- 2025-01-06基于双重虚警控制XGBoost的海面小目标检测
摘要:为了提升雷达对海面小目标的探测能力,本文提出一种基于双重虚警控制的极限梯度提升(eX⁃tremeGradientBoosting,XGBoost)的目标检测方法,解决高维特征空间中分类器设计难的问题。首先,从时域、频域、时频域中挖掘了海杂波和含目标回波的精细化差异,并将这些差异凝聚为7个
- 2024-12-29Python机器学习:糖尿病数据集分析与预测
文章目录一、数据处理1、加载数据集 使用pandas加载本地CSV文件,展示数据的前5行、结构信息和描述性统计量,帮助理解数据特征的分布情况。file_path="E:\data.csv"data=pd.read_csv(file_path)print("数据集前5行:\n",data.head())print("\n数据
- 2024-12-27【机器学习实战】 手把手教学,kaggle贷款批准预测 (使用xgboost解决正负样本不平衡问题)
Hello大家好,今天和大家分享一个kaggle贷款批准预测的竞赛,使用xgboost方法进行预测。数据描述train.csv-训练数据集;loan_status是二进制目标test.csv-测试数据集;id—ID(记录编号)person_age—年龄person_income—收入person_home_ownership—房屋拥有情
- 2024-11-30【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数\[Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})\]XGboost损失函数\[Loss=\sum_{i=1}^{S}L(y_i,y_i^{t})+\sum_{j=1
- 2024-11-25机器学习之集成学习Boosting(Adaboost、提升树、GBDT、XGBOOST)思维导图
学习笔记—机器学习-集成学习Boosting(Adaboost、提升树、GBDT、XGBOOST)思维导图202411125,以后复习看。(集成学习基础与算法+统计学习方法)集成学习boosting涉及内容很多,书上的内容讲的少。在网上找资料,要结合视频学习,要不根本看不懂。感谢up博主,看了很多遍,讲的认为是全网
- 2024-11-23多种智能优化算法优化极致梯度提升算法(XGBoost)的数据回归预测
极致梯度提升算法(XGBoost)是一种非常高效的梯度提升框架,广泛应用于监督学习任务,特别是在数据回归预测中。尽管XGBoost通过自动调节参数和剪枝等技术已经具有很强的性能,但通过多种智能优化算法进一步优化其参数,可以显著提升其在数据回归预测任务中的表现。代码原理及流程1.XGBo
- 2024-11-23基于XGBoost的共享单车租赁预测研究(数据可换)(Python代码实现)
- 2024-12-07数据结构 (31)插入类排序
前言 数据结构中的插入类排序是一种简单直观的排序算法,其核心思想是通过构建有序序列,将未排序的数据逐个插入到已排序的序列中,直到所有元素都排序完毕。一、基本思想 插入排序的基本思想是将数组分为已排序和未排序两部分,初始时,已排序部分只包含一
- 2024-12-04基于jQuery UI的仿PhotoShop界面屏幕标尺插件
在线演示 下载 jQueryUI.Ruler是一款基于Jquery.UI的仿Photoshop界面的屏幕标尺插件。该插件可以在一个DOM元素上使用屏幕标尺,这个元素可以是body元素,也可以是一个div元素。它的特点有:支持多种尺寸单位:px,mm,cm,in。支持三种刻度模式:major,minor,micro。支持鼠标
- 2024-11-29uni-app plus.runtime.arguments 值清空后再次获取值一直为空处理方法
1.近期遇见一个uni-app的问题plus.runtime.arguments的值只在未清除前能取到,一旦清除后plus.runtime.arguments=null;plus.runtime.arguments="";就无法再获取到,不伦是onShow,还是onLaunch,都无法获取到,即第一次可以或者是如果不清除,又在onShow里获取了就会一直执行获
- 2024-11-27组合数学杂记
组合数学杂记二项式系数基本结论对称恒等式:\[\binom{n}{k}=\binom{n}{n-k}\]加法公式:\[\binom{n}{m}=\binom{n-1}{m}+\binom{n-1}{m-1}\]对其对应多项式函数求导可以得到:\[\sum_{i=0}^ni\binom{n}{i}=n2^{n-1}\\\sum_{i=0}^ni^2\binom{n}{i}
- 2024-10-17【机器学习(十三)】零代码开发案例之股票价格预测分析—Sentosa_DSML社区版
文章目录一、背景描述二、Sentosa_DSML社区版算法实现(一)数据读入(二)特征工程(三)样本分区(四)模型训练和评估(五)模型可视化三、总结一、背景描述 股票价格是一种不稳定的时间序列,受多种因素的影响。影响股市的外部因素很多,主要有经济因素、政治因素和
- 2024-10-15小白也能学会的预测新模型!ReliefF特征选择+XGBoost回归!
小白也能学会的预测新模型!ReliefF特征选择+XGBoost回归!目录小白也能学会的预测新模型!ReliefF特征选择+XGBoost回归!预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现ReliefF-XGBoost多变量回归预测1.excel数据集,7个输入特征,1个输出特征。2.
- 2024-09-29简单的XGBoost案例
一、前言 今天我们来一起学习一个新的算法模型,XGboost算法: 1、XGBoost的特性 XGBoost(ExtremeGradientBoosting)是一个高效的开源机器学习库,广泛应用于结构化数据的分类和回归问题。它基于梯度提升算法,利用决策树的集成方法来提高模型的
- 2024-09-21基于python flask的高血压疾病预测分析与可视化系统的设计与实现,使用随机森林、决策树、逻辑回归、xgboost等机器学习库预测
研究背景随着现代社会的快速发展,生活方式的改变和人口老龄化的加剧,心血管疾病,尤其是高血压,已成为全球范围内的重大公共健康问题。高血压是一种常见的慢性疾病,其主要特征是动脉血压持续升高。长期不控制的高血压会导致心脏病、脑卒中、肾功能衰竭等一系列严重并发症,甚至危及生
- 2024-09-14时序预测 | MATLAB实现BKA-XGBoost(黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树)时间序列预测
时序预测|MATLAB实现BKA-XGBoost(黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树)时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现BKA-XGBoost(黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树)时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现BKA-XGBoost时间序列预测,黑翅鸢优
- 2024-09-08《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecision
- 2024-09-07XGBoost模型 0基础小白也能懂(附代码)
XGBoost模型0基础小白也能懂(附代码)原文链接啥是XGBoost模型XGBoost是eXtremeGradientBoosting的缩写称呼,它是一个非常强大的Boosting算法工具包,优秀的性能(效果与速度)让其在很长一段时间内霸屏数据科学比赛解决方案榜首,现在很多大厂的机器学习方案依旧会首选这个模型。
- 2024-09-05数据分析:R语言计算XGBoost线性回归模型的SHAP值
介绍SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)值是一种解释机器学习模型预测的方法。它基于博弈论中的Shapley值概念,用于解释任何机器学习模型的输出。为什么机器学习模型需要用到SHAP值:解释性:机器学习模型,尤其是复杂的模型如深度学习,往往被视为“黑箱”。SHAP值提供了一种方
- 2024-09-02[全网独家原创]FVIM-XGBoost多输出回归 基于四向量优化算法优化XGBoost多输出回归多输出回归预测
[全网独家原创]FVIM-XGBoost多输出回归基于四向量优化算法优化XGBoost多输出回归Matlab代码(多输入多输出)每个输出都有以下线性拟合图等四张图!!!具体看图,独家图像!!!程序已经调试好,替换数据集根据输出个数修改outdim值即可运行!!!数据格式为excel!(如下)需要其他算法的都可以定制