梯度randomforest森林gbdt
LntonAIServer智能视频分析平台：森林防火的科技守护者
森林是地球上最重要的生态系统之一，对于维持地球的生态平衡具有重要的作用。然而，由于各种原因，森林火灾频发，给人类的生活和环境带来了巨大的威胁。传统的森林防火方式主要依赖于人工巡查，效率低下，而且往往难以及时发现火源，导致火势蔓延，造成无法挽回的损失。 为了解决这个问题，LntonAIServer智能 ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
机器学习-梯度下降法
1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......
解决 clamp 函数会阻断梯度传播
开端 若在网络的 forward 过程中使用 clamp 函数对数据进行截断，可能会阻断梯度传播。即，梯度变成零。 不妨先做一个实验。定义一个全连接网络 fc，通过输入 input_t 获得结果 pred，其值为 \(0.02\)： from torch.nn import functional a ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类
随机森林分类算法是一种基于集成学习（ensemble learning）的机器学习算法，它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票，以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。关于随机森林算法在回归问题上的应用可参考：TODO 随机森林分类算法可以应用于各种需要进行分类或预 ......
树与二叉树与森林
2、若将一棵树T转化为对应的二叉树BT，则下列对BT的遍历中，其遍历序列与T的后根遍历序列相同的是______。 A.先序遍历 B.中序遍历 C.后序遍历 D.按层遍历 解析: 在后根遍历（也称为后序遍历或后序遍历）中，对于T的每个节点，首先遍历其左子树，然后遍历其右子树，最后访问该节点本身。 而在 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
机器学习-决策树系列-GBDT算法-集成学习-29
目录1. 复习2. GBDT3. gbdt应用于二分类：3. gbdt应用于多类4. 叶子节点输出值c的计算5. GBDT的其他应用6. GBDT+LR 代码实现 1. 复习 再开始学习GBDT算法之前 先复习一下之前的 线性回归 逻辑回归（二分类） 多分类 线性回归 找到一组W 使得 L 最小 进 ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
机器学习-决策树系列-随机森林 集成学习-28
目录1. 概念什么是bagging3. 代码4. 代码2 1. 概念 多个决策树组合在一起 对新来的样本进行预测 输出预测结果 有朋友的意见投票, 少数服从多数， 有的给出-1 有的给+1 将这些结果全部加一起 最后取符号是+1 -1 就行 majority can corret minority ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林回归
随机森林回归（Random Forest Regression）是一种在机器学习领域广泛应用的算法，由美国科学家 Leo Breiman 在2001年提出。它是一种集成学习方法，通过整合多个决策树的预测结果来提高预测精度和稳定性。 随机森林回归适用于各种需要预测连续数值输出的问题，如金融领域的股票价 ......
神经网络优化篇：详解梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）
梯度消失/梯度爆炸 训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。 接下来，将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。 ......
策略梯度
策略梯度呢，顾名思义，策略就是一个状态或者是action的分布，梯度就是我们的老朋友，梯度上升或者梯度下降。 就是说，J函数的自变量是西塔，然后对J求梯度，进而去更新西塔，比如说，J西塔，是一个该策略下预测状态值，也可以说是策略值，那么我们当然希望这个策略值越大越好，于是就要使用梯度上升，来不断更新 ......
羚通视频智能分析平台安防视频监控森林烟火实时监测算法分析
随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域都得到了广泛的应用。在安防领域，视频监控作为一种常见的应用方式，扮演着重要的角色。然而，传统的视频监控系统往往需要人工进行监控，这不仅效率低下，而且容易出错。为了解决这个问题，羚通视频智能分析平台应运而生，其森林烟火实时监测算法在安防视频监控领域具有重要的应 ......
树与二叉树与森林
2、若将一棵树T转化为对应的二叉树BT，则下列对BT的遍历中，其遍历序列与T的后根遍历序列相同的是______。 A.先序遍历 B.中序遍历 C.后序遍历 D.按层遍历 解析: 在后根遍历（也称为后序遍历或后序遍历）中，对于T的每个节点，首先遍历其左子树，然后遍历其右子树，最后访问该节点本身。 而在 ......
羚通视频智能分析平台安防监控视频平台森林烟火识别明火算法检测预警
随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域都取得了显著的成果。在安防监控领域，羚通视频智能分析平台凭借其强大的功能和优越的性能，为森林防火工作提供了有力的技术支持。本文将详细介绍羚通视频智能分析平台的森林烟火识别明火算法检测预警功能，以及如何利用这一技术手段保护我们的绿色家园。 一、羚通视频智能分析 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
羚通视频智能分析平台森林防火预警 烟火检测算法识别
羚通视频智能分析平台是一项利用先进的人工智能技术进行实时监控的创新解决方案。该平台专门设计出用于森林防火的烟火识别预警系统，旨在提高森林防火的效率和准确性。 该系统的核心是烟火识别算法，它基于深度学习技术。通过对大量烟火图像数据的学习和训练，该算法形成了一套能够自动识别视频中的烟火目标并对它们进行分 ......
GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系
GBDT、XGBoost、LightGBM的区别和联系 - 简书 https://www.jianshu.com/p/765efe2b951a 深入理解LightGBM - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99069186 Welcome to LightGBM’s ......
羚通视频智能分析平台：森林防火检测的烟火识别预警系统
随着冬季的到来，干燥的环境使得森林火灾的风险大大增加。在这个关键的时期，我们需要一种强大的工具来帮助我们预防和控制森林火灾的发生。这就是羚通视频智能分析平台，它能够通过烟火识别预警，为我们提供实时、准确的森林防火检测。 羚通视频智能分析平台是一款拥有森林防火设计的高科技产品。它利用先进的人工智能技术 ......
R : 随机森林（测试版1）
# 清空当前环境中的所有对象 rm (list = ls ()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\随机森林4") library(randomForest) #随机森林 library(tidyverse) #数据分析和可视化 l ......
R ：随机森林（测试版2）
# 清空当前环境中的所有对象 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\随机森林4") library(randomForest) library(tidyverse) library(pROC) libra ......
R ：随机森林（测试版3）
# 清空当前环境中的所有对象 rm(list = ls()) # 设置工作目录 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\随机森林4") library(randomForest) library(tidyverse) library(pROC) libra ......
共轭梯度法
共轭梯度法 适应于求解非线性优化问题 线性共轭梯度法和非线性共轭梯度法 1 共轭方向 梯度下降法和共轭方向法优过程的区别： 可以发现： 共轭方向法分别按两个轴的方向搜索（逐维搜索） 每次搜索只更新迭代点的一个维度 保证每次迭代的那个维度达最优 共轭方向法的两个搜索方向正交（特殊情况） 从正交推广到共 ......
[最优化方法笔记] 共轭梯度法
1. 共轭方向 设 \(A \in \mathbb{R}^{n \times n}\) 为 对称阵，\(p, q \in \mathbb{R}^{n \times 1}\) 为 n元列向量。如果: \[p^T A q = 0 \]则称 \(p\) 和 \(q\) 关于 \(A\) 共轭。 特别地，若 ......