梯度randomforest森林gbdt
梯度下降、梯度消失、梯度爆炸
https://www.3blue1brown.com/lessons/gradient-descent 梯度下降： 成本函数：当网络自信地正确地对这个图像进行分类时，成本很小，但当它不知道自己在做什么时，成本就很大。 最小化成本函数：找到训练成本的最小值 微积分，有时可以通过求解斜率为零时来明确地 ......
matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22160 最近我们被客户要求撰写关于分位数随机森林（QRF）回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值 分位数随机林可以检测到与给定X的Y的条件分布有关的异常值。 离群值是一些观测值，它的位置离数据集 ......
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
[机器学习复习笔记] Grandient Descent 梯度下降法
Grandient Descent 1. 梯度下降法 1.1 梯度与梯度下降 对于 一元函数 来说，梯度就是函数的导数；对于 多元函数 来说，梯度是一个由函数所有 偏微分 组成的向量。 梯度下降 是通过一步步迭代，使得所有 偏微分 的值达到最低。 可以以简单的 一元二次函数 \(y = (x - 1 ......
机器学习中的优化方法——两种梯度下降法的Python实验报告
1 背景 考虑正则逻辑回归的反对函数（Consider the objection function of regularized logistic regression）： \[\begin{gather*} \mathop{min}\limits_{x\in\mathbb{R}^d}f(x)=\ ......
神经网络基础篇：详解逻辑回归 & m个样本梯度下降
逻辑回归中的梯度下降 本篇讲解怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本博客中，将使用计算图对梯度下降算法进行计算。必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，认为以这个例子作为开始来讲解 ......
机器学习——梯度爆炸和梯度消失
🤔️如何避免梯度爆炸或消失？ 在参数初始化时需要非常小心，以确保梯度和参数可以得到很好的控制（随即初始化） ReLU激活函数缓解了梯度消失问题，这样可以加速收敛。（Sigmoid激活函数在输入很大或是很小时，它的梯度都会消失。） ......
刘老师《Pytorch深度学习实践》第三讲：梯度下降
1.分治法不能用 局部点干扰性大 2.梯度下降 3. 随机梯度下降 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent, SGD)：由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法正是为了解决批量梯度下降 ......
神经网络基础篇：梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法 梯度下降法可以做什么？ 在 测试集上，通过最小化代价函数（成本函数）\(J(w,b)\)来训练的参数\(w\)和\(b\)， 如图，在第二行给出和之前一样的逻辑回归算法的代价函数（成本函数） 梯度下降法的形象化说明 在这个图中，横轴表示 的空间参数\(w\)和\(b\)，在实践中，\(w ......
CSP20230917-3 梯度求解 题解
〇、题目 太长了懒得写。 简单来说就是求对于一个后缀表达式，每个询问给出一个下标和一些值，求以该下标变量为自变量其它变量为常数时的偏导数。 一、思路 考虑直接对于表达式建出表达式树。 建树的过程比较直接：每次栈里面放节点编号，遇到符号就取出当前栈顶两个节点作为子节点。 每次查询直接对整棵树爆搜，因为 ......
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
深入原理-基于梯度下降法进行参数优化学习
基于梯度下降法进行参数优化学习感知器的训练 首先将权重w和 偏置b随机初始化为一个很小的数，然后在训练中不断更新w和b的值，使得损失函数更小。1.将权重初始化为 0 或一个很小的随机数2.对于每个训练样本 x(i) 执行下列步骤： 计算输出值 y^.更新权重其中下面用感知器实现and操作，具体代码如 ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
[机器学习] 2. 随机方差缩减梯度下降 SVRG
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 接上文，GD 有 \(\frac 1T\) 的收敛速率而 SGD 只有 \(\frac 1{\sqrt T}\) 的收敛速率。有许多种方法可以加速 SGD 的收敛速度。有一类算法是通过让方差呈递减趋势下降，最终以与 GD 同阶的速度收敛（凸与 \(L\)-平滑 ......
深入理解梯度消失和梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸 2 神经网络梯度消失与梯度爆炸 2.1 简介梯度消失与梯度爆炸 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 exploding problem)问题。梯度消失问题和梯度爆炸问题一般会随着网 ......
浅析森林烟火AI检测算法的应用及场景使用说明
一、方案背景 现有的森林防火监测系统落后，以人工地面巡护、瞭望塔高点巡查为主，存在巡护范围有限、巡护效率低等问题，建立健全的森林防火风险预警体系，实现对森林、林场等场景的全天候智能自动监测、火情预警，及时发现森林火灾并辅助决策，是当前林业管理的重要任务。 二、方案概述 旭帆科技基于视频监控技术、AI ......
R语言基于Bagging分类的逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22448 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于分析心脏病患者的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天，我们将看下bagging 技术里面的启发式算法。 通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有 ......
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23518 最近我们被客户要求撰写关于银行拉新活动的研究报告，包括一些图形和统计输出。 项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。银行拥有不断增长的客户 该银行希望增加借款人（资产客户），开展更多的 ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
监控汇聚+视频汇聚平台EasyCVR助力森林公园可视化管理预防山火
随着社会经济的不断发展和人们生活水平的提高，越来越多的人选择在周末一起去周边的森林公园旅游，享受大自然的美景，并通过野炊和烧烤等活动来增加娱乐。然而，近年来由于烟蒂和烧烤碳渣等人为因素，森林公园发生火灾的频率有所增加。森林公园往往位于城市周边和郊区，面积较大，火灾突发性强、破坏性大、扑灭难度大，给管 ......
R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344 最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析 决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点 ......
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降、Adam
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。 梯度下降 (Gradient Descent)： 梯度下降是一种优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。 想象一下你站在山上，想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走，直到到达最低 ......
感性理解梯度下降 GD、随机梯度下降 SGD 和 SVRG
ML Theory 太魔怔了！！！！！ 从微积分课上我们学到 对一个 \(\mathscr C^2\) 函数，其二阶泰勒展开的皮亚诺余项形式 \[f(\bm w') = f(\bm w) + \langle \nabla f(\bm w), \bm w' - \bm w\rangle + o(\|\ ......
深度学习梯度与反向传播
梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......
聊聊基于Alink库的随机森林模型
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽 ......
小批量梯度下降
在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比 在标准的梯度下降中，参数的更新公式是： θ=θ−η∇θJL(θ)\theta = \theta - \eta \nabla_\theta JL(\theta)θ=θ−η∇θJL(θ) 其中，η\etaη 是学习率，∇θJL(θ)\nabla ......