注册， 登录 搜索音乐，音乐欣赏（可以在线进行播放） 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法：（重点） 本课题需要大量用户行为（如播放记录、收藏列表）、音乐特征（如音频特征、歌曲元数据）等数据 （1）根据用户之间相似性或关联性，给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐； （2）根据音乐之间的相似性或关联性，给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户，然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西（和你类似的人也喜欢**东西）； 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐（喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐）； 管理员 管理员信息管理 注册用户管理，审核 音乐爬虫（爬虫方式爬取网站音乐数据） 音乐信息管理（上传歌曲MP3，以便前台播放） 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
MPU6050.zip
08-15
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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