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  电力系统领域，电力系统暂态稳定判别方法

  由于电网互联水平提高、负荷日益增加、新能源接入、线路传输能力限制等因素，电力系统运行愈发接近其稳定极限，电网的稳定运行显示出更大的重要性，从而暂态稳定评估问题(TransientStabilityAssessment，TSA)更加受到人...

  2024-11-12 btikc 技术文章 7 ℃ 0 评论
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  机器学习“司马家族”——树族 机器学习实战树回归

  随着深度学习的火爆，尤其是在CV和NLP领域的大放异彩。传统机器学习算法似乎逐渐失去了往日的光辉，各类前沿论文和大神论坛中也鲜见传统机器学习算法的应用进展和理论突破。但是，决策树家族尤其是XGBOOST、LightGBM和CATBOOST...

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  大白话人工智能算法-第27节决策树系列之预剪枝和后减枝(6)

  上一节中我们讲解了决策树中的回归树的问题Cart树，我们再来回顾下，决策树的四个问题。1、它分几支。2、它怎么判断分裂条件。有Gini系数，MSE等。3、它什么时候停止？4、叶子节点怎么表达。对于分类来说是类别，对于回归来说是叶子节点内的...

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  机器学习之图解 GBDT 的构造和预测过程

  GBDT及其改进版本（XGboost,lightGBM）在数据竞赛中占了大半江山，网上讲解的文章也很多，但大多是文字和公式的形式，这里尝试用简单的图解形式，去理解GBDT的基本操作过程。参考《统计学习方法》P149中的例子，说明G...

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  机器学习算法之随机森林算法通俗易懂版本

  专栏推荐...

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  决策树之 GBDT 算法 - 回归部分 gbdt和决策树

  GBDT（GradientBoostingDecisionTree）是被工业界广泛使用的机器学习算法之一，它既可以解决回归问题，又可以应用在分类场景中，该算法由斯坦福统计学教授JeromeH.Friedman在1999年发...

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  大数据:如何用决策树解决分类问题

  决策树分类和回归是机器学习领域要解决的最主要的两类问题，前文介绍了很多解决回归问题的方法。除了这些方法外，决策树也是一种可以解决分类问题和回归问题的经典方法，本文重点介绍以决策树解决分类问题。决策树（decisiontree）是一个树结构...

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  几种特征选择方法的比较，孰好孰坏?

  来源：数据STUDIO作者：云朵君在本文中，重点介绍特征选择方法...

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  决策树算法之随机森林 决策树和随机森林预测结果

  在CART分类回归树的基础之上，我们可以很容易的掌握随机森林算法，它们之间的区别在于，CART决策树较容易过拟合，而随机森林可以在一定程度上解决该问题。随机森林的主要思想是：使用随机性产生出一系列简单的决策树，并组合它们的预测结果为最...

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  3分钟掌握机器学习中的决策树 机器学习和深度学习决策树

  决策树是最强大的监督学习算法之一，用于分类和回归。它由一个类似树结构的流程图组成，其中每个内部节点表示对属性的测试，每个分支表示测试的结果，每个叶节点（终端节点）都包含一个类标签。它是通过根据属性值递归地将训练数据拆分为子集来构建的，直到...

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