JavaShuo
欄目
標籤
EL之Boosting之GB:利用梯度提升法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題
時間 2021-01-02
欄目
C&C++
简体版
原文
原文鏈接
EL之Boosting之GB:利用梯度提升法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題 輸出結果 設計思路 核心代碼 xList = [] labels = [] names = [] firstLine = True for line in data: if firstLine: names = line.decode().strip().split(";"
>>阅读原文<<
相關文章
1.
EL之隨機性的Bagging:利用隨機選擇屬性的bagging方法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題
2.
EL之GB(GBR):利用GBR對迴歸問題(實數值評分預測)建模
3.
ML之迴歸預測之Lasso:利用Lasso算法解決迴歸(實數值評分預測)問題—採用10折交叉驗證來評估LassoCV模型
4.
ML之迴歸預測之Lasso:利用Lasso算法解決迴歸(實數值評分預測)問題—優化模型【增加新(組合)屬性】
5.
EL之Bagging:利用Bagging算法預測實值評分(紅酒口感)問題
6.
TF之NN之迴歸預測:利用NN算法(RelU)實現根據三個自變量預測一個因變量的迴歸問題
7.
機器學習實踐之預測數值型數據--迴歸
8.
集成學習——Boosting之提升樹(Boosting tree)、梯度提升樹(GBDT)、XGBoost
9.
sklearn:梯度Boosting迴歸的預測區間
10.
【零散知識】梯度提升(gradient boosting,GB)的簡單記錄
更多相關文章...
•
Redis悲觀鎖解決高併發搶紅包的問題
-
紅包項目實戰
•
Redis樂觀鎖解決高併發搶紅包的問題
-
紅包項目實戰
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
相關標籤/搜索
之數
數據之翼
問題解決
解決問題
問題&解決
數據庫問題
數值解
之值
實數值
1 分解數據
C&C++
NoSQL教程
MySQL教程
Hibernate教程
數據傳輸
數據庫
數據業務
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
跳槽面試的幾個實用小技巧,不妨看看!
2.
Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
3.
Mac實用技巧 |如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
4.
如何使用Mac系統中自帶的預覽工具將圖片變成黑白色?
5.
Mac OS非兼容Windows軟件運行解決方案——「以VMware & Microsoft Access爲例「
6.
封裝 pyinstaller -F -i b.ico excel.py
7.
數據庫作業三ER圖待完善
8.
nvm安裝使用低版本node.js(非命令安裝)
9.
如何快速轉換圖片格式
10.
將表格內容分條轉換爲若干文檔
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
EL之隨機性的Bagging:利用隨機選擇屬性的bagging方法解決迴歸(對多變量的數據集+實數值評分預測)問題
2.
EL之GB(GBR):利用GBR對迴歸問題(實數值評分預測)建模
3.
ML之迴歸預測之Lasso:利用Lasso算法解決迴歸(實數值評分預測)問題—採用10折交叉驗證來評估LassoCV模型
4.
ML之迴歸預測之Lasso:利用Lasso算法解決迴歸(實數值評分預測)問題—優化模型【增加新(組合)屬性】
5.
EL之Bagging:利用Bagging算法預測實值評分(紅酒口感)問題
6.
TF之NN之迴歸預測:利用NN算法(RelU)實現根據三個自變量預測一個因變量的迴歸問題
7.
機器學習實踐之預測數值型數據--迴歸
8.
集成學習——Boosting之提升樹(Boosting tree)、梯度提升樹(GBDT)、XGBoost
9.
sklearn:梯度Boosting迴歸的預測區間
10.
【零散知識】梯度提升(gradient boosting,GB)的簡單記錄
>>更多相關文章<<