1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. AdaBoo

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 数据集被我下载到本地,可以去我的git上拿数据集 XGBoost提升分类器 属于集成学习模型 把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来 不断迭代,每次迭代生成一颗新的树 下面 对泰坦尼克遇难预测使用XGBoost模型 和 其他分类器性能进行比较 import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split fr

参见原书1.5节 构建预测模型的一般流程 问题的日常语言表述->问题的数学语言重述重述问题.提取特征.训练算法.评估算法 熟悉不同算法的输入数据结构:1.提取或组合预测所需的特征2.设定训练目标3.训练模型4.评估模型在训练数据上的性能表现 机器学习:开发一个可以实际部署的模型的全部过程,包括对机器学习算法的理解和实际的操作 通常,有非常切实的原因,导致某些算法被经常使用,了解背后的原因 (1)构造一个机器学习问题审视数据集中的数据,确定需要做何种形式的预测如,这些数据代表什么?如何与预测任务关

编者注:别想歪了!我们说的是“机器学习”~ 在携程技术中心推出的线上公开课程[携程技术微分享]上,来自携程酒店研发的BI经理潘鹏举,介绍了如何借助大数据和算法,通过机器学习去克服酒店服务行业挑战,给用户带来更好的预订体验,希望能对你有所启发.以下为全文实录. PS:关注携程技术中心微信号(ctriptech),回复“微分享”,可获得[携程技术微分享]最新课程信息. 大家好,我叫潘鹏举,人称PPJ,来自携程酒店研发BI.上图是我的自我介绍,简单做了一下标签,做了词云可视化. 不知道各位有谁不知道携

卓越精Forsk.Atoll.v3.3.2.10366无线网络 Atoll是法国 FORSK 公司开发的,是一个全面的.基于Windows的.支持2G.3G.4G多种技术,用户界面 友好的无线网络规划仿真软件,它是 FORSK 公司的核心产品.2000 年,Atoll 的 3G 版本是市场上第一 个3G无线规划工具.因此Atoll 无论在2G,3G以及目前LTE4G网络规划仿真,技术上是相当成熟的.Atoll Live 直播模块允许纳入 KPIs 和 UE/MDT 追踪,以在许多Atoll功能中

这是Hinton的第10课 这节课有两篇论文可以作为背景或者课外读物<Adaptive mixtures of local experts>和<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>. 一.为什么模型的结合是有帮助的 这部分将介绍为什么当我们进行预测的时候,想要将许多模型结合起来.如果我们只有一个模型,我们不得不对这个模型选择某些能力:如果我们选择的能力太少,那么模型可以

在做B帧的运动预测时,有两组参考图像列表(refList0, refList1),需要进行分别前向预测.后向预测.传统的预测方式是: 对refList0进行前向预测,得到最佳前向ref与mv. 对refList1进行后向预测,得到最佳后向ref与mv. 对比三组ref与mv(前向.后向.前向+后向),从中选择最佳的ref与mv. 如果最终得到的是前向+后向的方式,那这就是典型的B帧预测方式.不过这种方式会存在以下的问题: refList0,refList1的最佳ref与mv是分开进行预测的,即在

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量. 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类型:多分枝. 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值. 后剪枝:使用置信度法和减少-误差法. (2)CART算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量(或连续型:回归分析) 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类

我正在做一个关于SVM的小项目,在我执行验证SVM训练后的模型的时候,得到的report分数总是很高,无论是召回率(查全率).精准度.还是f1-score都很高: 图1 分类器分数report 但是,对于训练的效果就非常差,差到连包含训练集的测试集都无法正确分类,如下图所示,左边是原图像,右边是分类图像,(我标注的标签样本是黄色区域与褐色区域),其中SVC的默认参数为rbf.C=1.0.gamma=“auto_deprecated”,LinearSVC的默认参数为:C=1.0.class_wei

论文地址: https://arxiv.org/abs/1706.00384 论文简介 该论文探讨了一种与模型蒸馏(model distillation)相关却不同的模型---即相互学习(mutual learning). 蒸馏从一个强大的大型预训练教师网络开始,并向未经训练的小型学生网络进行单向知识转移. 相反,在相互学习中,我们从一群未经训练的学生网络开始,他们同时学习一起解决任务. 具体来说,每个学生网络都有两个的损失函数:一种传统的监督性损失函数,以及一种模仿性的损失函数(mimicry

一:引言 因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象.在训练bp网络时经常遇到的一个问题,过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小,预测准确率较高(如果通过画图来表示的话,就是拟合曲线比较尖,不平滑,泛化能力不好),但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 常用的防治过拟合的方法是在模型的损失函数中,需要对模型的参数进行“惩罚”,这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象

https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vQGlXP6QZH0ATzXYwnrXinJcCn00fxCOoEczPAXU-n3hAPLUfMfie7CwW4Vk4owYPiNh6g4uc9dx757/pub?start=false&loop=false&delayms=3000&slide=id.g3149e75136_0_130 Pandas 处理 dummy variable p-value:拒绝原假设H0时犯错误的概率,

论文标题:OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 标题翻译:OverFeat:使用卷积神经网络集成识别,定位和检测 论文作者:Pierre Sermanet  David Eigen  Xiang Zhang  Michael Mathieu  Rob Fergus  Yann LeCun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1312.62

目录 1.调整模型参数来提高性能 1.1 创建简单的调整模型 2.2 定制调整参数 2.使用元学习来提高性能 2.1 集成学习(元学习)概述 2.2 bagging 2.3 boosting 2.4 随机森林 1)训练随机森林 2)评估随机森林性能 1.调整模型参数来提高性能 参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点.隐层数目,SVM中的核函数等等. caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动

现在的比赛,想要拿到一个好的名次,就一定要进行模型融合,这里总结一下三种基础的模型: - lightgbm:由于现在的比赛数据越来越大,想要获得一个比较高的预测精度,同时又要减少内存占用以及提升训练速度,lightgbm是一个非常不错的选择,其可达到与xgboost相似的预测效果. - xgboost:在lightgbm出来之前,是打比赛的不二之选,现在由于需要做模型融合以提高预测精度,所以也需要使用到xgboost. - ANN:得益于现在的计算机技术的高度发展,以及GPU性能的提高,还有Ke

1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea

加载数据 加载的是完整版的数据 happiness_train_complete.csv . import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') # 将 id 列作为 DataFrame 的 index 并且指定 survey_time 为时间序列 data_origin

Titanic 数据集是从 kaggle下载的,下载地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据一共又3个文件,分别是:train.csv,test.csv,gender_submission.csv 先把需要视同的库导入: import os import datetime import operator import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计

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补充:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话,还不如使用随机森林... 原文地址:https://medium.com/open-machine-learning-course/open-machine-learning-course-topic-9-time-series-analysis-in-python-a270cb05e0b3 数据集样子: y ti