定义 集成学习是一种机器学习范式,其中多个学习器被训练来解决相同的问题. 这与试图从训练数据中学习一个假设的普通机器学习方法相反,集成方法尝试构造一组假设并将它们结合使用. 一个集合包含一些通常被称为基础学习器的学习器. 一个集合的泛化能力通常比单个基础学习器的泛化能力强得多. 实际上,集成学习具有极大吸引力,因为它可以将弱于随机猜测的弱学习器提升为能够做出非常准确预测的强大学习器. 所以,“基础学习器”也被称为“弱学习器”. 然而,值得注意的是,尽管大多数理论分析都是针对弱学习器的,但实践中使

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度 4.

Clustering-Based Ensembles as an Alternative to Stacking 作者:Anna Jurek, Yaxin Bi, Shengli Wu, and Chris D. Nugent, Member, IEEE 杂志:IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, VOL. 26, NO. 9, SEPTEMBER 2014 这篇论文是聚类集成问题,聚类框架是传统的框架,按论文的说法有点创新,是

整合几部分代码的汇总 隐藏代码片段 导入python数据和可视化包 导入统计相关的工具 导入回归相关的算法 导入数据预处理相关的方法 导入模型调参相关的包 读取数据 特征工程 缺失值 类别特征处理-label转化 box-cox转换 one-hot categoy 特征 数据相关性 模型部门 基模型 模型初步评估 stacking models 增加metal模型 ensemble StackedRegressor model with XGBoost and LightGBM 整合几部分代码的

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面:数据增强.特征工程等 模型层面:调参,模型融合 模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能.这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键.而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合. 模型融合是后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式: 加权融合(投票.平均) 硬投票 软投票 boosting/bagging(集成学习) stacking/blending 本文主要介绍sta

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

以下内容根据CSS规范翻译. z-index 'z-index'Value: auto | <integer> | inheritInitial: autoApplies to: positioned elementsInherited: noPercentages: N/AMedia: visualComputed value: as specified 注意:z-index属性只能应用于position属性不为static的元素,即定位元素. 对于定位元素来说,z-index属性指定: 在

Atitit.软件研发团队建设原理与概论 理论 培训 团队文化建设(内刊,ppt,书籍,杂志等) 梯队建设 技术储备人才的问题 团队建设--小红花评比. 团队建设--文化墙.doc 户外拓展 1. 团队建设游戏教练手册:全球众多著名机构优选课程(第二版)(职业培训师系列经典译著,世界探险组织御用培训教材 大型团队的热身游戏 小型团队的破冰游戏 建立信任游戏 沟通 解决问题型游戏 多团队解决问题型游戏 大总结 团队学习模型 游戏71 体验式学习 游戏72 EIAG模型 游戏73 学习区模型 游戏7

写在前面 插一句:本人超爱落网-<平凡的世界>这一期,分享给大家. 阅读目录: 关于DDD 前期分析 框架搭建 代码实现 开源-发布 后记 第一次听你,清风吹送,田野短笛:第一次看你,半弯新湖,鱼跃翠堤:第一次念你,燕飞巢冷,释怀记忆:第一次梦你,云翔海岛,轮渡迤逦:第一次认你,怨江别续,草桥知己:第一次怕你,命悬一线,遗憾禁忌:第一次悟你,千年菩提,生死一起. 人生有很多的第一次:小时候第一次牙牙学语.第一次学蹒跚学步...长大后第一次上课.第一次逃课.第一次骑自行车.第一次懂事.第一次和喜

维基的简介:Paxos算法是莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport,就是 LaTeX 中的"La",此人现在在微软研究院)于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法. Paxos算法目前在Google的Chubby.MegaStore.Spanner等系统中得到了应用,Hadoop中的ZooKeeper也使用了Paxos算法,在上面的各个系统中,使用的算法与Lamport提出的原始Paxos并不完全一样,这个以后再慢慢分析.本博文的目的是,如何让一个小白在半

看到文章标题中的"仓位管理",读者可能会认为它只适用于股市投资.其实不然.只要是投资都涉及到风险.回报率.投资额度,都会涉及到仓位管理.再者,人生本身就带着无数的抉择.风险和回报,人生中的很多事情,其实都是投资的一种.(关于本人的基金投资方法以及仓位管理的原因,见<股票.基金投资方案总结>.) 两三个月前,看了好几篇文章都提到了"凯利公式",所以自己也去特地去搜索了一些文章并进行学习.看完之后,比较震憾.第一次认识到了仓位管理的重要性竟然如此之高.这也正

一个好的app不光要用好的功能,还要有好的界面,这样内外兼修才算得上是一个好的App.其实跟人一样,不能只刷帅,要有内涵(看清楚哦,内涵不是指闷骚).不知不觉在园子里已经晃了八年,来深也八年了,.NET也做了八年了.这几年没写多少博文,想来就感到惭愧.这几年也没有什么成就,准备转做手机Android开发,离别的时侯不远了...讲了点费话,我们继续来讲一下UI控件,这里只讲理论,先让大家有个好的认识. ImageView相信大家都知是做什么的,可以通过android:src来指定一张图片,也可以通

JSP动作元素的组成及作用 JSP使用Action来控制Servlet引擎的行为,可重复使用JavaBean组件. 常用Action: jsp:param       在 jsp:include.jsp:forward.jsp:params 块之间使用,指定一个将加入请求的当前参数组中的参数. jsp:include        在文件需要时包含一个文件. jsp:forward       将用户导向一个新的页面. jsp:plugin        在 JSP 页面中引入插件. jsp:p

SOA简介 SOA(Service-Oriented Architecture,面向服务架构)是一种将信息系统模块化为服务的架构风格.拥有了服务之后,我们就可以迅速地将这些服务按不同方式重新组合,从而实现新的或更好的业务流程. SOA跟传统的单体应用相比,其新颖之处在于我们可以更灵活的为服务提供者与消费者选择实现技术和部署位置.只要服务接口保持稳定,抽象出来的接口就能让提供者和消费者独立演变.这种稳定性向服务消费者隔离了服务实现的变化,缩小了每次因提供者改变而必须进行变更的工作范围,而这种工作范

  函数的一些理论知识 1. 函数:                执行一个明确的动作并提供一个返回值的独立代码块.同时函数也是javascript中的一级公民(就是函数和其它变量一样). 2.函数的声明方式:                 1> 函数声明:在函数里,必须手动去声明函数的返回值,如果返回值没有申明,则此函数返回值为undefined,,return是函数内部使用的,形参能自动声明,而实参不能自动声明为undefined.我们在调用函数时要:函数+()这种形式.不然就是函数本身.

我个人觉得,JAVA之所以能够经久不衰,有一个很重要的原因就是:JAVA的理论总是给人一种,虽然不知道是什么,但是感觉很厉害的样子.就单是这一点,他就已经超越许多其他语言了,至少吹牛的时候谈资总是很多. 废话不多说(其实一整篇都是废话),今天就来汇总一下,一些个人见识的概念(都是从项目中挑选出来的,能力有限数量也有限),请多多指教! 1. 面向对象编程 这个虽然不是什么特别的东西,但是却是JAVA的立身之本.万事万物皆对象.那面向对象,基本功能好处就是,封装.继承.多态等. 2. 面向切面编程

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

前言 身为著名的创业者+投资人,LinkedIn和Paypal的联合创始人Reid Hoffman有一个令我印象深刻的ABZ理论,他认为,你在任何时刻,手中都需要有三个计划:A计划.B计划和Z计划. A计划 A计划,是一个当下你觉得值得你去持续投入,并获得部分产出和安全感的计划,好比一份你现在正在投入和从事着,且还算满意的工作. B计划 B计划,则是一个A计划以外,你给自己培育的某些机会.简单说,因为无所不在的变化,你虽然有了A计划,但却不绝能仅满足于此只考虑A计划一件事,否则很可能有一天你会被

从1991年Linux的第1版到后来的2.4内核系列,Linux的调度程序都相当简陋,设计近乎原始,见0.11版内核进程调度.当然它很容易理解,但是它在众多可运行进程或者多处理器的环境下都难以胜任. 正因为如此,在Linux2.5开发系列的内核中,调度程序做了大手术.开始采用了一种叫做O(1)调度程序的新调度程序——它是因为其算法的行为而得名的.它解决了先前版本Linux调度程序的许多不足,引入了许多强大的新特性和性能特征.O(1)调度程序虽然对于大服务器的工作负载很理想,但是在有很多交互程序要

一.ADO.NET五大对象理论 1. Connection:与数据源建立连接. 2. Command:对数据源执行SQL命令并返回结果. Command对象在执行的的时候有几个比较重要的方法,如ExecuteNonQuery方法,执行增删改命令.查询方法有2种:一个是ExecuteReader方法,返回一个DataReader对象.还有ExecuteScale方法,返回首行首列. 3. DataReader:读取数据源的数据,只允许对将数据源以只读.顺向的方式查看其中所存储的数据. 用于从数据源