魔笔平台提供了集成百炼模型的功能
魔笔平台提供了强大的百炼模型集成功能，允许用户通过简单的配置，实现对百炼模型的无缝连接和数据交互。本文档将指导您如何创建和使用百炼模型集成。
【树模型与集成学习】(task8)阶段性总结（更新ing）
一、总结and回顾(task1)决策树（上）（1）决策树常用于分类，目标就是将具有 P PP 维特征的 n nn 个样本分到 C CC 个类别中，相当于做一个映射 C = f ( n ) C = f(n)C=f(n) ，将样本经过一种变换赋予一个 l a b e l labellabel。可以把分类的过程表示成一棵树，每次通过选择一个特征 p i pipi 来进行进一步分叉。而根据每次分叉选择哪....
【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
一、GBDT+LR简介协同过滤和矩阵分解存在的劣势就是仅利用了用户与物品相互行为信息进行推荐， 忽视了用户自身特征， 物品自身特征以及上下文信息等，导致生成的结果往往会比较片面。2014年由Facebook提出的GBDT+LR模型， 该模型利用GBDT自动进行特征筛选和组合， 进而生成新的离散特征向量， 再把该特征向量当做LR模型的输入， 来产生最后的预测结果， 该模型能够综合利用用户、物品和上....
【树模型与集成学习】(task5)自适应提升法AdaBoost（更新ing）
一、Adaboost概述自适应提升算法Adaboost，Adaptive Boosting。自适应是指Adaboost会根据本轮样本的误差结果来分配下一轮模型训练时样本在模型中的相对权重，即对错误的或偏差大的样本适度“重视”，对正确的或偏差小的样本适度“放松”，这里的“重视”和“放松”具体体现在了Adaboost的损失函数设计以及样本权重的更新策略。1.1 一个栗子【对Adaboost的通俗理解....
【树模型与集成学习】(task4)两种并行集成的树模型
一、随机森林1.1 算法介绍随机森林是以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。（1）随机森林当处理回归问题时，输出值为各学习器的均值；（2）随机森林当处理分类问题时有两种策略：第一种是原始论文中使用的投票策略，即每个学习器输出一个类别，返回最高预测频率的类别；第二种是sklearn中采用的概率聚合策略，即通过各个学习器输出的概率分布先计算样本属于某个类别的平均概率，在对平均的概....
【树模型与集成学习】(task3)集成模式
一、集成的原因我们在有限数据上训练模型，再用模型去预测新的数据，并期望在新数据上得到较低的预测损失，这里的预测损失可以指分类问题的错判率或回归问题的均方误差等各类评价指标。对于实际问题中的数据，可以认为它总是由某一个分布p pp生成得到的，不妨设训练集合上有限的n nn个样本满足：而这些样本对应的标签是通过真实模型f ff和噪声对于新来的样本X ~ ∼ p ( X ) \tilde{\textb....
【树模型与集成学习】(task2)代码实现CART树（更新ing）
一、回顾决策树算法二、代码实践from CART import DecisionTreeRegressor from CARTclassifier import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor as dt from sklearn.tree import DecisionTreeClass....
【树模型与集成学习】(task1)决策树（上）
学习心得（1）决策树常用于分类，目标就是将具有 P PP 维特征的 n nn 个样本分到 C CC 个类别中，相当于做一个映射 C = f ( n ) C = f(n)C=f(n) ，将样本经过一种变换赋予一个 l a b e l labellabel。可以把分类的过程表示成一棵树，每次通过选择一个特征 p i pipi 来进行进一步分叉。而根据每次分叉选择哪个特征对样本进行划分，能够又快又准地....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。