原文:rf调参小结

转自http: www.cnblogs.com pinard p .html . scikit learn随机森林类库概述 在scikit learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegresso ...

2017-03-27 16:06 0 2095 推荐指数:

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gbdt小结

关键部分转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 第一次知道网格搜索这个方法,不知道在工业中是不是用这种方式 1.首先从步长和迭代次数入手,选择 ...

Mon Mar 27 19:40:00 CST 2017 0 4203
【机器学习】随机森林原理与小结

之前在集成原理小结中总结了Bagging的原理。 理解了bagging算法,随机森林(Random Forest,以下简称RF)就好理解了。它是Bagging算法的进化版,也就是说,它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。 1. 随机森林的原理(普通bagging的升级版) 第一 ...

Fri Nov 27 22:00:00 CST 2020 0 367
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)小结

转:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html    在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注中的一些要点。 1. ...

Tue Dec 20 18:32:00 CST 2016 5 55245
scikit-learn 梯度提升树(GBDT)小结

    在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注中的一些要点。 1. scikit-learn GBDT类库概述     在sacikit-learn中 ...

Sat Dec 10 01:17:00 CST 2016 91 72399
scikit-learn随机森林小结

    在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF注意事项,以及和GBDT的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 ...

Mon Dec 12 05:23:00 CST 2016 132 91008
scikit-learn随机森林小结

我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF注意事项,以及和GBDT的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述     在scikit-learn中,RF的分类类 ...

Wed Mar 08 23:37:00 CST 2017 1 2697
支持向量机高斯核小结

    在支持向量机(以下简称SVM)的核函数中,高斯核(以下简称RBF)是最常用的,从理论上讲, RBF一定不比线性核函数差,但是在实际应用中,却面临着几个重要的超参数的优问题。如果的不好,可能比线性核函数还要差。所以我们实际应用中,能用线性核函数得到较好效果的都会选择线性核函数。如果线性核 ...

Sat Dec 03 05:59:00 CST 2016 53 24655

我们常说,但具体的是什么,在此做一份总结: 超参数是我们控制我们模型结构、功能、效率等的 调节旋钮,具体有哪些呢: 学习率 epoch 迭代次数 隐藏层 激活函数 batch size 优化器,如:Adam,SGD ...

Tue Mar 03 21:44:00 CST 2020 0 750
 
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