文章浏览阅读5.8k次，点赞5次，收藏12次。之前主要介绍单机器学习算法的理解和使用，实际场景多使用集成学习即组合的挖掘算法以达到最优效果，集成学习有2种：Boosting和Bagging，前者通过多个串行的弱学习器得到强学习器（G......
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文章浏览阅读1.6k次，点赞3次，收藏11次。论文作者：邓强，杨燕，王浩论文类型：应用型论文论文地址：http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JSJA201701013.htm论文时间：2017年论文内容：基于多视图K-means算法和聚类集成技术，提出了一......
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文章浏览阅读2.1k次。目录1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案：贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案......
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文章浏览阅读2.3k次。文章目录集成算法概念Bagging随机森林介绍BoostingStacking集成算法概念集成学习算法本身不算一种单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。可以说是集百家之所长，能在机器......
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文章浏览阅读225次。导读机器学习在当下早已成为一项热门的技术，在众多机器学习算法中，除去深度学习和强化学习等最新发展方向，若是谈及经典机器学习算法，那么集成学习算法无论是在效果上还是热度上都是当之无愧的......
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文章浏览阅读6.3k次，点赞11次，收藏9次。本节继续探讨集成学习算法，上一节介绍的是LGB的使用和调参，这里使用datasets自带的鸢尾花数据集介绍XGB，关于集成学习算法的介绍可以参考：数据挖掘算法和实践（十八）：集成学习......
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文章浏览阅读918次。大白话系列更新了~~链接如下：https://blog.csdn.net/LHWorldBlog/article/details/103504725目录如下：本节讲解XGBoost的原理~目录1、回顾：1.1 有监督学习中的相关概念1.2 回归树概念1.3 树的优点2、怎么训练模型：2.1 案例引......
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文章浏览阅读9k次，点赞8次，收藏21次。本节使用datasets数据集中的癌症数据集使用LightGBM进行建模的简单案列，关于集成学习的学习可以参考：数据挖掘算法和实践（十八）：集成学习算法（Boosting、Bagging），LGBM是一个非常常......
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