ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估) / 开普饭

机器学习 Author:louwill Machine Learning Lab 虽然现在深度学习大行其道,但以XGBoost.LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔 ...

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ML之回归预测:利用十类机器学习算法(线性回归.kNN.SVM.决策树.随机森林.极端随机树.SGD.提升树.LightGBM.XGBoost)对波士顿数据集[13+1,506]回归预测(模型评估.推 ...

DL之LSTM:基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测输出结果数据集 tensorboard可视化 iter: 0 loss: 0.010328549 iter: ...

DL之DNN:自定义2层神经网络TwoLayerNet模型(计算梯度两种方法)利用MNIST数据集进行训练.预测导读利用python的numpy计算库,进行自定义搭建2层神经网络TwoLayerN ...

Python语言学习:利用python语言实现调用内部命令-命令提示符cmd的几种方法利用python语言实现调用内部命令-命令提示符cmd的几种方法 T1方法 import os cmd = 'C ...

ML之xgboost:利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集[特征列分段→独热编码]进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分导读对Boston(波士顿房价)数据集进行特征工程,分 ...

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ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果设计思路核心代码 bst ...

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