bagging-trees

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: Machine-Learning Machine-Learning
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：104.76MB 上传时间：2021-03-28

: Ensembles_of_Oblique_Decision_Trees 该存储库包含几种与Scikit-Learn的Bagging分类器兼容的决策树算法。有关完整的实验设置和结果，请检查。如果您认为此代码有用，请引用我的工作。引文 Majumder，T.（2020年）。倾斜决策树的合奏[德克萨斯大学...
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：2.61MB 上传时间：2021-02-11

: Mastering Machine Learning with scikit-learn [2017,第二版] Create ensembles of estimators using bagging and boosting techniques Discover hidden structures in data using K-Means clustering Evaluate the performance of machine learning systems in common tasks ...
评级：4 浏览量：281 收藏量：0 资源大小：5.17MB 上传时间：2017-08-16

: 非人寿保险定价的数据分析-研究论文这些说明旨在为精算师提供保险定价和数据科学方面的广泛技能。我们从广义线性模型，广义加性模型和可信度理论的经典世界开始。这些方法构成了更深入的统计理解的基础。然后，我们介绍了几种机器学习技术，例如...
评级：0 浏览量：106 收藏量：1 资源大小：7MB 上传时间：2021-05-20

: Mastering Machine Learning with scikit-learn -2017.7.24 Create ensembles of estimators using bagging and boosting techniques Discover hidden structures in data using K-Means clustering Evaluate the performance of machine learning systems in common tasks ...
评级：0 浏览量：187 收藏量：0 资源大小：8.23MB 上传时间：2017-08-17

: Renfe_pred_avg_price:预测西班牙火车票数据的平ASP格有关该项目的技术细节： :round_pushpin: 编程语言： Python :round_pushpin: 图书馆： scikit-learn :round_pushpin: 应用算法： Decision tree ， Bagging ， Boosting ， Random forest和Xgboost数据源： Kggle：...
评级：0 浏览量：112 收藏量：0 资源大小：8.91MB 上传时间：2021-05-23

: Mastering Machine Learning with scikit-learn 第二版 2017 Bagging 141 Boosting 144 Stacking 146 Summary 148 Chapter 10: The Perceptron 149 The perceptron 149 Activation functions 150 The perceptron learning algorithm 152 Binary classification with the ...
评级：0 浏览量：261 收藏量：1 资源大小：11.1MB 上传时间：2018-07-01

: Boosting-Machine-Learning-Models-in-Python-master.zip after installing the necessary tools you will jump straight into the bagging method so as to get the best results from algorithms that are highly sensitive to specific data—for example, algorithms ...
评级：0 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：117KB 上传时间：2020-04-02

: 论文研究-基于分类问题的选择性集成学习研究.pdf 提出了一种应用于分类问题，以分类回归树为基学习器，并综合了AdaBoost.M1和Bagging算法特点，利用变相似度聚类技术和贪婪算法来进行选择性集成学习的算法——SECAdaBoostBagging Trees，并将其与几种常用的机器...
评级：0 浏览量：136 收藏量：0 资源大小：271KB 上传时间：2019-07-22

: 机器学习：机器学习机器学习机器学习德克萨斯州达拉斯大学（UTD）的Nicholas Ruozzi教授将其作为机器学习课程（CS 6375）的一部分实施。实现了不同的机器学习模型，例如梯度下降（线性回归）随机梯度下降支持向量机（二次编程）用于...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2021-02-03

: 机器学习机器学习机器学习德克萨斯州达拉斯大学（UTD）的Nicholas Ruozzi教授将其作为机器学习课程（CS 6375）的一部分实施。实现了不同的机器学习模型，例如梯度下降（线性回归）随机梯度下降支持向量机（二次编程）用于...
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：215KB 上传时间：2021-02-04

: Python使用sklearn实现的各种回归算法示例集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees 1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10...
评级：0 浏览量：506 收藏量：0 资源大小：421KB 上传时间：2020-12-26

: python 进行各种回归集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees ##学会了数据分层抽样，以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。继续学习网址：使用sklearn做各种回归数据准备 from matplotlib ...
评级：0 浏览量：455 收藏量：0 资源大小：105KB 上传时间：2020-12-20

: 随机森林 (Random Forests) 简单介绍与应用如随机森林(Forests of randomized trees) 与袋装法(Bagging methods) 。提升法(boosting methods)：训练开始后，从第二个模型开始，每个模型是针对前一个模型进行加权叠加。如自适应提升(Adaboost) 与梯度树...
评级：0 浏览量：869 收藏量：1 资源大小：88KB 上传时间：2020-12-22

: DecisionJungle:在WEKA中实施决策丛林。决策有向无环图的袋组合 weka.classifiers.trees中的DecisionJungle类可创建结合了Bagging和Random Feature选择的Decision Jungle整体分类器。与“随机森林”类似，但模型中的节点数量较少，这在内存受限的设备中很有用。
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：11.87MB 上传时间：2021-05-08

: 模型预测的利器——随机森林 Random Forests grows many classication trees. To classify a new object from an input vector, put the input vector down each of the trees in the forest. Each tree gives a classication, and we say the ...
评级：4 浏览量：776 收藏量：2 资源大小：1.1MB 上传时间：2012-12-02

: Springer-Modern.Multivariate.Statistical.Techniques.Regression.classification.and.manifold.learning.... multivariate reduced-rank regression, nonlinear manifold learning, bagging, boosting, random forests, independent component analysis, support vector machines, and classification and regression trees....
评级：5 浏览量：358 收藏量：2 资源大小：17.34MB 上传时间：2009-07-20

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