机器学习算法day04_Logistic回归分类算法及应用课程大纲Logistic回归分类算法原理Logistic回归分类算法概述Logistic回归分类算法思想Logistic回归分类算法分析算法要点Logistic回归分类算法案例案例需求Python实现Sigmoid函数返回回归系数线性拟合线Logistic回归分类算法补充线性逻辑回归的数学原理
1、LightGBM简介 LightGBM是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势： 1）更快的训练效率 2）低内存使用 3）更高的准确率 4）支持并行化学习 5）可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的 2、XGboost的缺点 在讨论LightGBM时，不可避免的会提到XGboost，关于XGboos
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2024-09-02 12:17:12
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# 使用 LightGBM 进行机器学习建模的指南
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种开源的高效梯度提升框架，广泛用于分类和回归任务。它以快速的训练速度和较低的内存使用而著称。对于刚入行的小白来说，使用 LightGBM 可能会显得稍微复杂，但掌握了基本流程后，就会变得容易许多。本文将帮助你一步一步学会如何实现 LightGBM 的 Pyth
# 如何使用 Python 实现 LightGBM
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升框架，广泛用于分类、回归和排序问题。对于刚入行的小白来说，了解并使用 LightGBM 会极大提升你的模型效率。接下来，我们将一步一步详细讲解如何在 Python 中实现 LightGBM 模型。
## 流程概述
在开始之前，我们先总结一下
利用最小二乘法，计算出一元线性回归方程，可以直接调用函数。但是自主实现更能理解其中的数学逻辑以及有效提高编程能力。这里采用的是t检验，数据来源于1990-2012年国内生产总值与成品刚才需求量的统计数据。代码主体用python来实现的，图片是用matlab实现的(个人感觉matlab做出来的图片呈现出来的效果更好一些)。import numpy as np
from s
逻辑回归算法原理推导Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似，但是做的事情不同，Linear Regression解决的是一个具体确定值的问题，Logistic Regression解决的是分类的问题，而且是最经典的二分法，简单高效通俗易懂，原理非常简单。算法并不是越复杂越。分类问题的base model一般选择逻辑回归，其他算法和逻辑回归算法比较，差
CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART分类树的主要思想是通过递归地将数据集划分为更小的子集，使得每个子集内的样本属于同一类别。与C4.5算法不同，CART分类
01 目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKF SLAMFastSLAM 1.0FastSLAM 2.0基于图的SLAM路径规划动态窗口方式基于网格的搜索迪杰斯特拉算法A*算法势场算法模型预测路径生成路径优化示例查找表生成示例状态晶格规划均匀极性采样
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2024-01-02 22:41:44
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# 使用Python实现LightGBM的完整指南
LightGBM是一款高效的梯度提升机（GBM）框架，常用于处理大规模数据和高维特征。本文将为你提供一个详细的流程，教你如何使用LightGBM进行机器学习任务。我们会逐步引导你完成从数据准备到模型预测的过程。
## 整体流程
以下是使用LightGBM的基本步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-30 09:36:39
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 ：datayx目录1 LightGBM原理1 LightGBM原理1.2 LightGBM 的动机...
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2022-04-25 21:58:02
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx目录1 LightGBM原理1 LightGBM原理1.2 LightGBM 的动机...
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2021-10-26 16:07:15
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监督学习（五）：LightGBM算法 提升树是利用加法模型和前向分布算法实现学习的优化过程，它有一些高效的实现，如GBDT，XGBoost和pGBRT，其中GBDT是通过损失函数的负梯度拟合残差，XGBoost则是利用损失函数的二阶导展开式拟合残差。但是，当面对大量数据集和高维特征时，其扩展性和效率很难令人满意，最主要的原因是对于每一个特征，它们需要扫描所有的样本数据来获得最优切分点，这个过程是
# LightGBM特征选择代码实现方法
## 一、整体流程
为了实现LightGBM特征选择，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
确定目标变量 --> 读取数据 --> 数据预处理 --> 拆分数据集 --> 模型训练 --> 特征选择
```
1. **确定目标变量**：首先确定需要预测的目标变量是什么，这将决定我们要选择哪些特征进行建模。
原创
2024-07-11 05:03:37
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一、概述 LightGBM 由微软公司开发，是基于梯度提升框架的高效机器学习算法，属于集成学习中提升树家族的一员。它以决策树为基学习器，通过迭代地训练一系列决策树，不断纠正前一棵树的预测误差，逐步提升模型的预测精度，最终将这些决策树的结果进行整合，输出最终的预测结果。二、算法原理1.训练过程(1) 初始化模型 首先，初始化一个简单的模型，通常是一个常数模型，记为f0(X)f0(X)，其预测值为
随机森林集成算法集成学习（ensemble learning）是目前非常流行的机器学习策略，基本上所有问题都可以借用其思想来得到效果上的提升。基本出发点就是把算法和各种策略集中在一起，说白了就是一个搞不定大家一起上！集成学习既可以用于分类问题，也可以用于回归问题，在机器学习领域会经常看到它的身影，本章就来探讨一下几种经典的集成策略，并结合其应用进行通俗解读。Bagging算法集成算法有3个核心的思
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2024-01-21 01:30:01
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引言矢量量化是19世纪70年代后期发展起来的一种数据压缩技术，其基本思想是将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间给以整体量化，从而压缩了数据而不损失多少信息。矢量量化编码也是在图像、语音信号编码技术中研究得较多的新型量化编码方法，它的出现并不仅仅是作为量化器设计而提出的，更多的是将它作为压缩编码方法来研究的。在传统的预测和变换编码中，首先将信号经某种映射变换变成一个数的序列，然
在数据科学领域，模型的性能调优是一个至关重要的步骤。特别是当我们选择像 LightGBM 这样的高效模型时，如何调节超参数以实现最佳性能会直接影响到模型的结果。为了实现这一目标，我利用了粒子群算法（PSO）进行 LightGBM 的超参数调节。在这篇博文中，我将分享整个过程的详细记录。
### 背景描述
在过去的几年中，随着数据科学的快速发展，各种机器学习框架和模型层出不穷。2017 年，微软
改进 LightGBM 算法通常涉及一系列步骤，这取决于你的数据集、问题的特点以及已有模型的性能。以下是一些建议：数据预处理和特征工程：处理缺失值： 使用适当的方法填充或删除缺失值。异常值处理： 检测并处理异常值，以确保模型对数据的噪声具有鲁棒性。特征缩放： 确保特征在相似的范围内，可以使用标准化或归一化等方法。调参：LightGBM 有很多参数，包括学习率、树的深度、叶子节点的数量等。使用交叉验
原创
2024-01-15 09:42:44
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一只小狐狸带你解锁NLP/ML/
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2023-07-25 20:02:00
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之前学过的都忘了，也没好好做过总结，现在总结一下。时间复杂度和空间复杂度的概念：1、空间复杂度:
是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法，递归n次，就需要n个空间。
2、时间复杂度：
一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频
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2024-06-10 21:46:37
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