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標(biāo)簽 > 隨機(jī)森林
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深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)可視化(簡稱ML可視化)一般是指通過圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,使技術(shù)和非技...
2024-04-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 377 0
聯(lián)結(jié)主義類模型是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型。其基本單元是神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入,通過調(diào)整權(quán)重來改變輸入對(duì)神經(jīng)元的影響。...
2024-04-12 標(biāo)簽:支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 1630 0
Boosting是一種集成技術(shù),嘗試從多個(gè)弱分類器創(chuàng)建強(qiáng)分類器。這是通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建模型,然后創(chuàng)建第二個(gè)模型來嘗試糾正第一個(gè)模型中的錯(cuò)誤來完成的。添加...
2023-11-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)函數(shù) 439 0
二項(xiàng)logistic回歸模型是一種分類模型,由條件概率分布P(Y|X)表示,形式為參數(shù)化的logistic分布。這里隨機(jī)變量X取值為實(shí)數(shù),隨機(jī)變量Y取值...
2023-10-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機(jī)器學(xué)習(xí) 1960 0
特征重要性分析用于了解每個(gè)特征(變量或輸入)對(duì)于做出預(yù)測(cè)的有用性或價(jià)值。目標(biāo)是確定對(duì)模型輸出影響最大的最重要的特征,它是機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的一種方法。
2023-10-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)python 360 0
本項(xiàng)研究中使用的電子鼻系統(tǒng)由氣體傳感器陣列、微控制器和計(jì)算機(jī)構(gòu)成(如圖2所示)。在這種情況下,一種金屬氧化物氣體傳感器被用于記錄呼出的氣體。
2023-07-11 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣體傳感器 446 0
本文中采用如圖1所示的局域深度采樣特征。其中藍(lán)色點(diǎn)表示圖像I中給定的像素x,以該像素為中心生成一個(gè)5*5的格點(diǎn)矩陣,紅色的格點(diǎn)表示要進(jìn)行深度采樣的點(diǎn)。
2023-03-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RGB圖像技術(shù) 633 0
深入了解六種最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法類型
相似度算法被用來衡量一對(duì)記錄、節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)點(diǎn)或文本之間的相似性。這些算法可以基于兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離(如歐氏距離)或文本的相似性(如Levenshtein算法)。
2023-02-02 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林 654 0
隨機(jī)森林算法原理_隨機(jī)森林算法的優(yōu)缺點(diǎn)
集成學(xué)習(xí)有兩個(gè)流派,一個(gè)是boosting,特點(diǎn)是各個(gè)弱學(xué)習(xí)器之間有依賴關(guān)系;一個(gè)是bagging,特點(diǎn)是各個(gè)弱學(xué)習(xí)器之間沒依賴關(guān)系,可以并行擬合。
2020-12-09 標(biāo)簽:集成學(xué)習(xí)隨機(jī)森林 3.1萬 0
如何通過XGBoost解釋機(jī)器學(xué)習(xí)
本文為大家介紹用XGBoost解釋機(jī)器學(xué)習(xí)。 這是一個(gè)故事,關(guān)于錯(cuò)誤地解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的危險(xiǎn)以及正確解釋所帶來的價(jià)值。如果你發(fā)現(xiàn)梯度提升或隨機(jī)森林之類的...
2020-10-12 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林XGBoost 1806 0
Random Forest算法 python實(shí)現(xiàn)案例分析
隨機(jī)森林由Breiman提出的一種分類算法,它使用Bootstrap重采樣技術(shù),從原始訓(xùn)練樣本集中有放回的重復(fù)隨機(jī)抽取n個(gè)樣本生成新的樣本集合,以此作為...
2019-09-23 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python隨機(jī)森林 4720 0
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南——集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林
本章討論的最后一個(gè)集成方法叫做 Stacking(stacked generalization 的縮寫)。這個(gè)算法基于一個(gè)簡單的想法:不使用瑣碎的函數(shù)(...
深入淺出地介紹集成、Bagging、隨機(jī)森林、特征重要性
集成是一組協(xié)作貢獻(xiàn)的元素。一個(gè)熟悉的例子是合奏,組合不同的樂器創(chuàng)建動(dòng)聽的和聲。在集成中,最終的整體輸出比任何單個(gè)部分的表現(xiàn)更重要。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法之隨機(jī)森林算法詳解及工作原理圖解
隨機(jī)森林是一種靈活且易于使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,即便沒有超參數(shù)調(diào)優(yōu),也可以在大多數(shù)情況下得到很好的結(jié)果。它也是最常用的算法之一,因?yàn)樗芎喴祝瓤捎糜诜诸愐?..
2018-03-14 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)森林 31.9萬 0
LTR同樣是一個(gè)回歸問題。你手頭上有一系列評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),來衡量一個(gè)文檔與某個(gè)查詢的相關(guān)度等級(jí)。我們的相關(guān)度等級(jí)取值從A到F,更常見的情況是取值從0(完全不相...
2017-10-29 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)線性模型隨機(jī)森林 3096 0
為什么要引入隨機(jī)森林呢。我們知道,同一批數(shù)據(jù),我們只能產(chǎn)生一顆決策樹,這個(gè)變化就比較單一了,這就有了集成學(xué)習(xí)的概念。
2017-10-18 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹隨機(jī)森林 3679 0
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