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Python师资培训-机器学习进阶_24小时线上课程, 试听咨询WX: 13321178792
Python机器学习进阶课, 24小时线上课程+资料+答疑, 通过三大主题的原理+学术应用+前沿进展晋升机器学习学术应用高手, 以学术应用为范例讲解。
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10天学会Sklearn机器学习建模in Python:课件笔记+数据+代码等0 个回复 - 201 次查看 数据day01 KNN.xmind KNN分类预测.ipynb KNN算法.ipynb adults.txt film.xlsx Lipynb_checkpoints 数据day02 作业和数据 课堂代码 笔记.txt 数据day03 线性回归的应用场景.ipynb 笔记.txt 分类 ...2024-4-28 20:05 - 2023D - 现金交易版
人工智能研究生课程：课件+代码/机器学习/深度学6 个回复 - 273 次查看 人工智能研究生课程：课件+代码（基于贴子字数的限制，内能选择部分文件夹中的内容展开） 一、 课程资料 09集成学习 09-15-Stacking.pdf 09-14-XGBoost代码实现.pdf 09-16-Stacking 代码实现.pdf 09-13-XGBoos ...2024-4-14 08:03 - 2023Hua - 现金交易版
人工智能研究生课程：课件+数据+代码/AI-朴素贝叶斯,拉普拉斯,方差矩阵0 个回复 - 134 次查看 人工智能研究生课程：课件+数据+代码/AI 一、课件 09集成学习 08主成分分析 08-05-基于数据矩阵的奇异值分解算法代码实现.pdf 08-06-Sklearn实现PCA.pdf 08-07-案例：PCA实现照片压缩.pdf 08-03-协方差矩阵 ...2024-3-28 05:30 - 2023Hua - 现金交易版
经典机器学习算法（python实现源码及数据）贝叶斯聚类决策树集成学习PCA感知机SVM等等0 个回复 - 149 次查看 经典机器学习算法（python实现源码及数据）贝叶斯聚类决策树集成学习PCA感知机SVM等等 常用机器学习算法的python实现案例。通过实战案例对机器学习算法、数据处理方法、可视化方法进行全方位讲解，内容涵盖全面， ...2023-11-13 09:53 - yusb - 现金交易版
机器学习（2）：集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码+决策树、集成学习1 个回复 - 296 次查看 机器学习（2）：集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码+决策树、集成学习 机器学习（2）：集成学习：随机森林、GBDT、XGBoost_随堂代码+决策树、集成学习 机器学习（2）：集成学习：随机森林、GBDT、XGB ...2023-6-28 14:12 - 2023D - 现金交易版
机器学习，深度学习，集成学习，金融科技工具箱_pub：中央财大学习资料2 个回复 - 951 次查看 机器学习，深度学习，集成学习，金融科技工具箱_pub：中央财大学习资料 course_1为什么要学习通用编程.pdf course_2 Python科学计算（3）。ipynb course4网络爬虫.pdf course_5自然语言处理.pdf course ...2022-1-14 10:45 - Lamarr-202110 - 现金交易版
R数据分析：集成学习方法之随机生存森林的原理和做法，实例解析
2 个回复 - 430 次查看 很久很久以前给大家写过决策树，非常简单明了的算法。今天给大家写随机（生存）森林，随机森林是集成了很多个决策数的集成模型。像随机森林这样将很多个基本学习器集合起来形成一个更加强大的学习器的这么一种集成思 ...2023-11-23 21:30 - codewar - R语言论坛
2 个回复 - 430 次查看 很久很久以前给大家写过决策树，非常简单明了的算法。今天给大家写随机（生存）森林，随机森林是集成了很多个决策数的集成模型。像随机森林这样将很多个基本学习器集合起来形成一个更加强大的学习器的这么一种集成思 ...2023-11-23 21:30 - codewar - R语言论坛
集成学习概述
0 个回复 - 301 次查看 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost ...2022-12-12 16:12 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
0 个回复 - 301 次查看 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost ...2022-12-12 16:12 - 我是小趴菜 - 数据分析与数据挖掘
机器学习中集成学习指什么？
0 个回复 - 458 次查看 集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，是通过建立一组独立的机器学习模型，构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 机器学习中集 ...2022-5-27 09:11 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
0 个回复 - 458 次查看 集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，是通过建立一组独立的机器学习模型，构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 机器学习中集 ...2022-5-27 09:11 - AIU人工智能学院 - 数据分析师（CDA）专版
信用评估与违约预测的模型性能调优—决策树集成学习应用
1 个回复 - 672 次查看 在信贷风控场景中，贷前模型的应用对于申请用户的风险防范发挥着重要作用，例如信用评估、欺诈识别、违约预测等。模型的建立过程，必然需要某种机器学习算法来实现，而常用的算法包括逻辑回归、随机森林、XGBoost、L ...2022-5-17 18:27 - 滨滨有利123 - 大数据技术
1 个回复 - 672 次查看 在信贷风控场景中，贷前模型的应用对于申请用户的风险防范发挥着重要作用，例如信用评估、欺诈识别、违约预测等。模型的建立过程，必然需要某种机器学习算法来实现，而常用的算法包括逻辑回归、随机森林、XGBoost、L ...2022-5-17 18:27 - 滨滨有利123 - 大数据技术
游客到达量的季节和趋势预测：一个自适应的方法
多尺度集成学习方法
0 个回复 - 137 次查看 摘要翻译： 准确地预测游客到达的季节和趋势是一项非常具有挑战性的任务。鉴于游客到达量的季节性和趋势预测的重要性，以往的研究工作对此关注有限。本文提出了一种基于变分模式分解(VMD)和最小二乘支持向量回归(LSS ...2022-3-9 08:45 - 大多数88 - Forum
0 个回复 - 137 次查看 摘要翻译： 准确地预测游客到达的季节和趋势是一项非常具有挑战性的任务。鉴于游客到达量的季节性和趋势预测的重要性，以往的研究工作对此关注有限。本文提出了一种基于变分模式分解(VMD)和最小二乘支持向量回归(LSS ...2022-3-9 08:45 - 大多数88 - Forum
基于集成深度学习和集成学习的语音去混响
算法
0 个回复 - 346 次查看 摘要翻译： 混响通常是由墙壁、天花板和地板的声音反射引起的，它会导致声学应用的严重性能退化。由于混响信号的衰减效应和时延效应的复杂组合，使得混响特性难以表征，如何有效地从混响信号中提取出无回声语音信号一 ...2022-3-5 08:26 - mingdashike22 - Forum
0 个回复 - 346 次查看 摘要翻译： 混响通常是由墙壁、天花板和地板的声音反射引起的，它会导致声学应用的严重性能退化。由于混响信号的衰减效应和时延效应的复杂组合，使得混响特性难以表征，如何有效地从混响信号中提取出无回声语音信号一 ...2022-3-5 08:26 - mingdashike22 - Forum
集成学习免费与进化算法？
0 个回复 - 244 次查看 摘要翻译： 进化学习通过进化一个分类器群体来进行，它通常从分类器群体中返回（除了一些值得注意的例外）一个运行最好的分类器作为最终结果。与此同时，集成学习作为近十年来监督机器学习中最有效的方法之一，通过建 ...2022-3-2 20:36 - 能者818 - Forum
0 个回复 - 244 次查看 摘要翻译： 进化学习通过进化一个分类器群体来进行，它通常从分类器群体中返回（除了一些值得注意的例外）一个运行最好的分类器作为最终结果。与此同时，集成学习作为近十年来监督机器学习中最有效的方法之一，通过建 ...2022-3-2 20:36 - 能者818 - Forum
【学习笔记】8.20打卡
集成学习
集成学习（ensemble learning）本身不是一个单 ...
0 个回复 - 374 次查看 8.20打卡 集成学习 集成学习（ensemble learning）本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。 集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成 ...2020-8-20 23:42 - 田JL - Forum
0 个回复 - 374 次查看 8.20打卡 集成学习 集成学习（ensemble learning）本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。 集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成 ...2020-8-20 23:42 - 田JL - Forum
用R测试逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、SVM，及集成学习的分类性能（二）
8 个回复 - 6474 次查看 续上一篇写的.http://bbs.pinggu.org/thread-5993232-1-1.html网格化参数寻优随机森林 在准备好数据之后，我们大部分时间是花在参数调整和寻优上，下面提供了网格化参数寻优的方式，R提供才caret包支持主要的 ...2017-9-29 14:01 - 阿扁V5 - 数据分析与数据挖掘
8 个回复 - 6474 次查看 续上一篇写的.http://bbs.pinggu.org/thread-5993232-1-1.html网格化参数寻优随机森林 在准备好数据之后，我们大部分时间是花在参数调整和寻优上，下面提供了网格化参数寻优的方式，R提供才caret包支持主要的 ...2017-9-29 14:01 - 阿扁V5 - 数据分析与数据挖掘
用R测试逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、SVM，及集成学习的分类性能（一）
4 个回复 - 7561 次查看 前言 本人最近出于公司的业务需求，要构建反欺诈模型，所以测试了逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、SVM等一系列单一机器学习算法，以及集成学习等方法，在这里将实现方式分享给各位，毕竟业务场景不一样 ...2017-9-25 10:17 - 阿扁V5 - 数据分析与数据挖掘
4 个回复 - 7561 次查看 前言 本人最近出于公司的业务需求，要构建反欺诈模型，所以测试了逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、SVM等一系列单一机器学习算法，以及集成学习等方法，在这里将实现方式分享给各位，毕竟业务场景不一样 ...2017-9-25 10:17 - 阿扁V5 - 数据分析与数据挖掘
【CDA】学习笔记|集成学习
3 个回复 - 1188 次查看 集成学习主要需要掌握哪些内容？ 1 集成学习定义 2 个体学习器：两种方法 3 Boosting和bagging 4 结合策略5 AdaBoost 6 Random forest7 Stacking2019-3-19 17:48 - dreamhappy2012 - Forum
3 个回复 - 1188 次查看 集成学习主要需要掌握哪些内容？ 1 集成学习定义 2 个体学习器：两种方法 3 Boosting和bagging 4 结合策略5 AdaBoost 6 Random forest7 Stacking2019-3-19 17:48 - dreamhappy2012 - Forum
R语言集成学习中遇到的问题？
3 个回复 - 2037 次查看 遇到一个分类问题，需要用到集成学习，多数样本和少数样本的比例大概是3000：80，不平衡，特征大概70个。整个思路是：一方面先将特征集聚类，然后从每个类中选出有代表性的类构成特征空间，再随机从特征空间中抽取特 ...2018-4-6 22:46 - lanlanmei - R语言论坛
3 个回复 - 2037 次查看 遇到一个分类问题，需要用到集成学习，多数样本和少数样本的比例大概是3000：80，不平衡，特征大概70个。整个思路是：一方面先将特征集聚类，然后从每个类中选出有代表性的类构成特征空间，再随机从特征空间中抽取特 ...2018-4-6 22:46 - lanlanmei - R语言论坛
选择性集成学习算法的研究
0 个回复 - 505 次查看 摘要：通过选择性集成可以获得比单个学习器和全部集成学习更好的学习效果，可以显著地提高学习系统的泛化性能。文中提出一种多层次选择性集成学习算法，即在基分类器中通过多次按权重进行部分选择，形成多个集成分类 ...2018-2-20 13:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 505 次查看 摘要：通过选择性集成可以获得比单个学习器和全部集成学习更好的学习效果，可以显著地提高学习系统的泛化性能。文中提出一种多层次选择性集成学习算法，即在基分类器中通过多次按权重进行部分选择，形成多个集成分类 ...2018-2-20 13:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
基于两阶段集成学习的分类器集成
0 个回复 - 435 次查看 摘要：为了学习集成函数，提高分类性能，提出了两阶段集成学习方法（two-phases ensemble learning,简称为TPEL）．结合垃圾邮件过滤一个2类文本分类问题，在4个公用数据集上对TPEL进行了一系列实验．实验结果表明，T ...2018-2-18 20:40 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 435 次查看 摘要：为了学习集成函数，提高分类性能，提出了两阶段集成学习方法（two-phases ensemble learning,简称为TPEL）．结合垃圾邮件过滤一个2类文本分类问题，在4个公用数据集上对TPEL进行了一系列实验．实验结果表明，T ...2018-2-18 20:40 - a智多星 - 人工智能论文版
基于Bootstrap-异质SVM集成学习的肺结节分类方法
0 个回复 - 545 次查看 摘要：为了对肺结节的良、恶性诊断形成定量的客观分析和提高良、恶性的分类正确率，针对肺结节CT图像提出了一种基于Bootstrap-异质SVM的集成学习方法．首先，采用模糊聚类图像分割方法提取肺结节，计算提取出的结节特 ...2018-2-10 08:20 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 545 次查看 摘要：为了对肺结节的良、恶性诊断形成定量的客观分析和提高良、恶性的分类正确率，针对肺结节CT图像提出了一种基于Bootstrap-异质SVM的集成学习方法．首先，采用模糊聚类图像分割方法提取肺结节，计算提取出的结节特 ...2018-2-10 08:20 - DL-er - 人工智能论文版
基于自动语义标注和集成学习的Web服务分类
0 个回复 - 400 次查看 摘要：随着Web服务技术的发展,它们在互联网上发布的数量正在快速增长,智能地去识别每个Web服务成为了高效运用网络的关键,而识别Web服务的第一步就是对它们进行准确地分类.于是对海量的Web服务进行分类成为一项工作量 ...2018-2-8 15:20 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 400 次查看 摘要：随着Web服务技术的发展,它们在互联网上发布的数量正在快速增长,智能地去识别每个Web服务成为了高效运用网络的关键,而识别Web服务的第一步就是对它们进行准确地分类.于是对海量的Web服务进行分类成为一项工作量 ...2018-2-8 15:20 - a智多星 - 人工智能论文版
半监督集成学习综述
0 个回复 - 479 次查看 摘要：半监督学习和集成学习是目前机器学习领域中两个非常重要的研究方向,半监督学习注重利用有标记样本与无标记样本来获得高性能分类器,而集成学习旨在利用多个学习器进行集成以提升弱学习器的精度。半监督集成学习 ...2018-1-28 03:39 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 479 次查看 摘要：半监督学习和集成学习是目前机器学习领域中两个非常重要的研究方向,半监督学习注重利用有标记样本与无标记样本来获得高性能分类器,而集成学习旨在利用多个学习器进行集成以提升弱学习器的精度。半监督集成学习 ...2018-1-28 03:39 - a智多星 - 人工智能论文版
一种多层次选择性集成学习算法
0 个回复 - 422 次查看 摘要：选择性集成学习是为解决同一个问题而训练多个基分类器,并依据某种规则选取部分基分类器的结果进行整合的学习算法。通过选择性集成可以获得比单个学习器和全部集成学习更好的学习效果,可以显著地提高学习系统的 ...2018-1-26 07:20 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 422 次查看 摘要：选择性集成学习是为解决同一个问题而训练多个基分类器,并依据某种规则选取部分基分类器的结果进行整合的学习算法。通过选择性集成可以获得比单个学习器和全部集成学习更好的学习效果,可以显著地提高学习系统的 ...2018-1-26 07:20 - DL-er - 人工智能论文版
一种基于概率校正和集成学习的肠癌肝转移预测模型
0 个回复 - 421 次查看 摘要：提出一种基于概率校正和集成学习的机器学习模型,用来预测患者肠癌肝转移的概率。首先将AdaBoost和Class-bal-anced SVM的概率结果进行校正,再将其结果和Logistic回归的预测结果进行集成,获得最终的预测结果。预 ...2018-1-25 21:00 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 421 次查看 摘要：提出一种基于概率校正和集成学习的机器学习模型,用来预测患者肠癌肝转移的概率。首先将AdaBoost和Class-bal-anced SVM的概率结果进行校正,再将其结果和Logistic回归的预测结果进行集成,获得最终的预测结果。预 ...2018-1-25 21:00 - a智多星 - 人工智能论文版
一种基于集成学习与类指示器的文本分类方法
0 个回复 - 467 次查看 摘要：提出了一种基于集成学习机制与类指示器的文本分类方法.该方法利用AdaBoost.MH算法框架,在每一轮次中,自适应地计算类指示度,通过加权组合所有成员类指示度,获得对理想类指示度的一种逼近.利用最终的类指示度所得 ...2018-1-24 21:59 - 论文库 - 人工智能论文版
0 个回复 - 467 次查看 摘要：提出了一种基于集成学习机制与类指示器的文本分类方法.该方法利用AdaBoost.MH算法框架,在每一轮次中,自适应地计算类指示度,通过加权组合所有成员类指示度,获得对理想类指示度的一种逼近.利用最终的类指示度所得 ...2018-1-24 21:59 - 论文库 - 人工智能论文版
基于集成学习的中小企业信用评价模型
0 个回复 - 888 次查看 摘要：基于集成学习理论的评价模型有效地避免了单一模型过拟合的现象,同时该模型泛化能力更强,预测准确率更高。在金融活动中,中小企业信用评级正是对中小企业未来还贷款能力状况的研究,即对其违约风险进行预测。本文 ...2018-1-24 16:20 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 888 次查看 摘要：基于集成学习理论的评价模型有效地避免了单一模型过拟合的现象,同时该模型泛化能力更强,预测准确率更高。在金融活动中,中小企业信用评级正是对中小企业未来还贷款能力状况的研究,即对其违约风险进行预测。本文 ...2018-1-24 16:20 - DL-er - 人工智能论文版
基于AdaBoost集成学习的演化硬件DNA微阵列数据分类
0 个回复 - 363 次查看 摘要：为了更好地解决DNA微阵列数据的分类问题并进一步提高系统的识别率,提出了一种用于DNA微阵列数据分类的演化硬件多分类器AdaBoost选择性集成学习方法.在系统集成阶段,介绍了2种改进的AdaBoost算法,分别探讨了以样 ...2018-1-23 18:20 - a智多星 - 人工智能论文版
0 个回复 - 363 次查看 摘要：为了更好地解决DNA微阵列数据的分类问题并进一步提高系统的识别率,提出了一种用于DNA微阵列数据分类的演化硬件多分类器AdaBoost选择性集成学习方法.在系统集成阶段,介绍了2种改进的AdaBoost算法,分别探讨了以样 ...2018-1-23 18:20 - a智多星 - 人工智能论文版
基于集成学习的标题分类算法研究
0 个回复 - 371 次查看 摘要：标题分类是对一个标题性语句进行分类,通常这个标题是不超过20个字的短文本,内容精炼且概括性强。针对标题文本的特征稀疏性和含义不确定性,提出了一种融合随机森林与贝叶斯多项式的标题分类算法。该算法将贝叶斯 ...2018-1-21 20:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 371 次查看 摘要：标题分类是对一个标题性语句进行分类,通常这个标题是不超过20个字的短文本,内容精炼且概括性强。针对标题文本的特征稀疏性和含义不确定性,提出了一种融合随机森林与贝叶斯多项式的标题分类算法。该算法将贝叶斯 ...2018-1-21 20:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
递减样本集成学习算法
0 个回复 - 387 次查看 摘要：从多个弱分类器重构出强分类器的集成学习方法是机器学习领域的重要研究方向之一.尽管已有多种多样性基本分类器的生成方法被提出,但这些方法的鲁棒性仍有待提高.递减样本集成学习算法综合了目前最为流行的boost ...2018-1-17 10:40 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 387 次查看 摘要：从多个弱分类器重构出强分类器的集成学习方法是机器学习领域的重要研究方向之一.尽管已有多种多样性基本分类器的生成方法被提出,但这些方法的鲁棒性仍有待提高.递减样本集成学习算法综合了目前最为流行的boost ...2018-1-17 10:40 - DL-er - 人工智能论文版
基于信息增益和Bagging集成学习算法的个人信用评估模型研究
0 个回复 - 480 次查看 摘要：机器算法中存在许多不同类型和方式的运行模式,而在诸多算法之中,集成学习的算法是一种基于统计理论以计算机实现的良好机器学习方法.阐述了集成学习的基本思想和实现步骤,运用Bagging集成学习算法试图建立一个个 ...2018-1-17 02:39 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 480 次查看 摘要：机器算法中存在许多不同类型和方式的运行模式,而在诸多算法之中,集成学习的算法是一种基于统计理论以计算机实现的良好机器学习方法.阐述了集成学习的基本思想和实现步骤,运用Bagging集成学习算法试图建立一个个 ...2018-1-17 02:39 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
医学诊断中集成学习技术的研究
0 个回复 - 475 次查看 摘要：计算机辅助医学诊断是机器学习技术的一个重要实践，但是在医学诊断中一个重要影响因素来自于数据集中的冗余特征。为了消除诊断中冗余特征对集成学习方法的精度的影响，文章提出了一种PCA-FS-Bagging算法，利用 ...2018-1-15 22:40 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 475 次查看 摘要：计算机辅助医学诊断是机器学习技术的一个重要实践，但是在医学诊断中一个重要影响因素来自于数据集中的冗余特征。为了消除诊断中冗余特征对集成学习方法的精度的影响，文章提出了一种PCA-FS-Bagging算法，利用 ...2018-1-15 22:40 - DL-er - 人工智能论文版
基于特征融合和集成学习的隧道内车辆视频识别方法
1 个回复 - 468 次查看 摘要：随着数字视频技术在交通领域的广泛应用,视频车辆识别成为了一个＂ITS＂领域的基础问题.视频图像中的车辆识别是一个典型的分类学习问题,针对这一问题,提出一种基于特征融合和集成机器学习的车辆识别算法.该方法 ...2018-1-15 01:40 - AIworld - 人工智能论文版
1 个回复 - 468 次查看 摘要：随着数字视频技术在交通领域的广泛应用,视频车辆识别成为了一个＂ITS＂领域的基础问题.视频图像中的车辆识别是一个典型的分类学习问题,针对这一问题,提出一种基于特征融合和集成机器学习的车辆识别算法.该方法 ...2018-1-15 01:40 - AIworld - 人工智能论文版
基于分类的集成学习算法研究
0 个回复 - 457 次查看 摘要：集成学习可以提高分类器的泛化性能,这种方法已经成为机器学习的重要研究方向之一.通常,集成学习主要由2部分构成,即个体生成方法及结论生成方法.从集成学习的差异性角度出发,对集成学习中个体的构造方法及结论生 ...2018-1-14 11:40 - AIworld - 人工智能论文版
0 个回复 - 457 次查看 摘要：集成学习可以提高分类器的泛化性能,这种方法已经成为机器学习的重要研究方向之一.通常,集成学习主要由2部分构成,即个体生成方法及结论生成方法.从集成学习的差异性角度出发,对集成学习中个体的构造方法及结论生 ...2018-1-14 11:40 - AIworld - 人工智能论文版
粒子群-神经网络集成学习算法气象预报建模研究
0 个回复 - 462 次查看 摘要：针对BP神经网络在实际气象预报应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，提出一种基于神经网络的粒子群集成学习算法的气象预报模型，以BP算法为基本框架，在学习过程中引入粒子群算法，优化设计神 ...2018-1-14 06:40 - 论文库 - 人工智能论文版
0 个回复 - 462 次查看 摘要：针对BP神经网络在实际气象预报应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，提出一种基于神经网络的粒子群集成学习算法的气象预报模型，以BP算法为基本框架，在学习过程中引入粒子群算法，优化设计神 ...2018-1-14 06:40 - 论文库 - 人工智能论文版
基于集成学习的自动标引方法研究
0 个回复 - 540 次查看 摘要：目前大多数自动标引方法不能有效利用文本中包含的多个特征。而支持向量机、条件随机场模型等统计机器学习模型能够有效利用文本包含的多种特征进行关键词提取。同时，由于各种自动标引模型性能各异，综合利用各 ...2018-1-13 07:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 540 次查看 摘要：目前大多数自动标引方法不能有效利用文本中包含的多个特征。而支持向量机、条件随机场模型等统计机器学习模型能够有效利用文本包含的多种特征进行关键词提取。同时，由于各种自动标引模型性能各异，综合利用各 ...2018-1-13 07:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
基于主成份分析的Bagging集成学习方法
0 个回复 - 401 次查看 摘要：机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与其 ...2018-1-12 08:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 401 次查看 摘要：机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与其 ...2018-1-12 08:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
集成学习中特征选择技术
0 个回复 - 361 次查看 摘要：集成学习和特征选择是当前机器学习领域中的研究热点.集成学习通过重复采样可产生个体学习器之间差异度,从而提高个体学习器的泛化能力,特征选择应用到集成学习可进一步提高集成学习技术的效果,该研究有3个方面： ...2018-1-10 20:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 361 次查看 摘要：集成学习和特征选择是当前机器学习领域中的研究热点.集成学习通过重复采样可产生个体学习器之间差异度,从而提高个体学习器的泛化能力,特征选择应用到集成学习可进一步提高集成学习技术的效果,该研究有3个方面： ...2018-1-10 20:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
基于粗糙集数据挖掘和分类集成学习的网络入侵检测模型
0 个回复 - 477 次查看 摘要：基于多个特征或多个模型的集成（Ensemble）学习技术是智能网络入侵检测的重要研究方向，在现有研究基础上提出基于粗糙集分类、模型分发和攻击归类检测，并加以集成的学习式网络入侵检测模型，该模型不仅能提高 ...2018-1-8 06:20 - AIworld - 人工智能论文版
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基于集成学习的音乐识别方法研究
0 个回复 - 443 次查看 摘要：随着信息和多媒体的发展,音乐数据变得更加丰富。如何能够高效地检索和管理音乐数据是一个挑战。音乐分类是音乐信息检索领域的一个关键问题,可以很好地管理不同类别的音乐数据。基于K-Means聚类的循环静态选择策 ...2018-1-6 11:40 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
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集成学习算法在不平衡分类中的应用研究
0 个回复 - 392 次查看 摘要：提出一种基于训练集分解的不平衡分类算法，该算法使用能输出后验概率的支持向量机作为分类器，使用基于测度层次信息源合并规则实现分类器的集成。在4个不同领域的不平衡数据集上的仿真实验表明：该算法有效提高 ...2018-1-6 10:00 - 论文库 - 人工智能论文版
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通过集成学习进行知识获取
0 个回复 - 421 次查看 摘要：在很多数据资源丰富的应用领域中，机器学习是进行自动或半自动知识获取的有力工具。简要介绍了我们通过集成学习进行知识获取的一些相关工作。原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96514A/200803/27195605.html送 ...2017-12-30 19:20 - 论文库 - 人工智能论文版
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通用集成学习算法的构造
0 个回复 - 455 次查看 摘要：集成学习算法的构造属于机器学习领域的重要研究内容，尽管弱学习定理指出了弱学习算法与强学习算法是等价的，但如何构造好的集成学习算法仍然是一个未得到很好解决的问题．Freund和Schapire提出的AdaBoost算法 ...2017-12-28 18:00 - a智多星 - 人工智能论文版
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基于多过滤器集成学习的在线垃圾邮件过滤
0 个回复 - 559 次查看 摘要：垃圾邮件过滤就是在线对邮件做出Spare（垃圾）或Ham（非垃圾）的判断，这是一种根据客户反馈不断自学习的过程。本文抽取邮件的语言特征和行为特征构建多个简单过滤器，然后采用集成学习方法组合这些简单过滤器 ...2017-12-27 10:00 - AIworld - 人工智能论文版
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为什么组合（集成学习）？
1 个回复 - 1401 次查看 组合（集成）方法目前主要基于两种思想：Boosting和Boostrap，他们的共同点就是由多个弱个体学习器组合得到一个强学习器。但我们是否有曾想过为什么多个弱学习器组合就能得到一个强学习器？大家平时听得最多的 ...2017-12-4 20:53 - 阿扁V5 - 数据分析与数据挖掘
1 个回复 - 1401 次查看 组合（集成）方法目前主要基于两种思想：Boosting和Boostrap，他们的共同点就是由多个弱个体学习器组合得到一个强学习器。但我们是否有曾想过为什么多个弱学习器组合就能得到一个强学习器？大家平时听得最多的 ...2017-12-4 20:53 - 阿扁V5 - 数据分析与数据挖掘
基于集成学习的支持向量回归预测模型
2 个回复 - 859 次查看 摘要：作为统计机器学习中最为流行的算法之一,支持向量回归(SVR)在小样本、非线性、高维数据预测中有着许多优越的性质和实验表现。然而,SVR的复杂度直接由训练样本的尺寸n决定(其时间和空间复杂度分别为O(n2)、O(n3) ...2017-9-17 15:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
2 个回复 - 859 次查看 摘要：作为统计机器学习中最为流行的算法之一,支持向量回归(SVR)在小样本、非线性、高维数据预测中有着许多优越的性质和实验表现。然而,SVR的复杂度直接由训练样本的尺寸n决定(其时间和空间复杂度分别为O(n2)、O(n3) ...2017-9-17 15:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
