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深度讨论集成学习方法,解决AI实践难题
集成学习方法是一类先进的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功,并成为机器学习领域的“常青树”,受到学术界和产业界的广泛关注。本文选自周志华教授专著《
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【软考】系统集成项目管理工程师(二)信息系统集成及服务管理
目录 一、信息系统集成及服务管理体系 1. 信息系统集成及服务的概念 2. 信息系统集成及服务普遍存在的主要问题及解决 二、ITIL与IT服务管理 1. ITIL(IT infrastructure Library&a
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第7章 集成学习
7.2多投票集成学习 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt #实现概率质量函数from scipy.special import combi
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大话系列--集成学习算法
#博学谷IT学习技术支持# 一、Bagging 从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果。二、Boosting
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《机器学习》西瓜书课后习题8.3——python实现基于决策树的AdaBoost算法
《机器学习》西瓜书课后习题8.3——python实现基于决策树的AdaBoost算法 8.3 从网上下载或自己编程实现AdaBoost,以不剪枝决策树作为基学习器,在西瓜数据集3.0a上训练一
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autogluon秒杀机器学习分类问题
1.数据预处理 autogluon竟都不需要对str类数据进行处理,为了简便只对yesno做了一个简单处理,同时,预测的label列也不用专门摘出来,
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数据分析——泰坦尼克号预测
之前在学校做过课程设计,但是对流程比较一知半解,现在看完了机器学习实战这本书,带着自己的理解重新做一遍。 import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pl
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XGBoost算法介绍
XGBoost算法介绍 一、简介二、基本原理三、目标函数三、节点分裂3.1 贪心算法3.2 近似算法 四、其它特点4.1 缺失值处理4.2 防止过拟合 五、总结一、简介 XGBoost(eXtreme Gradient Bo