基于R语言的梯度推进算法介绍

基于R语言的梯度推进算法介绍

基于R语言的梯度推进算法介绍通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boostin
Python180
R语言实现bootstrap和jackknife检验方法

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写在最前面: 首先需要说一下,本文的bootstrap和jackknife都算是蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)的一种。应用广泛的的MCMC链(马尔可夫链蒙特卡洛方法Markov chain Monte Carlo
Python170
基于R语言的梯度推进算法介绍

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Python130
基于R语言的梯度推进算法介绍

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Python160
基于R语言的梯度推进算法介绍

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Python130
Python怎么做最优化

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一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线
Python100
模拟退火求tsp问题可以用python编程吗

模拟退火求tsp问题可以用python编程吗

模拟退火求tsp问题可以用python编程也许最初设计 Python 这种语言的人并没有想到今天Python 会在工业和科研上获得如此广泛的使用。著名的自由软件作者Eric Raymond 在他的文章《如何成为一名黑客》中,将Python
Python210
python逻辑回归怎么求正系数

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Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种:1. 使用线性模型的求解方法:可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数,调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。2. 使用梯度下降法:可以自己实现梯度
Python190
一文搞懂梯度下降&反向传播

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如果把神经网络模型比作一个黑箱,把模型参数比作黑箱上面一个个小旋钮,那么根据通用近似理论(universal approximation theorem),只要黑箱上的旋钮数量足够多,而且每个旋钮都被调节到合适的位置,那这个模型就可以实现
Python210
模拟退火求tsp问题可以用python编程吗

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Python180
常用Python机器学习库有哪些

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Python作为一门理想的集成语言,将各种技术绑定在一起,除了为用户提供更方便的功能之外,还是一个理想的粘合平台,在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接,以便用C、C++实现更高效的算法。使用Python编程可以快速迁移代码并进行改
Python160
谈谈python里面关于任务队列

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要回答这个问题我们首先看看在流水线上的案列,如果人的速度很慢,机器的速度比人的速度快很多,就会造成,机器生产的东西没有及时处理,越积越多,造成阻塞,影响生产。 打个比方如果出现人的速度跟不上机器速度怎么办,这个时候我们就需要第三方,监
Python150
在python怎么调用hog特征

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1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img)2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率。 3.将图像每16*16(取其他也可以)个像素分到一个cell中。对于256*256的lena来说,就分成了16*16个cell了。 4
Python220
CNN详解-基于python基础库实现的简单CNN

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CNN,即卷积神经网络,主要用于图像识别,分类。由输入层,卷积层,池化层,全连接层(Affline层),Softmax层叠加而成。卷积神经网络中还有一个非常重要的结构:过滤器,它作用于层与层之间(卷积层与池化层),决定了怎样对数据进行卷积
Python250
python逻辑回归怎么求正系数

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Python330
利用Python实现卷积神经网络的可视化

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在本文中,将探讨如何可视化卷积神经网络(CNN),该网络在计算机视觉中使用最为广泛。首先了解CNN模型可视化的重要性,其次介绍可视化的几种方法,同时以一个用例帮助读者更好地理解模型可视化这一概念。 正如上文中介绍的癌症肿瘤诊断案例所看到
Python470
python逻辑回归怎么求正系数

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Python190
Python实现简单多线程任务队列

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Python实现简单多线程任务队列最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时,遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下(伪代码):defgradient_descent():# the gradient descent code
Python150
GBDT模型总结(GB,DT,调参)

GBDT模型总结(GB,DT,调参)

一.集成学习方法 :参考:https:www.jianshu.comp6c0a286020cb二.GB的理解 (就是用梯度下降的方法来解Boosting,所以叫GB,目标是求出boost的函数组合的最优解) 1.首先理解
Python180
明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗

明年一月股票价格属于逻辑回归问题吗

是的,明年一月股票价格属于逻辑回归问题。逻辑回归这个模型很神奇,虽然它的本质也是回归,但是它是一个分类模型,并且它的名字当中又包含”回归“两个字,未免让人觉得莫名其妙。如果是初学者,觉得头晕是正常的,没关系,让我们一点点捋清楚。让我们先回到
Python210