梯度randomforest森林gbdt
梯度消失
产生原因 激活函数采用sigmod或双曲正切函数时输入过大或则过小会导致其梯度接近于0 解决方案 采用Relu函数 输入数据归一化(批归一化)是所有输入数据落在梯度不为0的区间 合适的权值初始化策略 ......
“梯度下降法”的原理
梯度下降法是一个用于优化多变量函数的迭代方法。在深度学习和机器学习中，通常用它来优化损失函数，从而找到一个模型的最优参数。 以下是梯度下降法的原理详解： 1. **目标**：我们的目标是找到函数\(f(\theta)\)的最小值，其中\(\theta\)是一个参数向量。在机器学习中，这个函数通常是损 ......
（全英语版）处理恶意软件的随机森林分类器算法（Random Forest Classifier On Malware）
Random Forest Classifier On Malware （copyright 2020 by YI SHA， if you want to re-post this，please send me an email：shayi1983end@gmail.com） （全英语版）处理恶意软 ......
重塑DTC规则：元气森林的全渠道转型
元气森林作为迄今为止用5-6年时间最快达到70亿年销售额的饮料品牌（统一、可口可乐、东鹏特饮都花了15年左右，康师傅花了10年）。元气森林于2016年在北京创立，凭借健康产品理念和新潮营销方式，一款主打“0糖0卡0脂”概念的气泡水，迅速赢得年轻消费者青睐，2018-2021营业收入分别增长300%、 ......
ITK 实例7 MHA格式文件进行带滤波三维的梯度强度提取
1 #include "itkImageFileReader.h" 2 #include "itkImageFileWriter.h" 3 #include "itkRescaleIntensityImageFilter.h" 4 #include "itkGradientMagnitudeRecu ......
ITK 实例6 PNG图像进行带滤波的二维梯度强度提取
微分是对一个数字数据的不规则操作。实际中可以方便地定义一个执行微分的比例。在执行这样的滤波时使用一个高斯核被认为是最便捷的选择。通过选择一个特定的高斯标准差(σ) ，就可以选择一个相应的比例来去除通常被认为是噪声的高频部分。 itk::GradientMagnitudeRecursiveGaussi ......
ITK 实例5 PNG图像进行不带滤波的二维梯度强度提取
图像梯度的强度广泛地应用在图像分析中，主要用来帮助检测对象轮廓和分离均匀区域。 itk::GradientMagnitudeImageFilter 使用一个简单的有限差分方式来计算图像中每个像素位置的梯度强度。例如：在二维情况下计算等同于将图像使用模块类型，如下所示：然后计算它们的平方和并计算和的平 ......
机器学习之随机森林（sklearn）转自淘嘟嘟
转自 淘嘟嘟 出处：http://www.taodudu.cc/news/show-5314823.html 编程日记 chatgpt专题 当前位置： 首页 > NEWS >正文 机器学习之随机森林（sklearn） 文章目录 1. 概述 1.1 集成算法的概述 1.2 sklearn中的集成算法 ......
VTK 实例37：梯度算子（边缘检测）
1 #include "vtkAutoInit.h" 2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2); 3 VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); 4 5 #include <vtkSmartPointer.h> 6 #include ......
VTK 实例38：Sobel梯度算子（边缘检测）
1 #include "vtkAutoInit.h" 2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2); 3 VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); 4 5 #include <vtkSmartPointer.h> 6 #include ......
富金森林公园
很有意思的一道题，来水一篇： - ## Analysis: 首先，我们对于每一个连通块，都需要找到一个**特征值**来统计，思考一下就知道它是每个连通块的**左或右端点**，本文使用**左端点**来统计。 进而，我们考虑对于每一种高度的答案分开统计，我们用 $0$ 代表在**当前高度下露出水面**的 ......
【RL】第6课-随机近似与随机梯度下降-
第6课-随机近似与随机梯度下降 ## 6.1 Motivating examples ## Mean Estimation Revisit the mean estimation problem: - Consider a random variable $X$. - Our aim is to e ......
在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
前言 LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。 本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技 ......
机器学习实战3-随机森林算法
# 概述 ## 集成算法概述   算法原理
前言 概念 树、决策树、二叉树、随机森林、随机蕨、CART分类回归树； GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树。 简介 One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regressio ......
002-深度学习数学基础(神经网络、梯度下降、损失函数)
0. 前言 人工智能可以归结于一句话：针对特定的任务，找出合适的数学表达式，然后一直优化表达式，直到这个表达式可以用来预测未来。 针对特定的任务： 首先我们需要知道的是，人工智能其实就是为了让计算机看起来像人一样智能，为什么这么说呢？举一个人工智能的例子： 我们人看到一个动物的图片，就可以立刻知道这 ......
在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。 梯度检查点 梯度检查点是一种在神经网络训练过程中使动态计算只存储最小层数的技术。 为了理解这个过程，我们需要了解反向传播是如何执行的，以及 ......
[论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移
## [论文阅读] 颜色迁移-梯度保护颜色迁移 文章: [[Gradient-Preserving Color Transfer](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-8659.2009.01566.x)], [[代码未公开]()] ......
强化学习——策略梯度之Reinforce
1、策略梯度介绍 相比与DQN，策略梯度方法的区别主要在于，我们对于在某个状态下所采取的动作，并不由一个神经网络来决定，而是由一个策略函数来给出，而这个策略函数的目的，就是使得最终的奖励的累加和最大，这也是训练目标，所以训练会围绕策略函数的梯度来进行。 2、策略函数 以Reinforce算法为例， ......
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案
动动发财的小手，点个赞吧！ 在[本文](https://towardsdatascience.com/multiple-gpu-training-in-pytorch-and-gradient-accumulation-as-an-alternative-to-it-e578b3fc5b91 "So ......
5.6 树和森林
### 5.6 树和森林 树（Tree）是n（n>=0)个结点的有限集。 - 若n=0，称为空树； - 若n>0， - 有且仅有一个特定的称为根（Root）的结点； - 其余结点可分为m（m>=0)个互不相交的有限集T1，T2，T3，...，Tm， 森林：是m（m>=0)颗互不相交的树的集合 ### ......
用决策树或随机森林解决泰坦尼克号乘客生存预测（内附数据集百度网盘）
实现该模型的训练要用到的主要算法和实现思路是 """ 项目：泰坦尼克号乘客生存预测 主要算法：决策树\随机森林 实现思路： 1、导包 2、读取数据 3、对数据进行基本处理 4、特征工程 5、决策树预估器流程 6、模型评估 """ 首先的首先当然是导包啦 # 1、导包 import pandas as ......
OpenFoam——计算单元网格梯度（gradf）
计算流程如下：  代码如下： ```c++ Foam::fv::gaussGrad::gradf ( c ......
PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346 最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上 “用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜 ......
CFD——使用扩展法计算网格梯度
## 求解流程  在高斯格林公式中，需要用到phi_f，以下是求解phi_f1的步骤（这里只给出phi_f ......
CFD——非结构网格梯度计算（中心法修正）
将f'作为CF（及单元C质心与周围单元质心）的中点 计算流程如下  代码实现 ```python # 非 ......
CFD——非结构网格梯度计算（不修正）
 本案例在计算非结构网格的梯度时，不使用修正方法。将直接使用f'处的∅值 计算流程 、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 ......