引言混合模型是一种概率模型，用于表示可能来自多个不同来源或类别的数据，每个来源或类别都由单独的概率分布建模。其中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常见的混合模型，其概率密度由高斯分布的混合给出。本文将首先探讨混合模型的基本原理，重点讨论高斯混合模型及其应用。然后将研究如何使用一种称为期望最大化（Expectation-Maximization, EM）的
机器学习监督算法的基本思路是 让拟合的模型尽量接近真实数据 。在这个过程可能存在两个截然相反的问题：过拟合和欠拟合。欠拟合是模型预测值与真实值之间误差较大，梯度下降就是讨论解决问题（求损失函数最小）。 而正则化则是探讨过拟合的问题。正则化通过降低模型的复杂性，达到避免过拟合的问题。损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种：L1正则化和L2正则化。 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函
# LGBMRegressor回归分析的Python代码实例
在数据科学和机器学习中，回归分析是一个重要的工具，特别是当我们需要预测连续的数值时。本文将介绍如何使用 `LGBMRegressor` 进行回归分析，同时给出详细的代码示例。
## 1. 什么是LGBMRegressor？
`LGBMRegressor` 是 LightGBM 库中的一个回归模型。LightGBM 是由微软开发的高
原创
2024-10-24 03:22:42
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LightGBM(LGBM)是一个开源的梯度提升库，在机器学习开发者中得到了极大的欢迎和喜爱。目前，它已经成为Kaggle竞赛的首选库之一，正是因为它在训练模型过程中速度和准确度方面具有非常优秀的表现。LightGBM的性能优势是它对数据进行采样（GOSS —Gradient-based One-Sided Sampling）并减少训练期间稀疏数据集中的特征数量（EFB — Exclusive F
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2024-03-26 15:50:57
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1.statsmodel回归分析import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
nsample = 20
x = np.linspace(0, 10, nsample)
x #一元线性回归
X = sm.add_constant(x)
X#β0,β1分别设置成2,5
bet
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2023-09-28 19:43:53
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因为做毕设开始接触的灰色预测，发表的第一篇小论文也是基于GM(1,1)灰色预测模型的，这一篇主要想详细记录一下灰色理论的基础知识以及分享一下我在毕设中用到的MATLAB代码。如有问题欢迎指正交流(#.#)灰色预测方法是一种用来对灰色系统进行预测的方法，灰色系统是指信息不完全的一种系统，是一种广泛用于研究少数据、贫信息问题的方法。GM(1,1)预测模型的基本原理是：对某一数据序列使用累加的方法生成一
文章目录1 背景2 原理3 数据的准备3.1 读入数据3.2 切分训练集测试集4 LR5 LGB6 LGB+LR6.1 LGB实现6.2 LGB的vector导出来！6.2.1 训练集6.2.2 测试集6.3 LR+LGB7 结果对比 1 背景相信大名鼎鼎的GBDT+LR组合很多小伙伴都听过，这种组合模型的预测效果要比单模型要好，但之前一直没有亲自实践过，最近刚好公司一个项目用到了，故抓紧时间总
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2024-07-03 13:04:30
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本文主要介绍HDL语言中常用的逻辑强度模型,并且以Verilog示例为主,最后介绍VHDL中常用的各种逻辑值系统.Verilog中提供了大量的模型用于模拟具体的硬件电路,例如and,or,nmos等,同时为了更加精确的模拟具体的电路信号强弱变化情况、信号的传输、充放电等行为,依据信号的逻辑强度模型,用不同的信号强度描述信号在电路传输中的状态,用以进一步提高仿真的精确度,特别是对于分析多种驱动来源同
在3D打印技术面世的这几十年中，陆陆续续有不同的3D打印技术被研究出来。目前来看，3D打印技术中的SLA和DLP，被公认为模型复杂性和精度方面达到较高标准的3D打印技术。SLA，通常指的是立体光刻技术。DLP，通常指的是数字光处理技术。这两种3D打印技术的原理是相似的，都是通过紫外光照射光敏树脂固化成型，但工作的方式和过程不同。今天分别介绍下这两个3D打印界的“翘楚”。SLA 3D打印技术出现的时
目录一、实现代码1.字段注解GdalExportField2.创建数据源3.wkt转GDAL几何4.设置要素核心方法5.实体对象LandDTO6.调用示例二、数据导出效果1.导出gdb效果 2.导出shapefile效果三、使用方法最近的项目遇到一个需要导出点、线、面、表导出gdb的业务需求，经过思考比较选择了使用GDAL，并且为了便于后续使用，基于注解反射编写了通用的数据导出工具类，只
文章目录概述LightGBM 和 XGBoost 的结构差异为什么 GOSS 方法如此高效？每个模型是如何处理分类变量的CatBoostLightBGMXGBoost超参数中的相似性结果对比概述尽管最近几年神经网络复兴，并变得流行起来，但我还是更加关注 boosting 算法，因为在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识的场景中，它们依然拥有绝对优势。2014 年 3 月，XGBOOST
OGNL（Object Graph Navigation language）OgnlContext：上下文对象，存在一个唯一的叫做根的对象（root），可以通过程序设定上下文当中的那个对象作为根对象。在OGNL中，如果表达式没有使用#号，那么OGNL会从根对象中寻找该属性对应的get方法，如果寻找的不是根对象中的属性，那么则需要以#号开头告诉OGNL，去寻找你所指定的特定对象中的属性。当使用OGN
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2024-07-19 09:02:02
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随着互联网技术的发展，python这门语言被广泛使用，特别是在大数据与机器学习领域，他的优势特别明显。我相信，在不久的将来，python这门年轻而优美的语言也将会受到更多的追捧，会pthon编程的人将越来越吃香。现在自己也必须顺应时代发展，也开始研究数据算法与结构，机器学习相关的东西了。 这是我的第一篇关于数据方面的文章，也是这个博客账号的第一篇文章。文章内容虽然简单，但对于初学者来说却很实
智能干洗技术是一种使用现代技术来自动检测和清洁衣物的技术。它可以使用传感器和算法来识别衣物的材质、颜色和污渍，并根据这些信息来调整清洗过程，以保护衣物并使其保持清洁。智能干洗技术还可以使用智能手机应用程序来监控和调整清洗过程。目前有很多企业在研究智能干洗技术，其中一些主要的企业有：LG： LG推出了一种称为"SteamDryer"的智能干洗系统，它可以识别衣物的颜色和材质，并调整清洗过程以保护衣物
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2024-11-01 17:33:36
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Lightgbm基本原理介绍 - Y学习使我快乐V的博客 - CSDN博客 1 传统的boosting 算法需要对每个特征都要扫描所有的样本点来选择最好的切分点，这是非常耗时的。为了解决这种大样本高纬度数据的环境下耗时的问题，Lgb 使用了 如下两个解决方法： 一是GOSS(基于梯度的单边采样） ，不是使用所用的样本点来计算梯度，而是对样本进行采样来计算梯度； 二是EFB(互斥特征捆绑） ，这里不
【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合文章目录【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合1.基本概念1.1训练误差和泛化误差1.2训练集、验证集和测试集1.3 交叉验证1.4模型复杂度2. 多项式回归2.1 三次多项式回归（正常拟合）2.2 一元线性回归（underfitting）2.3 10次多项式（过拟合）
一、日志级别CRITICAL = 50 #FATAL = CRITICAL
ERROR = 40
WARNING = 30 #WARN = WARNING
INFO = 20
DEBUG = 10
NOTSET = 0 #不设置二、默认级别为warning，默认打印到终端
import logging
logging.debug('调试debug')
logging.info('消息info')
LG gram系列笔记本作为常年霸占“笔记本便携排行榜”榜首的产品，在陆续推出了13寸、14寸、15.6寸版本之后，LG又带来了17寸版本的gram系列新产品gram17Z90。LG 笔记本电脑 gram17Z90 测评 LG-gram17Z90N-V.56 17英寸WQXGA雷电3 十代酷睿i5-1035G7 轻薄笔记本电脑轻于时代 超越所见Windows
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2024-10-12 08:32:10
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LGB： 1、lgb.Dataset()train_data = lgb.Dataset(data, label=label, feature_name=['c1', 'c2', 'c3'], categorical_feature=['c3'], weight=w )
LightGBM 可以直接使用 categorical features（分类特征）作为 input（输入）. 它不需要被转换
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2024-07-14 07:15:54
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优化问题描述优化优化算法是指在满足一定条件下,在众多方案中或者参数中最优方案,或者参数值,以使得某个或者多个功能指标达到最优,或使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值线性规划线性规划是指目标函数和约束都是线性的情况[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Beq,LB,UB) x：求得最优情况下变量的解 fval：求得最优目标值 f：目标函数的系数（符号按最小值标准，若目标是求解机
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2024-10-30 10:50:36
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