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Machine_Learning_Code:《统计学习方法》及常用机器学习模型(GBDT, XGBoost, lightGBM, FFM...)

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简介：
本项目基于《统计学习方法》，实现并应用多种主流机器学习算法（如GBDT、XGBoost、lightGBM和FFM等），旨在加深对这些模型的理解与实践能力。 本项目基于李航博士的《统计学习方法》一书内容进行讲解，并实现其中所有算法；同时涵盖常用的机器学习模型，如GBDT、XGBoost、Light GBM、FM及FFM等，力求将传统机器学习方法融会贯通。 具体章节包括： - 感知机模型：理论讲解与代码实现 - K近邻模型：理论讲解与代码实现 - 朴素贝叶斯模型：理论讲解与代码实现 - 决策树模型：理论讲解与代码实现 - Logistic回归模型：理论讲解与代码实现 - Softmax模型：理论介绍及代码实现 - 最大熵模型：理论讲解和代码实现 - 支持向量机（SVM）：理论讲解以及代码实现

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  • Machine_Learning_Code:《统计学习方法》及常用机器学习模型(GBDT, XGBoost, lightGBM, FFM...)
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    本项目基于《统计学习方法》，实现并应用多种主流机器学习算法（如GBDT、XGBoost、lightGBM和FFM等），旨在加深对这些模型的理解与实践能力。 本项目基于李航博士的《统计学习方法》一书内容进行讲解，并实现其中所有算法；同时涵盖常用的机器学习模型，如GBDT、XGBoost、Light GBM、FM及FFM等，力求将传统机器学习方法融会贯通。 具体章节包括： - 感知机模型：理论讲解与代码实现 - K近邻模型：理论讲解与代码实现 - 朴素贝叶斯模型：理论讲解与代码实现 - 决策树模型：理论讲解与代码实现 - Logistic回归模型：理论讲解与代码实现 - Softmax模型：理论介绍及代码实现 - 最大熵模型：理论讲解和代码实现 - 支持向量机（SVM）：理论讲解以及代码实现
     
  • XGBoost、LightGBM和CatBoost的通用机器学习代码
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    本资源提供了一套适用于XGBoost、LightGBM及CatBoost三种主流梯度增强框架的通用型机器学习代码库，旨在帮助开发者便捷地进行模型训练与预测。 XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是常用的机器学习算法，适用于基本的数据分析任务以及回归、二分类和多分类问题。这些算法的代码架构可以有效地解决各种数据科学挑战。
     
  • 员工离职预测：运用XGBoost、GBDT、LightGBM及NGBoost模型...
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    本研究探讨了使用XGBoost、GBDT、LightGBM和NGBoost等先进机器学习算法进行员工离职预测的有效性，旨在帮助企业减少人才流失。 员工流失预测项目使用了XGBoost、GBDT、Lightgbm以及ngboost算法来预测员工的离职情况。
     
  • LightGBM模型转换为PMML-机器学习
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    本文章介绍了如何将流行的梯度提升决策树框架LightGBM训练出的模型转换成PMML格式的过程与方法，便于在不同的平台和系统中部署和应用。 pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar 是一个工具包，用于将LightGBM模型转换为PMML文件，并可以在Java程序中调用以实现在线评分功能。 使用方法如下： 1. 生成基础模型文件：在Python环境下训练完模型后，执行 `model.booster_.save_model(model.txt)`。 2. 转换为PMML格式：运行命令 `java -jar pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar --lgbm-input lgb_model.txt --pmml-output lgb_model.pmml`。 对于没有积分的同学，可以参考相关文档或教程自行完成转换过程。
     
  • ESRGAN模型的机器学习方法
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    ESRGAN是一种先进的超分辨率图像生成技术，基于深度卷积神经网络架构，旨在通过机器学习提高图像质量与清晰度。 ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network）是一种用于图像超分辨率增强的深度学习模型。它基于生成对抗网络（GAN），旨在通过训练生成模型来提高图像细节与清晰度。 ESRGAN 的核心思想是将低分辨率图像转换为高分辨率图像，以提升图像质量和细节表现力。该方法采用了两个主要组件：一个是负责从低分辨率输入中创建高分辨率输出的生成器；另一个是对比评估这些合成图片和真实世界高质量样本相似性的判别器。 在训练阶段，ESRGAN 使用了大量包含成对的低分辨率与对应的真实高分辨率图像的数据集。通过反复迭代优化这两个网络模型，使得最终能够产生更加逼真且清晰度更高的超分结果图。 相比传统插值法等其他技术手段，ESRGAN 能够生成质量更高、细节更丰富的高分辨率图片，并因此在诸如图像增强、重建及超分辨等多个领域展现出广泛的应用前景。
     
  • XGBoost实例、数据与代码_数学模型_机器学习
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    本资源提供详细的XGBoost算法应用示例，包含实际的数据集和完整的Python代码实现。适合进行机器学习项目实践和深入理解梯度提升树模型的学习者参考。 关于XGBoost的代码示例、数据使用以及相关讲解的内容可以进行如下概述：首先介绍如何安装并导入XGBoost库；接着通过一个具体的实例展示如何准备训练数据，构建模型，并利用该模型做出预测；最后详细解释了XGBoost的工作原理及其在处理大规模数据集时的优势。此过程涵盖了从基础概念到高级应用的全面指导，适合不同水平的学习者参考学习。
     
  • 第八课：利用GBDT的机器学习模型进行评分卡建模
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    本课程将深入讲解如何运用GBDT算法构建高效评分卡模型，涵盖数据预处理、特征选择及模型调优等关键环节，助力掌握先进的信用风险评估技术。 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法近年来备受关注，这主要归功于其出色的性能以及在各类数据挖掘及机器学习比赛中的优异表现。许多开发者对GBDT进行了开源代码的开发，其中比较流行的有陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM。
     
  • 集成学习方法：随机森林、GBDT与XGBoost.rar
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    本资源深入探讨了三种流行的集成学习算法——随机森林、GBDT及XGBoost。通过理论讲解和实例分析相结合的方式，帮助读者理解这些模型的工作原理及其在实际问题中的应用。适合数据科学爱好者和技术从业者学习参考。 在机器学习的集成学习领域，有许多相关的案例代码可供参考。这些案例涵盖了随机森林、GBDT（梯度提升决策树）以及XGBoost等多种算法的应用实践。具体应用包括房价预测模型与宫颈癌预测系统等实际问题解决方案，并且还涉及分类和回归算法的实际操作演示。 通过多加练习并记录学习过程，可以更深入地理解这些理论和技术在现实世界中的应用场景。
     
  • 随机森林、GBDT、XGBoost集成学习实战代码合集.zip
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    本资源包含多种主流集成学习算法（如随机森林、GBDT及XGBoost）的实际应用案例和完整代码实现，适合机器学习爱好者与从业者深入研究。 00_随机森林案例一：宫颈癌预测 01. Bagging&Boosting算法在回归模型中的应用 02_Adaboost案例一：Adaboost分类算法 03_Adaboost案例二：比较不同参数值下的Adaboost API性能