集成学习

最新推荐文章于 2023-07-24 17:27:10 发布
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博客围绕集成学习展开，但具体内容缺失。集成学习是信息技术领域重要概念，可将多个弱学习器组合成强学习器，在数据挖掘、机器学习等领域有广泛应用。


在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型
拓端研究室TRL
12-02 762
神经网络的训练过程是一个挑战性的优化过程，通常无法收敛。最近我们被客户要求撰写关于深度学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。这可能意味着训练结束时的模型可能不是稳定的或表现最佳的权重集，无法用作最终模型。解决此问题的一种方法是使用在训练运行结束时多个模型的权重平均值。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（7）：集成学习和随机森林
Morganfs的博客
05-05 1713
· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron, 978-1-492-03264-9. · 《机器学习》周志华 · 环境：Anaconda（Python 3.8） + Pycharm · 学习时间：2022.05.05~2022.05.05 第六章 集成学习和随机森林 .
Keras神经网络集成技术
吴建明wujianming_110117
06-15 614
Keras神经网络集成技术 create_keras_neuropod 将Keras模型打包为神经网络集成包。目前，上文已经支持TensorFlow后端。 create_keras_neuropod( neuropod_path, model_name, sess, model, node_name_mapping = None, input_spec = None, output_spec = None, input_tensor_device = None, default_input_
机器学习之集成学习理论与代码实践
06-14
在IT领域，特别是数据科学和机器学习中，集成学习是一种强大的技术，用于组合多个学习算法以提高预测性能。本文将深入探讨集成学习的核心概念、主要方法，并通过代码实践来阐述如何应用这些方法解决实际问题。 集成...
Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）（完整源码和数据）
最新发布
06-11
1.Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）（完整源码和数据）。基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）基于SVM（支持向量机...
集成学习终篇：从CART回归树开始，经历BDT、GBDT彻底理解XGBoost - 知乎1
08-03
集成学习是一种将多个弱预测器组合成一个强预测器的方法，它可以显著提高预测的准确性。在本篇中，我们从CART回归树开始，逐步深入到Boosting算法，特别是Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)以及XGBoost，探讨...
百面机器学习-集成学习
05-02
这里的资源是百面机器学习中及集成学习部分的内容，大家可以自由下载来阅读学习哈！里边主要是关于Xgboost和GBDT之间的区别和联系。
python集成-从基础到实现：集成学习综合教程（附Python代码）.pdf
06-13
集成学习是一种机器学习方法，它将多个模型的预测或决策合并，以提高整体的预测准确性和泛化能力。这个概念可以类比于我们日常生活中的决策过程，比如买车时我们会参考多方面的信息，而不是只听一家经销商的意见。在...
集成学习讲解汇报.pptx
07-28
集成学习讲解汇报包括有Boosting,bagging,stacking的讲解，搭配有动画，理解简单！
scikit keras_集成scikit学习和keras part2回归器
weixin_26729841的博客
09-04 521
scikit kerasHi All, In the last blog I went over how to use ensemble methods with both Scikit-learn models and Keras model for classification.大家好，在上一个博客中，我介绍了如何在Scikit学习模型和Keras模型中使用集成方法进行分类。 In this ...
tensorflow基础api及与keras的集成
zhao_crystal的博客
12-13 1926
目录 1. tensor 常量 1.1 数值常量 1.1.1 向量 1.1.2 标量（scalars） 1.2 字符串常量 1.2.1 strings 1.2.2 strings array 2. ragged tensor常量 2.1 数值常量 2.1.1 向量 3. Spaser tensor 常量 3.1 sparse tensor convision to tensor 3.2 spaser tensor 的运算操作 4. tensor 变量 4.1 赋值操作 1.
集成学习概述（Bagging，RF，GBDT，Adaboost）
U R MINE
08-12 2948
    博主在之前的博客当中介绍过利用决策树处理回归和分类的问题（基于CART的回归和分类任务），决策树解释性好但是模型方差较大，且容易过拟合。在本篇博客中，博主打算对常用的集成学习进行介绍，主要注重模型的思想和解决的问题。 1 集成学习概述 1.1 主流算法     集成学习(Ensemble Learning) 在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效...
集成学习从放弃到再入门之 RF
qq_34564612的博客
02-02 880
随机森林 维基百科 概念 分裂：在决策树的训练过程中，需要一次次的将训练数据集分裂成两个子数据集，这个过程就叫做分裂。 特征：在分类问题中，输入到分类器中的数据叫做特征。以上面的股票涨跌预测问题为例，特征就是前一天的交易量和收盘价。 待选特征：在决策树的构建过程中，需要按照一定的次序从全部的特征中选取特征。待选特征就是在目前的步骤之前还没有被选择的特征的集合。例如，全部的特征是 ABC
【Ensemble Learning】第 5 章： 使用集成学习库
sikh_0529的博客
02-06 1766
使用高质量的库可以加快初始开发速度，减少错误，减少重新发明轮子的情况，并降低长期维护成本。鉴于机器学习本质上是实验性的，库可以实现快速且可维护的实验。本章的目标是介绍 ML-Ensemble，这是一个基于 Python 的开源库，它包装了 scikit 集成类以提供高级 API。通过 Dask 扩展 XGBoost，Dask 是一个灵活的 Python 并行计算库。Dask 和 XGBoost 可以协同工作以并行训练梯度提升树。学习使用 Microsoft LightGBM 进行提升。
集成学习 Ensemble Learning
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JasonH2021的博客
05-27 1万+
本文主要简单介绍了集成学习的基本概念，优缺点，应用场景，实现方法，以及bagging, boosting, 堆叠法三种集成学习的建模过程,示例和模型参数等。
统计回归、机器学习、集成学习以及深度学习共26种方法python代码实现
JamesHuaZai的博客
07-24 982
将DT模型中的DecisionTreeRegressor替换为CascadeForestRegressor即可，记得先pip install deepforest。将DT模型中的DecisionTreeRegressor替换为CatBoostRegressor即可，记得先pip install catboost。将DT模型中的DecisionTreeRegressor替换为LGBMRegressor即可，记得先pip install lightgbm。将RNN中SimpleRNN改为LSTM即可。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（第2版）》学习笔记
生活在别处
11-14 4029
机器学习是一个研究领域，让计算机无须进行明确编程就具备学习能力。（亚瑟·萨缪尔(Arthur Samuel)，1959）一个计算机程序利用经验E来学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称为机器学习。（汤姆·米切尔(Tom Mitchell)，1997）生物神经元神经元的逻辑计算感知器多层感知器和反向传播回归MLP分类MLP张量和操作张量和NumPy类型转换变量其他数据结构：稀疏张量、张量数组、不规则张量、字符串张量、集合、队列探索策略。
集成学习：提升精度的关键策略
集成学习是机器学习领域的一个重要研究方向，它通过结合多个基础学习器（如决策树、神经网络、朴素贝叶斯等）以提高预测准确性和泛化能力。这种方法的核心思想是利用多个模型的集体智慧，而非单一模型，旨在克服单个...
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