梯度randomforest森林gbdt
数据分享|R语言决策树和随机森林分类电信公司用户流失churn数据和参数调优、ROC曲线可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26868 最近我们被客户要求撰写关于电信公司用户流失的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本教程中，我们将学习覆盖决策树和随机森林。这些是可用于分类或回归的监督学习算法 下面的代码将加载本教程所需的包和数据集。 library(tidyverse ......
5.2 随机森林在巨量数据中的增量学习
集成学习是工业领域中应用最广泛的机器学习算法。实际工业环境下的数据量往往十分巨大，一个训练好的集成算法的复杂程度与训练数据量高度相关，因此企业在应用机器学习时通常会提供强大的计算资源作为支持，也因此当代的大部分集成算法都是支持GPU运算的（相对的，如果你发现一个算法在任何机器学习库中，都没有接入GP ......
粒子群算法PSO优化随机森林RFR的回归预测MATLAB代码 代码注释清楚，可以读取EXCEL数据，使用换自己数据
粒子群算法PSO优化随机森林RFR的回归预测MATLAB代码 代码注释清楚，可以读取EXCEL数据，使用换自己数据集。很方便，初学者容易上手。YID:8945655042973482 ......
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容：代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但是此 ......
金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）
金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用） ......
随机森林
随机森林——sklearn库 多个决策树的组合 优化目标：找到尽可能趋向于最优的决策树（叶子结点数最少、叶子结点深度最小）。 泛化能力：预测未知样本的能力 关于过拟合： 树的结构越复杂过拟合的可能性越大 >剃刀法则：具有泛化误差（即预测误差）的两个模型，选择更简单的模型，将另一个模型剔除。 >后剪枝 ......
实践|随机森林中缺失值的处理方法
动动发财的小手，点个赞吧！  除了在网上找到的一些过度清理的数据集之外，缺失值无处不在。事实上，数据集越复杂、越大， ......
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
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： 每个客户的ID LIMIT_BAL： 金额 SEX： 性别（1 =男，2 = ......
请介绍感知机模型及其训练算法(梯度下降法)。注意，梯度的推导是必需的。
感知机（Perceptron）是一种二分类的线性分类模型，其基本结构由一个或多个输入节点、一个加权总和和一个激活函数组成。感知机模型的训练算法通常使用梯度下降法。 感知机模型的输入是一个n维向量x=(x₁, x₂, ..., xn)，对应于n个特征。每个特征都有一个对应的权重w=(w₁, w₂, . ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作 ......
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 ......
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解 ......
实践讲解强化学习之梯度策略、添加基线、优势函数、动作分配合适的分数
摘要：本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）》，作者： 汀丶。 ......
避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练
[toc] 避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练 作为一名人工智能专家，程序员和软件架构师，我深刻理解深度学习算法在训练过程中可能会遇到的问题——梯度爆炸。因此，在本文中，我将结合自己的经验和知识，探讨如何避免梯度爆炸，让深度学习算法能够快速稳定地训练。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着人 ......
TensorFlow11.4 循环神经网络-梯度弥散与梯度爆炸
RNN并没有我们想象中的那么完美，虽然它的参数会比卷积神经网络少，但是它长时间的Training可能会出现Training非常困难的情况。 
首先这个是链式法则：    梯度是一个向量  森林中有未知数量的兔子。提问其中若干只兔子 "还有多少只兔子与你（指被提问的兔子）颜色相同?" ，将答案收集到一个整数数组 answers 中，其中 answers[i] 是第 i 只兔子的回答。 给你数组 answers ，返回森林中兔子的最少数 ......
随机森林RandomForest&梯度提升决策树GBDT
模型亮点 随机森林，初始测试集上评分为0.53，调参后测试集上评分为0.85 梯度提升决策树，初始测试集上评分为0.56，调参后测试集上评分为0.88 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 import pandas as pd df=pd.read_csv('bankpep.csv',inde ......
3.5 集成学习方法之随机森林
因为决策树会出现那种过拟合的情况，这时候我们就会用到随机森林 # 1 什么是集成学习方法 >集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。 **说白了，就是三个臭皮匠顶一个 ......
0012.有监督学习之随机森林（Random Forest）
一、概述 随机森林：最为新兴起的、高度灵活的一种机器学习算法，随机森林（Random Forset，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场销售到医疗保健保险，既可以用来做市场销售模拟的建模，统计客户来源，保留和流失，也可用预测疾病的风险和病患者的易感性。 随机森林算法是一种重要的基于bagging的集 ......