综述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 G
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2024-05-05 07:01:54
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在机器学习领域，线性回归是最基础也是最常用的算法之一。它通过寻找输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系，来进行预测和分析。本文将详细介绍线性回归的训练代码以及预测函数的实现，帮助初学者掌握这一基础算法的核心原理和代码实现。什么是线性回归？线性回归是一种用于预测目标值的回归分析方法，它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系。简单的线性回归模型可以表示为：[ y = \beta_0 + \b
文章目录基本简介模型构建与编译区别 cell state 和 hidden statekeras 中设置两种参数的讨论完整代码： 基本简介LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍模型构建与编译def build_model
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2024-04-11 10:51:06
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# R语言lightGBM回归预测
## 简介
lightGBM是一种高效的梯度提升框架，为机器学习任务提供了快速而准确的预测模型。它使用基于决策树的学习算法，具有并行化处理、高效存储和高准确性的特点。在本文中，我们将介绍如何使用R语言中的lightGBM库进行回归预测。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了R语言和lightGBM库。可以通过以下命令安装lightGBM库：
原创
2023-09-12 07:19:42
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总第161篇/张俊红1.回归模型简介我们先来看一下什么是回归模型，以下解释来源于百度百科：回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归模型最重要的两个应用场景就是预测分析和因果关系分析，比如我们上学的时候学过的一元一次方程组y = kx + b就是一个最简单的回归模型，当我们知道一个x时
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2024-03-20 09:18:10
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### Python实现LightGBM回归预测模型
本文将介绍如何使用Python实现LightGBM回归预测模型。LightGBM是一个基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在训练速度和准确性方面有着优势，并且支持并行化。下面是实现该模型的步骤和代码示例。
#### 步骤概览
下面的表格展示了整个实现过程的步骤概览：
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原创
2023-08-24 19:47:10
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# 使用 LightGBM 进行预测的 Python 实践
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升框架，广泛应用于机器学习中的分类和回归问题。本文将介绍如何使用 LightGBM 进行预测，并提供具体的代码示例。
## LightGBM 简介
LightGBM 是微软推出的一款基于决策树的学习框架，与其他梯度提升机相比，Ligh
原创
2024-10-06 04:14:31
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# 使用 LightGBM 进行回归分析的完整流程
LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个高效的梯度提升框架，特别适用于大规模数据集和高维数据。本文将指导你如何使用 Python 和 LightGBM 实现回归任务。我们会通过一个具体的流程进行讲解。
## 流程概览
下面是进行 LightGBM 回归分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-11-01 05:55:57
164阅读
回归预测 | MATLAB实现基于LightGBM算法的数据回归预测（多指标，多图）
原创
2024-03-11 11:51:04
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Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1. Bagging (bootstra
RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。根据基本学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即基本学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及基本学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosti
2.2 线性回归回归：一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系 分类：预测数据属于一组类别的哪一个 一个简单的线性模型线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便，并没有太大影行）线性回归有显示解线性回归可以看成单层神经网络2.2.1 数据集构建首先，我们构造一个小的回归数据集。假设输入特征和输
# LightGBM回归建模
## 简介
LightGBM是一种快速、高效的梯度提升决策树（GBDT）框架，被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。相比其他GBDT框架，LightGBM具有更高的准确性和更快的训练速度。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的LightGBM库进行回归建模。
## 安装
在开始之前，我们需要先安装LightGBM库。可以通过以下命令使用pip进行安装：
``
原创
2023-12-27 04:41:42
281阅读
目录
1 线性规划问题（LP）风格1风格22 非线性规划3 动态规划A星算法基于dijkstra的概率路线图4 多目标规划帕累托最优支配（Dominace）不可支配解集帕累托最优解集帕累托最优前沿面线性加权法约束转化法多目标遗传算法本文总结数学建模中常用的数学规划模型，并附详细的MATLAB求解案例。分为四个模块：求解数学模型的一般步骤如下：•读题+理解模型；•设计
Pytorch实现一个简单回归模型之前学习了一些简单的tensor基础知识，现在我们就由浅入深学习如何使用pytorch实现神经网络，完成回归任务和分类任务。
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2024-04-03 20:31:14
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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
简单介绍原因：普通的RNN（Recurrent Neural Network）对于长期依赖问题效果比较差，当序列本身比较长时，神经网络模型的训练是采用backward进行，在梯度链式法则中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。解决：针对Simple RNN存在的问题，LSTM网络模型被提出，LSTM的核心是修改了增添了Cell State，即加入了LSTM CELL，通过输入门、输出门、遗忘门把上一时
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2024-04-01 11:23:29
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基本思想GBDT–Gradient Boosting (Regression) Decistion Tree GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种用于回归的机器学习算法，该算法由多棵回归决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。当把目标函数做变换后，该算法亦可用于
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2024-05-16 12:46:08
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——————1 GMM基础高斯混合模型（GMM）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。灵魂的拷问：为什么GMM可以拟合出任意类型的分布？AI大语音：不仅GMM可以，只要性质不太奇怪的混合模型一般都能近似任意分布。这个思想和泰勒展开、傅里叶变换是类似的，任何波形都可以用正弦波叠加表示，而且频率还是基频
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2024-04-29 12:32:23
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