集成学习
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随机森林算法
随机森林 1.1定义 1.2随机森林的随机性体现的方面 1.3 随机森林的重要作用 1.4 随机森林的构建过程 1.5 随机森林的优缺点 2. 随机森林参数描述 3. 分类随机森林…
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AI遮天传 ML-集成学习
“Two heads are better than one.” “三个臭皮匠,顶一个诸葛亮” 把多个人的智慧集合到一起,可能会比一个人好,放在机器学习上,我们借鉴这一经验,把融合…
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【深度森林算法实践】分类与回归
1 Review💖 不可否认,深度森林的提出很大程度是受深度学习算法启发。现如今,深度学习算法在诸多领域都展示出了傲人的实力,周志华教授作为国内集成学习领域的先驱,则在借鉴了深度学…
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ChatGPT/InstructGPT详解
作者:京东零售 刘岩 前言 GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章,GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer,顾名思义,GPT的目的就…
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集成学习之Stacking(堆栈)方法
集成学习(Ensemble learning) 集成学习是监督式学习的一种。 在机器学习中,监督式学习(Supervised learning)算法目的是从一堆”假设”即假设空间(…
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5.3 Boosting【斯坦福21秋季:实用机器学习中文版】
Boosting 思想:将多个弱模型组合成一个强的模型,减少偏差 按顺序学习多个模型 更关注 做的不好的样本 例子有:AdaBoost,gradient boosting Grad…
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机器学习 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树xgboost_test函数参数设定
机器学习 | MATLAB实现XGBoost极限梯度提升树xgboost_test函数参数设定 预测效果 基本介绍 XGBoost极限梯度提升树模型主程序
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基于 Java 机器学习自学笔记 (第63-65天:集成学习之AdaBoost)
注意:本篇为50天后的Java自学笔记扩充,内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重于笔记以方便自己的理解,自我知识的输出明显减少,若有错误欢迎指正…
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机器学习——集成学习实验
实验名称:实验4.综合学习 一、实验目的 (1)掌握 AdaBoost 算法、随机森林算法的基本原理; (2)掌握 AdaBoost 算法实现和使用方法、以及随机森林算法的使用方法…
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集成学习-模型融合(Lenet,Alexnet,Vgg)三个模型进行融合-附源代码-宇宙的尽头一定是融合模型而不是单个模型。
机器学习中,有一门很有意思的提升模型accuracy的trick叫做集成学习,初次接触集成学习的时候我感觉这个方法很类似我们人类的团队,类似与我们在解决一个问题的时候需要团队不同的…