import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load... ...
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2019-05-02 09:24:42
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.pipe... ...
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2019-04-08 11:56:20
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一句话介绍 随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。 Baggi ...
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2019-03-20 20:40:56
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# Author: Baozi #-*- codeing:utf-8 -*- import _pickle as pickle from sklearn import ensemble import random from sklearn.metrics import accuracy_score,... ...
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移动开发 时间：
2019-03-04 11:25:54
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158
Handle Imbalanced Classes In Random Forest Preliminaries # Load libraries from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np from ...
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2019-02-27 10:24:53
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本文来自 AAAI 2019, Oral的一篇文章，主要的思想是通过知识蒸馏的方法将不同的已训练的teachers模型，压缩为一个简单的student网络，来学习多种模型的知识而不用产生额外的测试开销。作者使用的是基于对抗的学习策略，设计了一个block-wise training loss引导和优 ...
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2019-01-25 00:21:44
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"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 ...
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2018-11-17 20:45:18
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"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 ...
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2018-11-17 13:19:41
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1. 前言 如果读了我之前的几篇集成学习的博文，相信读者们已经都对集成学习大部分知识很有了详细的学习。今天我们再来一个提升，就是我们的集大成者GBDT。GBDT在我们的Kaggle的比赛中基本获得了霸主地位，大部分的问题GBDT都能获得异常好的成绩。 2. GBDT原理 GBDT的中文名叫梯度提升树 ...
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2018-11-17 11:54:27
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1. 前言 相信看了之前关于集成学习的介绍，大家对集成学习有了一定的了解。本文在给大家介绍下远近闻名的随机森林（RF）算法。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 2. 随机森林原理 随机森林是Bagging ...
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2018-11-16 18:50:02
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