梯度randomforest森林gbdt

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 ......
数据 鲍鱼 线性 弹性 模型

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 ......
信贷 模型 梯度 Adaboost 森林

8.动量梯度下降

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......
动量 梯度

7.mini-batch梯度下降

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......
梯度 mini-batch batch mini

R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处:拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
疗效 逻辑 森林 语言 代码

jmeter梯度加压

参考:https://blog.csdn.net/xiaodeng2017/article/details/125190975 jmeter加压方式 第一种加压: Stepping Thread Group 下载地址:Download :: JMeter-Plugins.org 将JMeterPlu ......
梯度 jmeter

深度学习-梯度下降MiniBatch、RMSprop、Adam等

目录 0、综述: SGD 1、mini-batch 2、指数平均加权 3、理解指数加权平均 4、指数加权平局的修正 5、动量梯度下降法 6、RMSprop 7、Adam优化算法 8、衰减率 9、局部最优 0、综述: 在VSLAM后端中有各种梯度下降优化算法,例如:最速下降法、牛顿法、高斯-牛顿法、L ......
梯度 MiniBatch 深度 RMSprop Adam

视频融合平台EasyCVR如何使用视频监控系统搭建森林防火与人车管理系统解决方案

安防视频监控平台EasyCVR是一个具有强大拓展性、灵活的视频能力和轻便部署的平台。它支持多种主流标准协议,包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,还可以支持厂家的私有协议和SDK接入,例如海康Ehome、海大宇等设备的SDK。该平台不仅拥有传统安防视频监控的功能,还具备接入AI智 ......

(转)树、森林与二叉树之间的转换

原文:https://heptaluan.github.io/2020/04/02/Essay/19/ 本章我们主要来看一下树、森林和二叉树之间的相互转换以及赫夫曼树的相关概念 普通树转换为二叉树 我们借助图片来进行了解,首先下图是一颗普通的树,它有三个结点,所以明显不是二叉树 如果将其转换成相应的 ......
森林 之间

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 原文出处:拓端数据部落公众号 概述: 众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习 ......
神经网络 矩阵 心脏病 患者 逻辑

高等数学 - 方向导数,梯度

方向导数 a) 方向导数是针对多元函数的导数。(下面都以二元函数来进行说明) b) 那不是已经有偏导函数了么?为啥还来了个方向导数? 因为偏导数研究的是沿坐标轴正方向时函数的变化率,比如:沿x轴正方向,这时只有一个变量再变。 然后数学家们觉得这还不够,要研究下沿着非坐标轴方向时函数的变化率,这个就是 ......
导数 梯度 方向 数学

方案:AI赋能,森林防火可视化智能监管与风险预警系统解决方案

前端设备支持GPS/北斗定位,只要设备在线,就可以通过4G/5G无线网络实时向EasyCVR平台上传输设备位置信息,根据业务自带的GIS地图功能 ......

机器学习算法原理实现——随机森林,核心是就是行列抽样,可以并行

记得参考之前的文章 机器学习算法原理实现——cart决策树:分类&回归 随机森林算法训练步骤: 代码实现(决策树复用了之前的深度剪枝实现): # 导入numpy库 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score class ......
算法 行列 原理 机器 核心

机器学习算法原理实现——lightgbm,核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑

算法亮点: 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集:| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30  ......
算法 特征 直方图 梯度 leaf-wise

R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处:拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中,根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案,与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施,从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
疗效 逻辑 森林 语言 代码

机器学习算法原理实现——gbdt

前面的文章介绍了决策树的实现,我们基于之前决策树的实现(https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17691555.html),写一个gbdt: import numpy as np from sklearn.model_selection import train_tes ......
算法 原理 机器 gbdt

数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集(查看文末了解数据获取方式)有1599个观测值和12个变量,分别是固定酸度、挥发性酸度 ......
数据 线性 葡萄酒 葡萄 逻辑

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=23061 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。 这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数,0=无病,1=有病 数据集信息: ......
数据 心脏病 算法 逻辑 心脏

Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33632 原文出处:拓端数据部落公众号 机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的,我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好,以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没 ......
鸢尾花 鸢尾 正则 房价 森林

梯度下降法课后小题

梯度下降法解决优化的问题 考虑优化问题 \[minf(x) = x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \] 1. 写出梯度算法求解该问题的迭代公式,详细阐述迭代公式每项的意义。 \[f(x)= x_1^2 + 2x_2^2 + 4 \tag{1} \]\[\frac {\partial f(x)} ......
梯度

P3616 富金森林公园 题解

P3616 富金森林公园 题解 题意 给你 \(n\) 个点,有 \(m\) 次操作,每次操作可以改变一个数的值,也可以查询有多少连续的块,满足这个块内的所有数的值都大于查询的值。 分析 还是比较容易想到用数据结构或分块的,毕竟有同时存在修改和查询操作。但是维护什么?怎么维护? 既然我们无法直接维护 ......
题解 森林公园 森林 公园 P3616

GBDT算法相关-数据挖掘

GBDT算法-策略提升决策树 Gradient Boosting Decision Trees(GBDT)是一种集成学习算法,它结合了多个决策树模型以进行强大的预测。GBDT在许多机器学习问题中都表现出色,并且在许多应用场景中都有广泛的应用。 以下是GBDT算法的基本实现步骤: 初始化模型: GBD ......
数据挖掘 算法 数据 GBDT

SAS数据挖掘EM贷款违约预测分析:逐步Logistic逻辑回归、决策树、随机森林|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31745 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贷款违约预测的研究报告,包括一些图形和统计输出。 近几年来,各家商业银行陆续推出多种贷款业务,如何识别贷款违约因素已经成为各家商业银行健康有序发展贷款业务的关键。在贷款违约预测的数据 ......
数据 数据挖掘 Logistic 逻辑 森林

安防视频监控平台EasyCVR可视化管理平台助力森林公园安全

EasyCVR能在复杂的网络环境中,将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理,实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、云存储、智能分析等 视频智能分析平台EasyCVR融合性强、开放度高、部署轻快,在智慧工地、智慧园区、智慧工厂、智慧码头、智慧水利等场景中有着广泛的应用前景。 森林公园作 ......

机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解Lasso回归和岭回归

本文本质上是在线性回归的基础上进行扩展,加入了正则化而已! 机器学习算法原理实现——使用梯度下降求解线性回归 正则化在机器学习中是一种防止过拟合的技术,它通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度。举一个实际的例子,假设你正在训练一个机器学习模型来预测房价。你有很多特征,如房间数量、地理位置、 ......
梯度 算法 原理 机器 Lasso

机器学习算法原理实现——使用交叉熵、梯度下降求解逻辑回归

交叉熵的定义以及和熵的区别? 交叉熵是衡量两个概率分布之间的差异的一个度量。在机器学习和深度学习中,尤其是分类问题,交叉熵常被用作损失函数。交叉熵度量的是实际分布(标签)与模型预测之间的不一致程度。 这个值越小,模型的预测与真实分布越接近。完美的预测会有交叉熵为0,这是因为模型的预测概率分布与真实概 ......
梯度 算法 逻辑 原理 机器

方案:TSINGSEEE青犀AI智能分析网关森林防火智慧监管平台方案

安防监控视频联网平台EasyCVR支持多协议方式接入(国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif协议,海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK、华为SDK、萤石SDK、乐橙SDK等)、支持单画面、多画面显示,可选择任意一路或多路视频观看,视频窗口数量1、4、9、16个可选。 ......
方案 森林防火 网关 TSINGSEEE 森林

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 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化? 有25个变量: ID:  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

梯度下降算法入门

提到梯度下降我们知道梯度下降算法是很多机器学习算法、深度学习算法的基础。 首先我们需要明确一些概念什么是梯度: 梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。 梯度的数学定义可以看这里[ ......
梯度 算法

线索二叉树,树和森林

## 线索二叉树,树和森林 #### 线索二叉树 **==为什么要研究线索二叉树?==** **二叉链表存储的二叉树无法找到某个结点的在某种遍历序列里面的前驱和后继结点.** ![image-20230507104544552](https://harper886.oss-cn-qingdao.al ......
线索 森林