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搜索资源列表

  1. 基于集成学习的博士论文

  2. 基于集成学习的博士论文，内容翔实，介绍了集成学习的基本概念，并构思了一些新算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：lkhqz

  1. 集成学习综述-文章 介绍集成学习的基本方法 基本原理 基本算法

  2. 概述集成学习。介绍集成学习的基本方法 基本原理 基本算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-09
    • 文件大小：267kb
    • 提供者：lxhgolf

  1. 集成学习(Bagging ，Boosting ,AdaBoost) PPT

  2. 集成学习Bagging ，Boosting等介绍的PPT。集成方法是构建一种对单个分类器进行集成的学习算法，将各分类器的分类结果以一定的方式集成起来实现对新数据点进行分类，其中单个分类器是独立的且不要求分类精度很高。通过这种方式，大大提高了集成系统的性能。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 集成学习boosting系列算法简述

  2. 集成学习boosting系列算法简述，主要是笔者自己在学习这块相关理论时的一些总结。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-05
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_43609776

  1. 基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法.pdf

  2. 基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法.pdf

  2. 基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 无线传感器网络数据的个性化加权在线集成学习算法.pdf

  2. 无线传感器网络数据的个性化加权在线集成学习算法.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 不平衡数据加权集成学习算法

  2. 针对传统的机器学习算法对不平衡数据集的少类分类准确率不高的问题，基于支持向量机和模糊聚类，提出一种不平衡数据加权集成学习算法。首先提出加权支持向量机模型（Weighted Support Vector Machine，WSVM），该模型根据不同类别数据所占比例的不同，为各类别分配不同的权重，然后将WSVM与模糊聚类结合提出一种新的集成学习算法。将本文提出的算法应用于人造数据集和UCI数据集实验中，实验结果表明，所提出的算法能够有效地解决不平衡数据的分类问题，具有更好的分类性能。

  3. 所属分类：其它

  1. 集成学习算法

  2. 集成学习算法集成学习的基本原理BaggingBoosting随机森林 集成学习的基本原理 Bagging Boosting 随机森林 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。 随机森林相对于Bagging，既对样本做随机，又对变量做随机。 随机森林的优点： 1）对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器； 2）它可以处理大量的输入变数； 3）它可以在决定类别时，评估变数的重要性； 4）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：348kb
    • 提供者：weixin_38653085

  1. 机器学习——基于Bagging的集成学习：随机森林（Random Forest）及python实现

  2. 基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。 Q1.什么是随机森林？ 随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜ Q2.为什么叫随机森林？ 随机森林中“随机”一词主要在于两点：“随机”取样；“随机”抽取特征。 了解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：weixin_38663443

  1. 不平衡数据的集成分类算法综述

  2. 集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：390kb
    • 提供者：weixin_38675506

  1. 一种用于非平衡数据分类的集成学习模型

  2. 针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

  3. 所属分类：其它

  1. 利用多样性优化集成学习中的边距分布

  2. 边缘分布被认为是提高分类器泛化性能的重要因素。 在本文中，我们提出了一种新颖的集成学习算法，称为双旋转边距森林（DRMF），旨在改善组合系统在训练集上的边距分布。 我们利用随机轮换产生不同的基本分类器，并优化边距分布以利用多样性产生最佳合奏。 我们证明了不同的基础分类器在推导大利润集合方面是有益的，因此我们提出的技术将导致良好的泛化性能。 我们在广泛的基准分类任务中检查了我们的方法。 实验结果证实，DRMF优于其他经典的集成算法，例如Bagging，AdaBoostM1和Rotation For

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：723kb
    • 提供者：weixin_38674675

  1. emsemble-learning:统计集成学习方法使用多种学习算法来获得比仅从任何组成学习算法中获得的更好的预测性能-源码

  2. emsemble-learning:统计集成学习方法使用多种学习算法来获得比仅从任何组成学习算法中获得的更好的预测性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：592kb
    • 提供者：weixin_42128015

  1. DevLab-III:下一代机器学习算法和智能合约开发，利用多种领域特定语言和IDE-源码

  2. devLab-3 用于研究和开发目的的建设中的实验资料库。¹¹¹⁴ 该存储库是一个具有即插即用集成功能的实验-基本的机器学习算法和Smart-Contract库可以使用多种领域特定语言和集成开发环境来执行。 用于机器学习和区块链技术的进一步开发，测试和进步。 这是与更高级别的DSL集成以及跨多种协议或环境执行智能合约和ML库的“试验场”。 注意：CODE_OF_CONDUCT 为了营造开放和热情的环境，我们作为贡献者和维护者保证使参与我们的项目和我们的社区成为每个人的无骚扰体验，无论其

  3. 所属分类：其它

  1. devLab-3:使用C ++，Python工具和实用程序执行机器学习算法-源码

  2. devLab-3 用于研究和开发目的的建设中的实验资料库。 该存储库用于使用Gitpod，VsCode以及更多...具有多个DSL的实验。 该实验用于机器学习算法和区块链的研究，开发和进步。 这只是我的实验资料库或“测试场”，用于集成更高级别的DSL并利用跨多个平台的智能合约的执行来进行测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：453kb
    • 提供者：weixin_42103587

  1. 集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现

  2. 前面博客分享，我们已经讲解了不少分类算法，有knn、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、svm。我们知道，当坐重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不是一个人的意见。机器学习处理问题时同样如此。集成学习（ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时被称为多分类器学习系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。我们前面已经分享了五种不同的分类算法，我们可以将其用不同的分类器组合起来，这种组合结果则被称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：344kb
    • 提供者：weixin_38699784

  1. 一种基于抽样与约简的集成学习算法

  2. 一种基于抽样与约简的集成学习算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：307kb
    • 提供者：weixin_38680475

  1. 基于近似约简的集成学习算法及其在入侵检测中的应用

  2. 基于近似约简的集成学习算法及其在入侵检测中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：372kb
    • 提供者：weixin_38663526

  1. 基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量

  2. 基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量

  3. 所属分类：其它

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