Case举例： 股票预测系统 f(一些股票资料)=预测明天股票的点数 无人驾驶 f(道路状况)=方向盘角度 推荐系统 f(使用者A 商品B)=使用者A购买商品B的可能性课程范例：预测宝可梦的CP值(战斗力) f(某一只宝可梦相关的infomation)=进化后的CP值 输入X：某一只宝可梦 Xs：它的种类；Xhp：它的生命值；Xw：它的重量；Xh：它的高度；Xcp：它的CP值 输出Y(一个数值)S
pace std;int main(int argc, char const *argv[]){cout << "Hello World!" << endl;...
原创
2022-07-19 12:14:54
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一、学习知识点概要Task3主要的内容是学习python的函数、类以及对象的相关知识，主要的内容有：函数的定义、参数、返回值以及作用域匿名函数的作用类与对象的关系，对象的魔法方法如何实现继承，内置函数有哪些，魔法方法有哪些迭代器和生成器的概念二、学习内容函数函数文档简单来说，就是该函数的描述。def MyFirstFunction(name):
"函数定义过程中name是形参"
p
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2024-10-06 19:09:04
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一、引言这一节我们来介绍模型树以及进行一个简单的树回归的项目实战二、模型树2.1 模型树简介回归树的叶节点是常数值，而模型树的叶节点是一个回归方程。用树来对数据建模，除了把叶节点简单地设定为常数值之外，还有一种方法是把叶节点设定为分段线性函数，这里所谓的 分段线性（piecewise linear） 是指模型由多个线性片段组成。我们看一下图中的数据，如果使用两条直线拟合是否比使用一组常数来建模好呢
来源：https://blog.csdn.net/weixin_41580067/article/details/86220782 一 XGBoost实例演练 上面的算法流程有些抽象，所以我们还是以实例来一步一步的实现XGBoost,数据集如下表： 1、生成第一颗树 回顾我们上面的原理分析，对该结点 ...
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2021-06-04 23:22:00
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回归树在选择不同特征作为分裂节点的策略上，与基础篇6的决策树的思路类似。不同之处在于，回归树叶节点的数据类型不是离散型，而是连续型。决策树每个叶节点依照训练数据表现的概率倾向决定了其最终的预测类；而回归树的叶节点确实一个个具体的值，从预测值连续这个意义上严格地讲，回归树不能成为“回归算法”。因为回归树的叶节点返回的是“一团”训练数据的均值，而不是具体的，连续的预测值。下面使用回归树对美国波士顿房训
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2024-04-01 08:42:53
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上篇《深恶痛绝的超参》已经介绍了很多实用的调参方式，今天来看一篇更有趣的跳槽方法，用ML的方式调ML的模型我们用我们熟悉的模型去调我们熟悉的模型，看到这里很晕是不是，接下来我们就看看XGBoost如何调XGBoost。
原创
2021-07-12 15:47:23
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1 选择弱评估器：重要参数booster for booster in ["gbtree","gblinear","dart"]: reg = XGBR(n_estimators=180 ,learning_rate=0.1 ,random_state=420 ,booster=booster).f
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2021-07-04 10:15:00
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
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2023-09-28 14:16:53
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XGBoostXGBoostXGBoost
原创
2021-08-02 15:23:04
274阅读
1. XGBoost简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上 ...
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2021-10-16 02:02:00
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男性更喜欢电子游戏，故先根
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2023-06-21 20:08:34
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1. XGBoost简介 XGBoost的全称是eXtreme Gradient Boosting，它是经过优化的分布式梯度提升库，旨在高效、灵活且可移植。XGBoost是大规模并行boosting tree的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree工具包，比常见的工具包快10倍以上 ...
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2021-10-16 02:02:00
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XGboost
原创
2021-08-02 14:30:05
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1 过拟合：剪枝参数与回归模型调参 dfull = xgb.DMatrix(X,y) param1 = {'silent':True #并非默认 ,'obj':'reg:linear' #并非默认 ,"subsample":1 ,"max_depth":6 ,"eta":0.3 ,"gamma":0
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2021-07-04 10:53:00
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背景知识：这两天公司想把xgboost模型做的件量预测移植到spark xgboost上，然后就开始了漫漫长路。踩了很多坑，然后把自己的目前可运行的一个demo放上来跟大家分享。1.环境：idealinux系统这里有个坑：如果不想去编译xgboost，通过maven引入的xgboost4j包只支持linux系统，因为windows需要.dll文件，linux需要.so文件，而mav...
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2022-01-17 14:32:30
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#使用网格搜索来查找最佳的参数组合 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param = {"reg_alpha":np.arange(0,5,0.05),"reg_lambda":np.arange(0,2,0.05)} gscv = G
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2021-07-04 10:30:00
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Aug 19 13:19:26 2017@author: luogan"""import pandas as pd#df = pd.read_excel('data.xlsx')from sklearn.preprocessing import L...
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2023-01-12 23:51:21
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XGBoost的核心原理在于使用损失函数的梯度信息来逐步优化模型，同时加入正则化项以防止过拟合，使得模型在保持高精度的
XGBoost实战XGBoost实战XGBoost实战
原创
2021-08-02 14:28:38
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