[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
机器学习算法之集成学习
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 复习：机器学习的两个核心任务1.3 集成学习中 boosting 和 Baggi...
学习笔记： 机器学习经典算法-集成学习策略
集成学习(Ensemble Learning) 指的是一种学习方法，它的思想在于通过采用投票的方式综合多个分类回归模型的结果以提高分类回归的准确率。集成学习这种方法与我们平时通过听取许多他人意见来决策的过程是一致的，综合更多的有效信息往往才能更好的对事物进行判断。 1、scikit-learn 下的...
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...
①机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
走进XGBoost什么是XGBoost？全称：eXtreme Gradient Boosting作者：陈天奇(华盛顿大学博士)基础：GBDT所属：boosting迭代型、树类算法。适用范围：分类、回归优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。缺点：算...
③机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
min_samples_split优化# min_samples_split优化 scorel = [] for i in range(2,20): RFC = RandomForestClassifier(max_depth=20,n_estimators=51,min_samples...
②机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
如何调参对于随机森林如何调参，这里给出一些好的建议，如果你是网格搜索，而且是那种毫无规则的网格搜索，那么模型跑个三天三夜也未必有结果，此外，你的机器可能没有这么好的配置，根本跑不动！在下图中，我们可以看到这些参数对Random Forest整体模型性能的影响：...
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&...
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