基于GBDT和LR的CTR预测融合方法

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简介：
本研究提出了一种结合GBDT和LR模型的CTR预测方法，通过优化特征选择与模型训练流程，显著提升了广告点击率预估精度。在CTR预估中，GBDT与LR融合方案是一种常见的技术手段。这种方法结合了梯度提升决策树（GBDT）的非线性特征工程能力和逻辑回归（LR）模型在线性和统计学上的优势，能够有效提高点击率预测的准确性。具体来说，在该方法中，首先利用GBDT模型提取复杂的、高阶的特征交互信息；然后将这些生成的新特征输入到一个简单的逻辑回归模型进行训练。通过这种方式，可以充分利用GBDT挖掘复杂模式的能力和LR高效处理线性关系的特点，从而在CTR预估任务上取得较好的效果。这种方法的优点在于能够兼顾深度学习与传统机器学习算法的优势，同时避免了单独使用某一种方法可能存在的局限性。

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基于GBDT和LR的CTR预测融合方法

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本研究提出了一种结合GBDT和LR模型的CTR预测方法，通过优化特征选择与模型训练流程，显著提升了广告点击率预估精度。在CTR预估中，GBDT与LR融合方案是一种常见的技术手段。这种方法结合了梯度提升决策树（GBDT）的非线性特征工程能力和逻辑回归（LR）模型在线性和统计学上的优势，能够有效提高点击率预测的准确性。具体来说，在该方法中，首先利用GBDT模型提取复杂的、高阶的特征交互信息；然后将这些生成的新特征输入到一个简单的逻辑回归模型进行训练。通过这种方式，可以充分利用GBDT挖掘复杂模式的能力和LR高效处理线性关系的特点，从而在CTR预估任务上取得较好的效果。这种方法的优点在于能够兼顾深度学习与传统机器学习算法的优势，同时避免了单独使用某一种方法可能存在的局限性。

Spark CTR 模型：利用 Spark 平台的 LR、GBDT 和 DNN 进行点击率预测

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本研究提出了一种基于Spark平台的CTR预测模型，结合逻辑回归（LR）、梯度提升决策树（GBDT）和深度神经网络（DNN），旨在优化大规模数据集上的广告点击率预测精度。点击率模型基于纯Spark MLlib的CTR预测模型开发，并且不依赖于第三方库。该实现包括朴素贝叶斯、逻辑回归、分解机、随机森林、梯度提升决策树（GBDT）+ 逻辑回归以及神经网络内部产品（IPNN）、外部产品神经网络（OPNN）。在maven自动导入所需依赖项之后，您可以运行示例函数(com.ggstar.example.ModelSelection)来训练所有CTR模型，并获得不同模型之间的指标比较。此外，这里还提供了一些关于点击率预测的相关论文和其他资源供参考。

基于TensorFlow、XGBoost4J-Spark和Spark-ML的零售电商客户流失预测模型（LR、FM、GBDT、RF）

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本文探讨了利用TensorFlow、XGBoost4J-Spark及Spark-ML等工具，构建逻辑回归(LR)、因子分解机(FM)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林(RF)，以预测零售电商客户流失情况的模型。在零售电商领域内，客户流失是企业面临的重要挑战之一。为了保持稳定的客户基础并提高客户的忠诚度，企业需要预测潜在的客户流失，并采取相应的策略来挽留这些顾客。本项目利用机器学习技术，包括TensorFlow、XGBoost4j-Spark和Spark-ML库，构建了多个模型以预测客户流失的情况，涵盖逻辑回归（LR）、因子分解机（FM）、梯度提升决策树（GBDT）以及随机森林（RF）。以下是这些技术和应用的详细说明： 1. **TensorFlow**：这是一个由Google开发的开源平台，主要用于创建和训练深度学习模型。在本项目中，它可能被用于构建神经网络来捕捉复杂的非线性关系，并帮助预测客户流失的可能性。 2. **XGBoost4j-Spark**：这是一种优化后的分布式梯度增强库，提供了Spark接口（即XGBoost4j-Spark），使得在大规模数据集上运行GBDT更加高效。通过构建多个弱分类器并结合它们的预测结果来提高整体准确率是GBDT的核心理念。当应用于客户流失问题时，GBDT可以捕捉到特征之间的交互效应，并且能够有效处理高维的数据。 3. **Spark-ML**：这是Apache Spark提供的机器学习库（简称Spark-ML），提供了一套统一、高层次的API用于构建和评估各种类型的模型。在这个项目中，它可能被用来实现逻辑回归以及因子分解机两种方法。其中，逻辑回归是一种广泛使用的二分类模型，能够预测事件发生的概率；而因子分解机则适用于处理高维稀疏数据，并且特别适合推荐系统或用户行为预测。 4. **逻辑回归（LR）**：此模型假设输出是输入特征的线性组合与sigmoid函数的结果。在客户流失场景中，该方法可以用来预测顾客是否可能离开。 5. **因子分解机（FM）**：这是一种矩阵分解技术，能够捕捉到二阶交互特征之间的关系。对于零售电商环境而言，它有助于识别出哪些产品或服务的搭配可能导致客户的满意度下降，并最终导致他们流失。 6. **梯度提升决策树（GBDT）**：这是一项迭代算法，在每次迭代中都会建立一棵新的决策树以最小化残差。在客户流失分析的应用场景下，该方法能够发现引起顾客流失的关键因素。 7. **随机森林（RF）**：这是一种集成学习技术，由多棵独立训练的决策树组成。最终的结果则是通过汇总所有树木预测结果得出。由于其强大的处理大量特征的能力以及良好的抗过拟合性能，在客户流失预测中表现出色。综合上述各种技术和模型，本项目构建了一个评估不同模型效果（如精度、召回率和F1分数等）的框架，并且可以找出在零售电商环境中最有效的客户流失预测方法。这种分析能够帮助企业制定有针对性的顾客保留策略，从而减少客户的流失并提升业务效益。

基于PCA和IHS的图像融合方法

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本研究探讨了一种结合主成分分析（PCA）与改进的霍夫曼变换（IHS）技术的图像融合方法，旨在提升多源遥感图像的空间分辨率和信息量。通过实验验证，该方法在视觉效果及定量评价指标上均表现出优越性。想学习PCA和IHS图像融合的MATLAB源代码的话，可以试试编写或查找相关的示例代码进行研究和实践。

XGBoost与LR的模型融合

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本研究探讨了将XGBoost和逻辑回归(LR)两种算法进行模型融合的方法，旨在结合两者优势，提升预测准确性，并通过实验验证其有效性。新网银行的统计建模比赛中使用了XGBoost与LR模型融合的方法：首先利用XGBoost提取特征，然后用逻辑回归进行分类。

EP-GBDT：一种基于序列信息预测必需蛋白质的计算方法

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简介：EP-GBDT是一种创新性的计算模型，通过利用序列信息有效预测细菌中的必需蛋白质。该方法结合梯度提升决策树算法，提升了预测准确性和效率，在生物学研究中具有重要应用价值。乙交酯EP-GBDT是一种仅通过序列信息进行必需蛋白质预测的计算方法。使用该方法需要安装numpy版本1.18.1、scikit学习版本0.23.1以及imblearn版本0.7.0。在GitHub项目中，我们提供了一个演示来展示如何使用EP-GBDT。原始数据文件夹包含用于必需蛋白质预测的原始蛋白质序列及其标签。此外，“加工的特征”文件夹提供了通过伪氨基酸组成（PseAAC）工具获得的处理过的蛋白质序列特征。“预测结果”文件夹则包含了基于8种中心方法得出的结果，包括原始PPI网络和每个中心方法产生的结果。在演示中使用的data_h.pkl和data_y.pkl分别存储了由随机种子202010086生成的训练集与测试集。使用相同的随机种子可以确保您能够得到与本段落相同的研究成果。此外，我们还提供了一个名为train_main的python文件来指导如何进行操作。

基于YOLOv5和WassersteinDistanceLoss的融合方法，提高小目标检测精度

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本研究提出了一种结合YOLOv5与Wasserstein Distance Loss的创新算法，显著提升了小尺度物体识别任务中的准确率。通过优化损失函数及网络结构，有效应对了小目标在复杂背景下的检测挑战。目标检测是计算机视觉领域中的一个关键任务，而YOLOv5则是其中的一种重要算法。为了提高对小目标的检测精度，可以将YOLOv5与Wasserstein Distance Loss结合使用。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测方法，通过把图像划分为网格，并在每个网格中预测物体的位置和类别信息来实现目标识别功能。但是由于尺寸较小的目标容易被忽略或误判的问题，引入了Wasserstein Distance Loss这一解决方案。 Wasserstein Distance Loss是一个衡量两个概率分布之间差异性的损失函数，在小目标检测的应用场景下尤为有效。通过最小化模型输出与真实标签之间的Wasserstein距离，可以增强模型对小尺寸物体的识别能力，并最终提升整体检测准确率。

基于多种算法的房价预测模型（LR，KNN）.zip

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本项目为一个基于多种机器学习算法的房价预测模型，主要采用了逻辑回归(LR)和k近邻(KNN)算法，以历史交易数据为基础进行训练，旨在实现精准的房产价格预测。 1. 使用csv_create.py脚本将data文件夹中的Excel文件转换为CSV格式，并保存在同一个data文件夹内；2. 利用csv_split.py程序将生成的CSV文件进一步划分为训练集与测试集，分别存储于hf目录下；3. Housing_test1.py负责执行任务一房地产均价预测工作，该脚本采用线性回归模型进行分析并把结果输出至results/Housing_LR子文件夹中；4. 与此同时，Housing_test2.py同样用于处理房地产均价预测问题但选择使用K邻近回归方法，并将生成的数据保存在results/Housing_KNN目录内；5. 在任务二关于小区价值评估方面，Housing_test3.py采取线性回归模型并选用填充零值或平均数的方法来解决数据缺失的问题，最终结果会记录到results/Housing_LRplus或者results/Housing_LRplus2文件夹中；6. 最后，针对同一任务的另一种处理方式是通过Housing_test4.py脚本实现，该程序应用K邻近回归模型并采取同样策略填补空缺值，并将分析成果保存在results/Housing_KNNplus或者results/Housing_KNNplus2目录下。

基于线性预测的语音合成方法

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本研究提出了一种基于线性预测技术的高效语音合成方法，通过优化参数模型提高合成语音的自然度和清晰度。线性预测编码（Linear Predictive Coding）是语音编码的一项关键技术。通过对语音信号和LPC的研究，介绍了语音信号的线性预测分析原理，并详细探讨了求解线性预测方程的自相关法及其计算方法。此外，还使用Matlab对实际语音信号进行了线性预测编码实验。实验结果表明，利用LPC法合成的语音信号误差小、计算简单且合成速度快。

基于点云和RGB数据融合的道路车道线检测方法

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本研究提出一种创新的方法，结合点云与RGB图像数据进行道路车道线检测，提升自动驾驶车辆在复杂环境中的感知能力。车道线.zip.007