1. 函数的动态参数 1.1 *args 位置参数动态传参def chi(*food):
print("我要吃", food)
chi("大米饭", "小米饭")
结果:我要吃 ('大米饭', '小米饭') # 多个参数传递进去. 收到的内容是元组tuple 1.2 **kwargs 关键字参数动态传参def func(**kwargs):
print(kwa
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2024-06-01 16:47:28
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### GBM Python包：介绍和代码示例
#### 什么是GBM？
GBM，全称为梯度提升机（Gradient Boosting Machine），是一种常用于解决分类和回归问题的机器学习算法。它是一种集成学习方法，通过使用多个弱学习器的集合来构建一个强大的预测模型。GBM的核心思想是通过迭代地训练弱学习器，并使每个弱学习器关注之前学习器的错误样本，从而逐步提升整体模型的性能。
GBM具
原创
2023-11-27 06:08:41
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一. 编程语言分类 1.机器语言 以0，1的组合作为指令集，用二进制指令来编写程序； 优点：执行效率高 缺点：开发效率低 2.汇编语言 用英文标签代替二进制指令集来编写程序，比机器语言稍微高级，但本质没有发生改变； 优点：开发效率高于机器语言 缺点：执行效率低于机器语言 3.高级语言 用人类能理解的表达式来编写程序，通过操作系统来间接的操作硬件，高级
# 如何使用R语言中的GBM函数进行人力资源分析
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用R语言中的GBM函数进行人力资源分析。GBM（Gradient Boosting Machine）是一种机器学习算法，通过多次迭代来建立强大的预测模型，对于人力资源分析非常有用。
### 流程概览
下面是我们将要实现的步骤概览：
```mermaid
sequenceDiagram
原创
2024-07-05 03:58:41
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目录1、基本知识点简介2、LightGBM轻量级提升学习方法2.1 leaf-wise分裂策略2.2 基于直方图的排序算法2.3 支持类别特征和高效并行处理1、基本知识点简介在集成学习的Boosting提升算法中，有两大家族：第一是AdaBoost提升学习方法，另一种是GBDT梯度提升树。传统的AdaBoost算法：利用前一轮迭代弱学习器的误差来更新训练集的权重，一轮轮迭代下去。梯度提升树GBDT
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2023-08-21 23:06:03
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1 线性回归的实现由于李沐老师的课程中使用的d2l和我安装的部分库存在冲突，所以我没有使用他的方法进行线性回归。整体的步骤和我们上面讲到的一个模型步骤是一样的。1.1 数据生成import pandas as pd
import random
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import torchvision
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2023-08-16 14:48:00
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通过下面的代码 建立了一个OpenGL Context，可以绘图int fd;fd = open("/dev/dri/card0", O_RDWR);struct gbm_device *gbm;gbm = gbm_create_device(fd);EGLDisplay dpy;dpy = eglGetDisplay(gbm);EGLContext
原创
2023-01-31 00:20:30
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一个信a用卡的数据,具体各项变量名以及变量名代表的含义不明(应该是出于保护隐私的目的),本文会用logit,GBM,knn,xgboost来对数据进行分类预测,对比准确率
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2023-05-31 07:09:07
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python信用评分卡建模（附代码，博主录制） https://mp.weixin.qq.com/s/KefG_8krBBaFl0LCi2L2WA转载一、VintageVintage源于葡萄酒酿造，葡萄酒的品质会因葡萄生长的年份不同、气候不同而不同。Vintage分析是指评估不同年份的葡萄酒的品质随着窖藏时间的推移而发生的变化，并且窖藏一定年份后，葡萄酒的品质会趋于稳定。如下图，2000年的葡萄
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2024-04-28 16:47:34
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# R语言GBM分析入门
GBM（Gradient Boosting Machine，梯度提升机）是一种强大而灵活的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。R语言提供了多个包来实现GBM建模，包括`gbm`包和`xgboost`包。本文将以`gbm`包为例，演示如何进行GBM分析，并通过可视化方法展示结果。
## 安装和加载所需包
在开始之前，确保你已经安装了所需的包。可以使用以下代码进行安
个人理解：样本的重要性是不同的，分类和回归之间一致性较高的锚点十分重要，而一些难以被网络优化的负样本应该有更低的重要性。基于此提出了多重加权（pos和neg）区分不同样本重要性以促进训练。提出 box 细化，根据边缘判断真实框和预测框之间的误差。 论文思路：最优预测不仅应该具有较高的分类分数，还应该具有准确的定位。在训练中，通过区分样本重要性，分辨出分类定义一致性高的样本，过滤困难负样本。 提出问
1. 随机森林1.1 定义 RF是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器，其输出类别由各个树投票而定(回归树取平均)。1.2 生成过程假设样本总数为n，特征数为a。1. 从原始样本中采用有放回抽样(bagging)的方法选取n个抽样。2. 对n个样本选取a个特征中的随机k个，用于建立决策树的方法，获得最佳
目录前言一、分类1.1 决策树分类1.2 SVC1.3 MLP1.4 逻辑回归1.5 KNN二、集成分类模型2.1 随机森林2.2 GBDT2.3 XGBoost2.4 LightGBM2.5 CatBoost总结 数据挖掘系列： 缺失值处理方法汇总 离散化方法汇总 离群点(异常值)处理方法汇总 标准化(数据归一化)处理方法汇总 特征选择（特征筛选）方法汇总 特征选择筛选(降维)方法汇总
医学图像的存储—PACS和DICOM标准PACS的定义：把从不同地点不同成像装置产生的图像经数字化后,通过计算机网络送至中央数据管理系统( 含数据库),再经计 算机网络送至不同的显示工作站,供放射科医生、病房医生及其他医务人员调用。DICOM定义：医学数字成像和通信, 是医学图像和相关信息的国际标准。它定义了质量能够满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。DIP二值图像：是指图像的每个像素只能
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2024-10-27 11:57:03
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机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而其中有一些噪点，当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现很差，这样的话模型
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2024-09-23 11:10:22
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# 如何使用R语言实现GBM分类模型
GBM（Gradient Boosting Machine）是一种流行的机器学习算法，广泛应用于解决分类和回归问题。在这篇文章中，我将教你如何在R语言中实现一个GBM分类模型。我们将通过一系列步骤来完成这一目标。
## 流程概述
以下是实现GBM分类模型的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 安装并加载必要的
# R语言实现GBM（Gradient Boosting Machine）
在机器学习中，提升方法（Boosting）是一种常用的模型组合技术。GBM（Gradient Boosting Machine）是提升方法的一种非常流行的实现。GBM通过迭代地训练弱学习器（通常是决策树），并逐步减少模型预测的误差。本文将介绍如何使用R语言实现GBM，包括代码示例和流程图展示。
## GBM的基本原理
一道作业题：https://www.kaggle.com/c/speechlab-aug03就是给你训练集，验证集，要求用GMM（混合高斯模型）预测 测试集的分类，这是个2分类的问题。$ head train.txt dev.txt test.txt
==> train.txt <==
1.124586 1.491173 2
2.982154 0.275734 1
-0.367243
梯度下降算法及优化1-梯度下降算法原理2-算法的实现3-梯度下降优化算法4-参考 1-梯度下降算法原理梯度下降算法(Gradient Descent):是一种用来求使函数最小值时参数的值的算法。Loss损失函数用来衡量机器学习模型的精确度。一般来说，损失函数的值越小，模型的精确度就越高。降低损失函数的值，我们一般采用梯度下降这个方法。所以，梯度下降的目的，就是为了最小化损失函数，此时的参数w,b
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2023-09-26 18:18:09
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高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高
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2024-05-11 15:35:41
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