代码编织梦想

python梯度提升决策树的方法示例-爱代码爱编程

梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,简称GBDT)是一种基于集成学习的算法,它通过构建多个决策树模型,并将它们组合在一起来实现更好的预测性能。GBDT的核心思想是在每轮迭代中,根据当前模型的残差(真实值与预测值之差)来训练一个新的决策树,然后将这个新树添加到模型中,以不断减少预测误差。 1. 示例一:使用鸢尾花

高光谱深度学习机器学习实践_高光谱深度学习实践与论文写作-爱代码爱编程

高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论,旨在帮助学员深入理解科学原理。结合Python编程工具,专注于解决高光谱数据读取、数据预处理、高光谱数据机器学习等技术难题,通过复现高光谱数据处理和分析过程,并解析代码,使学员掌握python高光谱数据处理技巧。通过矿物识别、农业应用、木材含水

【考研数学】开始强化,基础阶段学的的概念公式都忘光了,咋办?-爱代码爱编程

数学一125+学长前来解答,基础不牢地动山摇,这种情况很有可能是基础没打好! 你可以重新翻阅线性代数教材或笔记,重点复习基础概念和公式。确保理解每个概念的含义以及公式的适用条件。 还有为线性代数制定一个详细的复习计划,包括每天复习的章节和内容。计划应该既有挑战性,又符合您的实际情况。 线性代数通常包括向量空间、矩阵理论、线性变换、特征值和特征向量等主

temperature&top-爱代码爱编程

一、温度 在语言模型中使用温度(temperature)这个参数是为了控制文本生成过程中的随机性和可预测性。这个概念来自于统计力学中的温度概念,在那里它用来描述系统的熵(或随机性)水平。在语言模型中,输出概率分布上的温度参

山东大学机器学习实验 lab9 决策树_山东大学机器学习决策树-爱代码爱编程

山东大学机器学习实验lab9 决策树 所有公式来源于<<机器学习>>周志华 github上有.ipynb源文件 修改: 2024 5.17 建议去github上,这上边的那个文件读取

unet心电信号分割方法(pytorch)_unet信号处理-爱代码爱编程

心血管疾病是一种常见病,严重影响人们的健康及日常生活。 近年来随着人们生活习惯的不断变化,心血管疾病对人们影响愈加明显,发病率呈现出逐年攀升的趋势,心血管疾病是中国城乡居民死亡的首要原因。心电图ECG已被广泛用于研究心跳活动。作为一种无创的方法,ECG的相关研究为了解心脏的功能提供了便利。对心电图进行有效分析可以为心血管疾病的诊断和防治提供丰富的信息,进而

山东大学机器学习实验11_山东大学机器学习实验决策树-爱代码爱编程

1.使用信息熵,基尼寻找最优划分 2.使用决策树解决回归问题 模拟使用信息熵划分: 这里我们模拟使用信息熵进行划分,信息熵公式如下: 首先对每个属性尝试分类并计算出信息熵,从结果可以看出第0维度的信息熵最小,即纯度最高,为0.462.

山东大学机器学习实验12_山东大学随机森林-爱代码爱编程

学习随机森林的非参数算法 观察和解决随机森林的过拟合 实验内容 在这个练习中,我们将看看激励另一个强大的算法——一种称为随机森林的非参数算法。随机森林是一个集成方法的一个例子,这意味着它依赖于对一个更简单的估计器的集成的结果的聚合。这种集成方法的有点令人惊讶的结果是,总和可以大于部分:也就是说,在许多估计者中的多数投票最终可能比进

【初中生讲机器学习】13. 决策树算法一万字详解!一篇带你看懂!-爱代码爱编程

创建时间:2024-03-02 最后编辑时间:2024-03-02 作者:Geeker_LStar 你好呀~这里是 Geeker_LStar 的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~ 我是 Geeker_LStar,一名初

毕业设计-爱代码爱编程

目录 前言 设计思路 一、课题背景与意义 二、算法理论原理 2.1 注意力模块 2.2 大尺寸遥感图像检测架构 三、检测的实现 3.1 数据集 3.2 实验及结果分析 实现效果图样例 最后 前言        📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几

anaconda卸载怎么卸载干净(长话短说)_如何删除anaconda残留文件-爱代码爱编程

anaconda彻底卸载 1.打开Anaconda Prompt 2下载清理包 此步必须在非base安装,base无法安装(如下,显示一直在安装,但无法安装) 2.1需安装另外虚拟环境 代码如下: conda create -n your_env_name python=x.x #your_env_name虚拟环境名称 #pyt

python-爱代码爱编程

目录 1 数据集介绍 1.1wave数据集 1.1.1数据准备 1.1.2数据展示  1.2鸢尾花数据集 1.2.1数据准备  1.2.2数据展示,鸢尾花有四个特征 ​编辑 1.3波士顿房价数据集 1.3.1数据导入  1.3.2数据展示 1.4葡萄酒数据集 1.4.1模块导入 1.4.2数据展示  ,含有多个特征,划分为三类

山东大学机器学习实验3-爱代码爱编程

在本练习中,您将使用牛顿方法来实现一个分类问题上的逻辑回归。请下载ex4Data.zip并从zip文件中提取文件。在这个练习中,假设一所高中有一个数据集,它代表了40名被大学录取的学生和40名未被录取的学生。每个(x(i)、y(i))培训示例都包含一个学生在两个标准化考试中的分数,以及一个学生是否被录取的标签。你的任务是建立一个二元分类模型,根据学生

【机器学习 复习】第4章 决策树算法(重点)-爱代码爱编程

一、概念 1.原理看图,非常简单: (1)蓝的是节点,白的是分支(条件,或者说是特征,属性,也可以直接写线上,看题目有没有要求), (2)适用于离散的数据,分分分,就完了! (3)训练阶段就是构造一个树,测试阶段就是沿着构造的树走一遍,但是选择哪个特征作为分支节点很难。 2.既可以用于分类,也可以用于回归(区别线性模

解密prompt系列31. llm agent之从经验中不断学习的智能体-爱代码爱编程

前言 Agent智能体的工作流可以简单分成两种:一种是固定的静态工作流,一种是智能体自主决策的动态工作流。 静态流程的Agent举几个例子,例如新闻热点追踪推送Agent,每日新论文摘要总结Agent,它们的优点是可控,

wine意大利红酒数据标准化案例_uci的红酒质量数据集wine.csv-爱代码爱编程

1.数据和环境准备 将通过意大利红酒的部分数据,调用scikit-learn包(sklearn)分别实现0-1标准化和z-score标准化,总结学习这两种标准化方法的特点。 本案例使用的环境为Anaconda + Jupyter notebook。 2.数据说明 我们使用的是UCI提供的红酒数据集,该数据集显示意大利红酒化学分析的结果,共178个样

山东大学计算机学院机器学习实验3_山东大学机器学习实验-爱代码爱编程

山东大学计算机学院机器学习实验3(a Python version) 实验目的: 正则化线性回归和正则化逻辑回归的实现。使用正则化的线性回归和正则化的逻辑回归来拟合数据。使用正则化参数来调整模型的复杂度。使用正则化的正规

自定义 llm:langchain与文心一言擦出火花_langchain 自定义agent 文心一言-爱代码爱编程

自定义 LLM 自定义 LLM 需要实现以下必要的函数: _call :它需要接受一个字符串、可选的停用词,并返回一个字符串。 它还可以实现第二个可选的函数: _identifying_params :用于帮助打印

实验一:wine数据集分类——贝叶斯分类算法_1、经典的红酒分类数据集是指uci机器学习库中的wine数据集。该数据集包含178个样-爱代码爱编程

一、实验目的         该实验的Wine数据集来自于UCI机器学习数据库中,数据集中的数据则是产自意大利同一地区但来自三个不同品种的葡萄酒进行化学分析的结果,分析确定了三种酒中每种所含13种不同成分的数量。         实验的目的就是利用分类算法实现Wine数据集中三种不同品种的葡萄酒分类。通过学习贝叶斯分类相关的知识,我们决定使用贝叶斯

使用 sklearn处理wine和wine_quality数据集_wine数据集处理-爱代码爱编程

import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.cluster import KMeans fr