与#回归#相关的内容第2页 - PmDaddy

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随机森林RF模型超参数的优化：Python实现

本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~

算法金 | 这绝对是不一样的，独一无二的逻辑回归算法体验

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今日 220+/10000 在回归求助 & 送教程这篇文章中，我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿，很多读者表示感兴趣，还有小伙伴问啥时候出书，更有同学贴心的给对象要了份PPT（

算法金 | 通透！！十大回归算法模型最强总结

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今日 170+/10000 问：算法那么多，怎么修炼的过来答：搞定最经典的，这些是低垂的果实前几天发出吴恩达：机器学习的六个核心算法！这篇文章，读者反馈很好，特别推荐阅读。吴恩达

Python实现随机森林RF并对比自变量的重要性

本文介绍在Python环境中，实现随机森林（Random Forest，RF）回归与各自变量重要性分析与排序的过程~

机器学习（三）——K最临近方法构建分类模型（matlab）

K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调：一是K值的大小，K一

机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归

系列文章目录机器学习算法（一）：1. numpy从零实现线性回归机器学习算法（一）：2. 线性回归之多项式回归（特征选取） @目录系列文章目录前言一、理论介绍二、代码实现1、导入库2、准备数据集3、定义预测函数（predict）4 代价（损失）函数5 计算参数梯度6 批量梯度下降7 训练8 可视

「废话少说，放码过来」：博客园2024夏季T恤上架预售

T恤是今年园子周边的重头戏，经过三版设计（1，2，3），差点没戏，还好我们没有放弃，回归最初的设计，终于上架等穿上它的你。在第三版设计预览发布之后，我们开始打样看实物效果，收到样品后，我们被星星的可爱惊呆了，比设计图中还要可爱的多，穿上它仿佛一下回到了童年。为了让星星成为T恤主题唱独角戏，我们正

月光宝盒（vivo流量录制回放平台）正式对外开源

月光宝盒是一个基于流量录制回放的自动化测试平台，通过录制回放取代编写脚本进行自动化回归，提升测试效率和覆盖率。因为其解决方案具有很强的通用性，所以我们把这它开源出来，希望能帮助到有需要的用户。

SMOTE与SMOGN算法R语言代码

本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~

今天我们来聊Java IO模型，BIO、NIO、AIO三种常见IO模型

一、写在开头很久没更新喽，最近build哥一直在忙着工作，忙着写小说，都忘记学习自己的本职了，哈哈，不过现在正式回归！我们继续学习Java的IO相关内容，之前我们了解到，所谓的IO（Input/Output）就是计算机系统与外部设备之间通信的过程。二、IO调用过程接下来我们从应用调用的过程中

算法金 | 一个强大的算法模型，GPR ！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」抱个拳，送个礼高斯过程回归（GPR）是一种非参数化的贝叶斯方法，用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同，GPR 能够通过指定的核函数捕捉复杂的非线性关系，并提供不确定性的估计。在本

统计建模基础

什么是建模？问题——>数据——>模型——>结论统计建模的本质收集、分析、展示、解释数据统计问题回归：横截面数据、纵向数据分类：横截面数据、分类数据我们观测不到真值，观测到的数据一定有误差。如何确定模型？ 1.根据探索性数据分析主观确定一个参数模型或者一个算法。 2.根据已知数据训

算法金 | 必会的机器学习评估指标

构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标

算法金 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost 算法大全

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」决策树是一种简单直观的机器学习算法，它广泛应用于分类和回归问题中。它的核心思想是将复杂的决策过程分解成一系列简单的决策，通过不断地将数据集分割成更小的子集来进行预测。本文将带你详细了解决

LuBase 低代码开发框架介绍 - 可私有化部署

框架定位面向开发人员，针对管理软件领域，对页面交互和通用功能进行高阶封装，逐步打造成平台型、生态型开发工具。涓涓细流，汇聚成海，基于 PBC（组件式开发）开发理念，让功能模块的复用更简单。让管理软件开发回归到对需求的深入思考和求解。框架简介 LuBase 是以数据模型驱动，可视化表单和页面

算法金 | 奇奇怪怪的正则化

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」开篇引言正则化定义正则化通俗理解正则化类型 L1正则化（Lasso回归） L2正则化（Ridge回归） Elastic Net Lp正则化 Early Stopping Dropo

算法金 | 一个强大的算法模型，GP ！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯

AlexNet论文解读

前言作为深度学习的开山之作AlexNet，确实给后来的研究者们很大的启发，使用神经网络来做具体的任务，如分类任务、回归（预测）任务等，尽管AlexNet在今天看来已经有很多神经网络超越了它，但是它依然是重要的。AlexNet的作者Alex Krizhevsky首次在两块GTX 580 GPU上做神

给大家分享一套非常棒的python机器学习课程

给大家分享一套非常棒的python机器学习课程——《AI小天才：让小学生轻松掌握机器学习》，2024年5月完结新课，提供配套的代码+笔记+软件包下载！学完本课程，可以轻松掌握机器学习的全面应用，复杂特征工程，数据回归，分类，算法的项目实战应用，以小学生的视角和知识储备即可学会。课程名字：AI小天才：

聊聊基于Alink库的随机森林模型

概述随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。随机森林的基本原理可以概括如下：随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽

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