1.背景介绍从目前来看深度学多建立在多层的神经网络基础上，也即一些参数化的多层可微的非线性模块，这样就可以通过后向传播去训练，Zhi-Hua Zhou和Ji Feng在Deep Forest论文中基于不可微的模块建立深度模块，这就是gcForest。传统的深度学习有一定的弊端： ● 超参数个数较多，训练前需要大量初始化，主要靠经验调整，使得DNN更像一门艺术
Python实现gcForest模型1.介绍gcForest v1.1.1是gcForest的一个官方托管在GitHub上的版本，是由Ji Feng(Deep Forest的paper的作者之一)维护和开发，该版本支持Python3.5,且有类似于Scikit-Learn的API接口风格，在该项目中提供了一些调用例子，目前支持的基分类器有RandomForestClassifier,XGBClas
原创
2023-05-31 11:15:36
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荆棘农场#fire-trap 火焰陷阱，会爆炸，威力极强！！
# 在村口巡逻。
# 当你见到食人魔，建造一个火焰陷阱"fire-trap"。
# 不要让任何农民受到伤害。
while True:
hero.moveXY(43, 50)
top = hero.findNearestEnemy()
if top:
hero.buildXY("fire-trap
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2024-05-08 15:21:21
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1.介绍gcForest v1.1.1是gcForest的一个官方托管在GitHub上的版本，是由Ji Feng(Deep Forest的paper的作者之一)维护和开发，该版本支持Python3.5,且有类似于Scikit-Learn的API接口风格，在该项目中提供了一些调用例子，目前支持的基分类器有RandomForestClassifier,XGBClassifer,ExtraTreesCl
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2024-04-06 11:11:53
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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深度学习最大的贡献，个人认为就是表征学习（representation learnin...
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2021-10-26 15:37:36
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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深度学习最大的贡献，个人认为就是表征学习（representation learnin...
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2022-04-26 10:16:39
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1、在Python中以相对路径或者绝对路径来导入文件或者模块的方法 导入代码：在demo——mnist.py文件中执行以下两种导入操作
# 第一处
from gcforest.gcforest import GCForest
from gcforest.utils.config_utils import load_json
# 第二处
config = load_json("demo_mnist-
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2023-10-22 22:10:20
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先看导入的代码： 在demo――mnist.py文件中执行以下两种导入操作 # 第一处 from gcforest.gcforest import GCForest from gcforest.utils.config_utils import load_json # 第二处 config = load_json("demo_mnist-ca.json") # 里面传入的是文件的位置，这个函数是读
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2023-09-13 20:42:18
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DeepForest(gcforest)深度森林介绍1.背景介绍当前的深度学习模型主要建立在神经网络上，即可以通过反向传播训练的多层参数化可微分非线性模块，周志华老师希望探索深度学习模型的新模式，探索不可微模块构建深度模型的可能性。从而提出了一种深度学习模型-----gcforest(multi-Grained Cascade Forest) 上述算法主要有以下几个特点： （1）超参数少 （2）模
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2023-10-24 08:26:19
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Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks*AuthorsZhi-Hua Zhou, Ji FengAbstract & Introduction这篇文章提出了一种名为“gcForest (multi-Grained Cascade Forest)”的基于决策树的集成方法，具有和神经网络相竞争的能力。其高性能主要体
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2023-11-21 11:12:13
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深度森林(Deep Forest)是周志华教授和冯霁博士在2017年2月28日发表的论文《Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks》中提出来的一种新的可以与深度神经网络相媲美的基于树的模型，其结构如图所示。 gcForest.png 文中提出的多粒度级联森林(Multi-Grained Casca
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2024-05-05 06:46:17
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目录背景级联森林多粒度扫描代码总结背景深度森林(Deep Forest)是周志华教授和冯霁博士在2017年2月28日发表的论文《Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks》中提出来的一种新的可以与深度神经网络相媲美的基于树的模型，其结构如图所示。 级联森林 上图表示gcForest的级联结构。每一层都
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2023-10-14 16:23:02
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作者 |泳鱼一、深度森林的介绍 目前深度神经网络（DNN）做得好的几乎都是涉及图像视频（CV）、自然语言处理（NLP）等的任务，都是典型的数值建模任务（在表格数据tabular data的表现也是稍弱的），而在其他涉及符号建模、离散建 模、混合建模的任务上，深度神经网络的性能并没有那么好。深度森林（gcForest）是深度神经网络(DNN)之外的探索的一种深度模型，原文：it may open a
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2024-03-15 08:34:53
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说明：这是一个机器学习实战项目1.项目背景 gcForest（多粒度级联森林）是一种深度森林结构。近年来，深度神经网络在图像和声音处理领域取得了很大的进展。关于深度神经网络，我们可以把它简单的理解为多层非线性函数的堆叠，当我们人工很难或者不想去寻找两个目标之间的非线性映射关系，我们就多堆叠几层，让机器自己去学习它们之间的关系，这就是深度学习最初的
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2023-12-17 17:43:47
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1、在Python中以相对路径或者绝对路径来导入文件或者模块的方法今天在调试代码的时候，程序一直提示没有该模块，一直很纳闷，因为我导入文件一直是用绝对路径进行导入的。按道理来讲是不会出现模块找不到的情况的。最后仔细分析了整个代码的目录结构，才发现了问题。下面依次来说明一下今天的情况先看导入的代码：在demo——mnist.py文件中执行以下两种导入操作# 第一处
from gcforest.gcf
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2023-09-11 13:01:29
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1、在Python中以相对路径或者绝对路径来导入文件或者模块的方法今天在调试代码的时候，程序一直提示没有该模块，一直很纳闷，因为我导入文件一直是用绝对路径进行导入的。按道理来讲是不会出现模块找不到的情况的。最后仔细分析了整个代码的目录结构，才发现了问题。下面依次来说明一下今天的情况先看导入的代码：在demo——mnist.py文件中执行以下两种导入操作# 第一处
from gcforest.gcf
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2023-09-11 19:05:32
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.深度森林是南大周志华老师前两年提出的一种基于随机森林的深度学习模型。当前的深度学习模型大多基于深度学习神经网络（DNN），其中每一层都是可微的，在训练过程中通过反向传播调参。而本篇介绍的深度森林算法基于不可微的子模型，该算法把多个随机森林串联起来组成了深度学习模型。作者认为深度模型的优越性主要在于：深度网络多层建构；模型特征变换；模型足够复杂。文中提出基于树模型的gcForest也可满足以上三点
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2024-04-01 16:37:55
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本文转载自AI科技评论 作者 | 陈大鑫
在人工智能的发展历史上，神经网络这一“物种”可谓是经历了起起伏伏，不过时至今日，神经网络总算是修得一段“正果”，而在中国近几年的AI发展中，也有那么几个研究总是时不时撩人心弦，今天要介绍的于2017年被南京大学周志华和其博士生冯霁等人提出的深度森林框架gcForest就是其中之一。
就在近日，南京大学人工智能学院周志华教授在微博上公开表示：“其经过南京大
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2021-06-14 18:28:14
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1、在Python中以相对路径或者绝对路径来导入文件或者模块的方法今天在调试代码的时候，程序一直提示没有该模块，一直很纳闷，因为我导入文件一直是用绝对路径进行导入的。按道理来讲是不会出现模块找不到的情况的。最后仔细分析了整个代码的目录结构，才发现了问题。下面依次来说明一下今天的情况先看导入的代码：在demo——mnist.py文件中执行以下两种导入操作# 第一处from gcforest.gcfo
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2024-08-20 09:17:11
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