使用图像度量学习算法进行模型训练
如果您的业务场景涉及度量学习，则可以通过图像度量学习训练（raw）组件构建度量学习模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练（raw）组件的配置方法和使用示例。
机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理
1 最优模型的构建方法XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，本节将较详细的介绍XGBoost的算法原理。我们在前面已经知道，构建最优模型的一般方法是最小化训练数据的损失函数。我们用字母 L表....
机器学习集成学习算法2
4 Boosting4.1 什么是boosting随着学习的积累从弱到强简而言之：每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升代表算法：Adaboost，GBDT，XGBoost，LightGBM4.2 实现过程1.训练第一个学习器2.调整数据分布3.训练第二个学习器4.再次调整数据分布5.依次训练学习器，调整数据分布6.整体过程实现4.3 bagging与boosting的区别区别一:数据方面B....
机器学习集成学习算法1
1 集成学习算法简介1.1 什么是集成学习集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。1.2 机器学习的两个核心任务任务一：如何优化训练数据 —> 主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能 —> 主要用于解决过拟合问题1.3 集成学习中boosting和B....
【机器学习】集成学习（Boosting）——提升树算法（BDT）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。Boosting提升树Boosting思想主要是采用将模型进行串行组合的思想，利用多个弱学习器来学习我们的数据进而形成一个强大的学习器，像AdaBoost就是将我们的基分类器进行线性组合。本节将讲一种AdaBoost的特例，当AdaBoost+决策树=提升树。提升树模型Ada....
②机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
调参步骤及思想选择较高的学习速率(learning rate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。选择对应于此学习速率的理想决策树数量。XGBoost有一个很有用的函数“cv”，这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证，并返回理想的决策树数量。对于给定的学习速率和决策树数量，进行决策树特定参数调优(max_depth, min....
①机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
什么是集成学习？定义：本身并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，以达到获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。高端点的说叫“博彩众长”，庸俗的说叫“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。思路：在对新的实例进行分类的时候，把若干个单个分类器集成起来，通过对多个分类器的分类结果进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。如果把单个分类器比作一个决....
机器学习（二十）贪心学院ML训练营学习1 -KNN算法
1 KNN概述K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，意思是我们知道样本集中的每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。比如上图中....
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