梯度randomforest森林gbdt
[最优化方法笔记] 梯度下降法
1. 梯度下降法 无约束最优化问题一般可以概括为： \[\min_{x \in \mathbb{R}^n}f(x) \]通过不断迭代到达最优点 \(x^*\)，迭代过程为： \[x^{k + 1} = x^k + \alpha_k d^k \]其中 \(d^k\) 为当前的 搜索方向，\(\alph ......
逛森林
这是一道模板题 首先，对任意时刻，\(u\)->\(v\)这条路径上的点都是不会变动的（就是说，比如，如果某时刻从\(1\)到\(4\)的路径为\(1\)->\(3\)->\(4\)，那么对之后的任意时刻，这条路径都是这个，既不会改变顺序，也不会新增节点，更不会删除已有节点），所以我们可以把所有有效 ......
随机森林代码实现（奥拓数据分类）
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("./data/train.csv") data.head() import seaborn as sns sns.co ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
12-梯度计算方法
1.图像梯度-Sobel算子流程： 2.计算绝对值dx为1水平方向： 3.计算绝对值dy为1竖直方向： 4.求出x和y以后，再进行求和： 5.不建议直接设置dx为1，dy为1会造成图像不饱和： 6.推荐使用，dx和dy分别计算进行梯度计算处理： 7.不推荐使用，直接将dx(水平方向)和dy(竖直方向 ......
随机森林
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier(n_estimators=22,max_depth=7,min_samples_split=33,min_samples_leaf=18) ......
梯度下降算法
梯度下降是一种算法，可以用来找到成本函数的局部最小值。这里用线性回归来演示梯度下降算法，但梯度下降不仅仅适用于线性回归成本函数。 梯度下降中，有学习率 α、数学表示等概念 梯度下降是什么 单变量线性回归梯度下降 梯度下降通过逐步更新参数，一步一步达到局部最小值 每一步的更新操作是这样的： 这里要注意 ......
R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度因素、参数调优可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34495 原文出处：拓端数据部落公众号 是什么让一个电影受欢迎？ 也许是影片的总收入（影院条目和DVD sellings）。我们选择的变量将是票房（gross） 或观众评分（movie_facebook_likes）。众所周知，关于IMDB和番茄 ......
无人机高空巡查+智能视频监控技术，打造森林防火智慧方案
将无人机采集的音视频信息实时传输回地面站、指挥中心，管理员可以通过实时高清视频监控了解到森林防火巡视现场的情况。 ......
深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数，梯度下降的一些算法
1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 ......
机器学习中的深度学习的概念及激活函数、梯度爆炸和梯度消失的总结归纳
1.何为深度学习 在当今时代，机器学习不断深入，很多领域被研究，深度学习是目前最为热门之一的领域， 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 ......
随机森林的nodesize值
首先，什么是nodesize值，以及它的含义和作用。 nodesize值是指定每个叶子节点最少包含的样本数量的整数值，它是随机森林算法的一个重要的参数，它影响了随机森林的复杂度和泛化能力。 nodesize值的含义和作用是控制决策树的生长和剪枝，以及随机森林的随机性和准确性。 当nodesize值较 ......
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34434 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Shilin Chen 离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构 ......
Matlab中gradient函数 梯度计算原理
Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵.Gradient算法 >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 7 8 0 7 8 9 10 0 >> [Fx,Fy]=grad ......
解锁机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南
本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、A ......
梯度求解（csp）
202309-3的一道题目 1 struct item 2 { 3 long long k;//常系数 4 map<int, int>mp;//存储每一项 5 item(long long coe, map<int, int>mp) :k(coe), mp(mp) {}//结构体构造函数 6 }; ......
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
R数据分析：集成学习方法之随机生存森林的原理和做法，实例解析
很久很久以前给大家写过决策树，非常简单明了的算法。今天给大家写随机（生存）森林，随机森林是集成了很多个决策数的集成模型。像随机森林这样将很多个基本学习器集合起来形成一个更加强大的学习器的这么一种集成思想还是非常好的。所以今天来写写这类算法。 集成学习方法 Ensemble learning meth ......
羚通视频智能分析平台烟雾火焰识别算法 安防视频监控森林防火烟雾火焰算法识别
随着科技的飞速发展，人工智能技术已经深入到各个领域，其中安防视频监控是其重要的应用场景之一。在众多安防视频监控应用中，森林防火烟雾火焰识别尤为重要，因为森林火灾的发生往往会带来巨大的生态破坏和人员伤亡。为了更有效地预防和控制森林火灾，羚通视频智能分析平台推出了一款具有高精度烟雾火焰识别算法的安防视频 ......
神经网络梯度爆炸和消失
神经网络梯度爆炸和消失 目录神经网络梯度爆炸和消失现象说明产生原因解决方法优化激活函数权重初始化和正则化BN归一化操作使用残差结构梯度裁剪预训练+微调参考资料 层数比较多的神经网络模型在训练的时候会出现梯度消失(gradient vanishing problem)和梯度爆炸(gradient ex ......
神经网络入门篇：神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks）
神经网络的梯度下降 在这篇博客中，讲的是实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组 单隐层神经网络会有\(W^{[1]}\)，\(b^{[1]}\)，\(W^{[2]}\)，\(b^{[2]}\)这些参数，还有个\(n_x\)表示输入特征的个数，\(n^{[1]}\)表示隐藏单元个数，\(n^{[2]} ......
囚徒4.0_13_梯度
囚徒4.0_13_梯度 这是是关于求取梯度的 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #非批处理梯度求取 （1，2）（x1,x2 ......
梯度下降
线性回归中的梯度下降是一种优化算法，用于找到使线性回归模型拟合数据最好的参数值。下面是关于线性回归中梯度下降的详细解释： 1. 线性回归模型： 线性回归模型的基本形式是： 2. 梯度下降的目标： 梯度下降的目标是最小化损失函数，即观测值和模型预测值之间的差异。在线性回归中，通常采用均方误差（Mean ......
随机森林的优缺点
随机森林（Random Forest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多个决策树并综合它们的结果来提高整体模型的性能。以下是随机森林的优缺点： 优点： 高准确性： 随机森林通常能够提供较高的预测准确性，尤其在处理复杂数据和高维数据时表现出色。 鲁棒性： 由于随机森林平均了多个决策树的结果，因此对于 ......
线性回归-梯度下降
上了篇尝试了利用穷举法来求较好的模型，但是穷举法的效率很低。还有一种更高效的方法，梯度下降法（Gradient Descent）。 算法过程 代码实现 x = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 70., 208., 606.] y = [640., ......
随机森林（Random Forest）
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，通过构建多个决策树，并结合它们的预测结果来提高整体模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的详细解释： 随机森林的构建过程： Bootstrap抽样： 对于给定的包含N个样本的原始数据集，进行有放回的随机抽样，构造一个新的样本集，大小也为N。 ......