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搜索资源列表

  1. Gpu版lightgbm的免编译安装文件

  2. 微软新开源的轻量级、高效率梯度提升树lightgbm工具。已经编译好windows-gpu版本。安装cuda和cudnn后，直接运行"python install -e ." 即可使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-15
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：lujian45

  1. 统计学习方法_李航

  2. 统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。 《统计学习方法

  3. 所属分类：机器学习

  1. 机器学习基础20171125.pptx

  2. 机器学习基础20171125.pptx 1.机器学习定义、前沿成果、基础方法 2. 监督学习 线性回归、逻辑回归、梯度提升树（ gradient boosting decision trees ） 优化方法 3. 神经网络原理讲解与实践 Multi-layer perceptron: keras 反向传播、激活函数、dropout及其他相关知识点 Convolutional neural network: keras Recurrent neural network: keras 4. 强

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-01-27
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：bhsr12

  1. 最新尚硅谷AI视频教程（机器学习）

  2. 01_人工智能_行业背景.mp4 02_人工智能_学习这门课所必备的背景知识.avi 03_人工智能_发展历史及现状.avi 04_人工智能_数学分析基础.avi 05_人工智能_线性代数与概率论基础.avi 06_人工智能_机器学习基本知识.avi 07_人工智能_线性回归模型.avi 08_人工智能_线性回归习题和总结.avi 09_人工智能_Logistic回归模型与练习.avi 10_人工智能_决策树ID3-C4.5算法.avi 11_人工智能_随机森林与梯度提升.avi 12_人工智

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-02-25
    • 文件大小：114byte
    • 提供者：myvanguard

  1. 树模型论文汇总.zip

  2. xgboost、lightgbm、catboost论文汇总。 XGBoost[1]是2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，此函数库因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注。仅在2015年，在Kaggle[2]竞赛中获胜的29个算法中，有17个使用了XGBoost库，而作为对比，近年大热的深度神经网络方法，这一数据则是11个。在KDDCup 2015 [3]竞赛中，排名前十的队伍全部使用了XGBoost库。XGBoost不仅学习效果很好，而且速度也很快，相比梯度提升

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_22866291

  1. cpp-CatBoost一种基于梯度提升决策树的机器学习方法

  2. CatBoost 一种基于梯度提升决策树的机器学习方法。CatBoost is a machine learning method based on gradient boosting over decision trees。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-16
    • 文件大小：194mb
    • 提供者：weixin_39840924

  1. open_xlsx.py

  2. 集成分类器 单细胞测序 python3 机器学习 单一决策树、随机森林分类器、梯度提升决策树 梯度提升决策树和随机森林分类器的准确率远高于单一决策树。集成分类器综合考量多个分类器的预测结果，降低拟合误差，其准确率更高。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qnsEmma

  1. 基于深度学习的采煤机截割轨迹预测及模型优化

  2. 提高采煤机记忆截割精度对于实现采煤机截割滚筒的自动调高，提升采煤机自动化水平具有重要意义。针对目前采煤机传统记忆截割方法精度不高的问题，本文根据采煤机截割过程具有一定重复性的特点，提出了一种基于深度长短时记忆（Long Short-term Memory，LSTM）神经网络的采煤机记忆截割轨迹预测方法，通过MATLAB平台实现了模型的构建与模型参数的优化，并使用实际截割数据对深度LSTM神经网络模型进行了验证。预测实验的结果表明，深度LSTM神经网络相对于支持向量回归与梯度提升回归树算法在截割轨

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习技术在现代农业气象中的应用.pdf

  2. 智慧气象和精准农业结合下的现代农业气象工作意味着对包含遥感影像在内的大型农业和气象数据高时效 性的分析与处理，机器学习技术是当代自然科学研究和技术发展的主流技术，亦是现代农业气象科研和业务发展 的重要工具。该文系统论述了机器学习技术的主要方法及其在现代农业气象中的主要应用方向，比较了不同方法 在农业气象不同领域应用的情况，侧重介绍了基于深度学习技术的成果和近年来的最新研究进展。传统浅层机器 学习技术中，以支持向量机和人工神经网络应用最为广泛且效果最为理想。近年来，随机森林和梯度提升机等决 策树集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：524kb
    • 提供者：diyi6976

  1. 基于WiFi指纹的高精度室内定位融合算法

  2. 针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的 累积问题，提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯 度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型，对在线接收的信号 强度数据进行特征分类判别，实现位置的初步估计；随着目标的运动，进一步结合粒子滤波方 法，迭代地实现动态目标位置的精确预测；另外，将定位轨迹与实际轨迹进行对比，以验证该算 法的稳定性。实验仿真结果表明：累积分布函数在80％的百分位处，提出算法的定位精度控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：600kb
    • 提供者：weixin_38712548

  1. Titanic_SparkMl_Train.csv

  2. 预测Titanic 号上的乘客生存概率，是一个二分类问题，所以我们可以使用二分类来分解。通过Spark 机器学习库中线性SVM 、Logistic回归、决策树、随机森林、梯度提升树来预测。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-13
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_32265569

  1. 树模型学习笔记整理

  2. 树模型学习笔记整理一、原理二、特征选择2.1信息增益2.2信息增益比三、生成算法3.1 ID3算法3.2 C4.5的生成算法四、决策树的剪枝五、CART算法5.1 CART生成5.2 分类树的生成5.3 CART剪枝六、提升树6.1 AdaBoost算法6.2 提升树6.2.1 提升树模型6.2.2 提升树算法6.2.3 梯度提升6.2.4 随机森林 VS 梯度提升树6.3 xgboost6.3.1 结构分6.3.2 分解结点6.3.2.1 贪心算法6.3.2.2 近似算法6.3.3 加权分桶6

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：185kb
    • 提供者：weixin_38605144

  1. data-science-adventures:探索性数据科学项目-源码

  2. 数据科学历险记 该存储库包含探索性数据科学项目，目的是记录我的学习情况。随时欢迎提出意见和建议，不胜感激！ 当前项目： 该项目的重点是预测爱荷华州埃姆斯地区的房价。 使用各种模型，包括正则回归，梯度提升树和随机森林，以及最终的估算器叠加方法。 预测排在的前1％ Dean De Cock从2006年至2010年之间从单个住宅物业销售中收集的数据。 该项目着重于了解导致心力衰竭死亡的患者因素 采用几种监督分类模型，包括KNN，逻辑回归SVM和随机森林。 费萨拉巴德联合医院费萨拉巴德心脏病研究所在2

  3. 所属分类：其它

  1. Predicting_rental_price_Morocco:通过尝试线性算法（普通最小二乘和套索算法），基于树的算法和集成算法（随机森林回归和梯度提升），从摩洛哥公告网站（mubawab.ma）的提取数据集（使用BeautifulSou

  2. Predicting_rental_price_Morocco:通过尝试线性算法（普通最小二乘和套索算法），基于树的算法和集成算法（随机森林回归和梯度提升），从摩洛哥公告网站（mubawab.ma）的提取数据集（使用BeautifulSoup进行网页抓取）中创建回归模型回归）并使用网格搜索来优化Gradient Boosting回归超参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：536kb
    • 提供者：weixin_42176827

  1. AdaboostOnMNIST：这是Adaboost算法的实现，它使用两个不同的弱学习器从头开始实施：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测

  2. AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“

  3. 所属分类：其它

  1. KiGB：知识密集型梯度提升：用于学习梯度的统一框架增强了用于回归和分类任务的决策树，同时利用人工建议来实现更好的性能-源码

  2. KiGB：知识密集型梯度提升 长期以来，在AI内部已经纳入了包括定性约束（例如单调和协同影响）在内的更丰富的人类输入。 受此启发，我们考虑了在成功的梯度增强框架中使用此类影响力陈述的问题。 我们为分类和回归设置开发了一个统一的框架，该框架可以有效地合并这些约束，以加快学习速度，从而建立更好的模型。 我们在大量标准域和两个特别新颖的现实域中的结果证明了使用域知识而不是将人类视为单纯的标记者的优越性。 KiGB是一个统一的框架，用于学习用于梯度回归和分类任务的梯度增强决策树，同时利用人工建议来实现

  3. 所属分类：其它

  1. SASchampion2017：根据一家航空公司的数据，构建了一个进行损失预警的模型，包括损失概率模型和客户画像-源码

  2. SASchampion2017 描述 基于航空公司的数据，构建了进行损失预警的模型，包括损失概率模型和客户画像。 矿业 以数据预处理（DataPreprocessing）后的58,954条航空客户数据为例，通过数据挖掘中的分类和聚类技术分别进行客户损失预测和价值细分。 首先，进行了客户损失预测（ClassPrediction） 。 决策树，随机森林和梯度提升树相继用于训练和评估以及分类性能指标的比较。 在采矿过程中，花费了很长时间进行参数调整。 结果表明，基于Boosting算法的分类器具有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42113552

  1. 集成分类器单细胞测序 python3机器学习 单一决策树、随机森林分类器、梯度提升决策树

  2. 原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：weixin_38738977

  1. 基于树模型的虚拟测量算法在半导体制造中的应用

  2. 半导体制造是一个大批量多阶段生产的系统，工艺技术复杂、工序步骤繁多，稍有不慎就可能使晶圆的表面和内部产生缺陷，从而影响生产的质量和效率。将半导体制造业和互联网技术相结合，可以提高生产制造的效率和质量，降低成本和损耗。本文将进行数据采集和预处理，从数据中选择并提取出重要特征，并使用树模型中随机森林和梯度提升树两种算法来实现W plug中对电阻率的虚拟测量。实验结果表明，本文提出的方法与传统算法相比，测量误差减少近50%，能够准确预测出生产过程中电阻率变化的趋势，捕获到异常点；在实际的生产环境之中可

  3. 所属分类：其它

  1. 基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统设计

  2. 为了解决传统短期用电负荷预测系统存在响应时间慢、预测精度差的问题，设计了一种基于梯度提升树的短期用电负荷预测系统。该系统框架采用C/S架构模式搭建，根据预测需求选择系统的组成硬件，并以梯度提升树为核心，建立预测模型，完成系统软件及短期用电负荷预测系统的设计。实验结果表明，与基于神经网络、数据挖掘、支持向量机的三种传统用电负荷预测系统相比，本系统运行下，响应时间缩短，预测精度提高，为电力企业电量生产和供应提供了可靠的依据。

  3. 所属分类：其它

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