xgboost代码回归matlab “＃EEG_preprocessing”此存储库包含用于预处理EEG数据的Maltab和Python文件。 Matlab文件是进一步分析的预处理步骤。 预处理执行如下： 滤波（0.5 – 30 Hz）2.重新参考（通用平均参考）3.使用EEGLAB ICA插件计算ICA权重。 4.仅查找和选择用于干净数据的实际试验（针对整个数据集）5.使用-1到2秒之间的间隔。 6.为了拒绝人为因素，使用了SASICA。 7.消除数据趋势并消除线路噪声。 8.消除异常时期以上步骤是研究有关该主题和实验方法的现有论文的结果。 python文件是用于将EEG数据分类为从Kaggle数据库获取的抓取力数据的分析代码。 此处提供了数据集的描述：。 在分析中，我执行了数据的简单转换并应用了Microsoft的LightGbM算法。 该代码可用作将来在其他EEG数据集上使用的模板。 使用GrigSearch和Cross-Validation选择lightGBM参数。 与lightGBM一起使用了其他算法，例如逻辑回归，XGboost，SVM，但是lightGBM在速度（Top1

已经编译好的xgboost windows安装包，直接可以安装使用无需再下载visual studio编译，省时间 里面没有源码，需要把xgboost的源码下载下来，然后运行里面的xgboost.exe安装即可，如果不会的话可以私信我

信用评估分类器的好坏能够直接影响信贷金融机构的盈利能力. 传统的网格搜索法进行参数寻优时会耗费大量的时间, 基于此提出改进的网格搜索法优化XGBoost (GS-XGBoost)的个人信用评估算法. 该算法利用随机森林进行特征选择后, 将改进的网格搜索法对XGBoost中的n_estimators和learning_rate进行参数寻优, 建立评估模型. 从UCI数据库中选取信贷数据进行分析, 分别与支持向量机、随机森林、逻辑回归、神经网络以及未改进的XGBoost进行比较. 实验结果表明, 该模型的F-score和G-mean的值均有提高.

使用python进行数据分析,建模预测租金的完整案例,ipynb文件使用jupyter notebook或jupyter lab打开

xgboost作者陈天奇对xgboost原理的介绍，讲得很好，真的超级好！~~~

XGBoost With Python Discover The Algorithm That Is Winning Machine Learning Competitions

matlab曲线的颜色代码杂质查找器 用两种不同的方法（颜色直方图+ SVM或XGBoost）检测烟酒中杂质的软件实现。 作者：朱邦华， 陈丽人 宋金慧 介绍 ImpurityFinder是一种基于图像处理算法的解决方案，用于检测烟草中的杂质。 这是清华大学“统计信号处理”课程的项目之一。 请注意，为了运行我们的算法，您只需要下载测试文件夹。 火车文件夹可能由于图像分割而变大。 轻松入门： 安装所有依赖项后，可以直接进入测试文件夹并运行process_svm.sh或process_xgboost.sh。 管道和详细信息 在这里，我们提供了两个ImpurityFinder软件包。 在training文件夹中，我们提供了用于培训的所有源代码。 在测试文件夹中，提供了我们训练有素的分类器，以将烟草图像作为输入，并提供经过处理的图像作为输出。 依存关系 MATLAB R2015b（也可以在其他版本上运行，但仅对MATLAB R2015b进行了测试。） Python 2.7 适用于Python的OpenCV库（主页：安装指南：） 以下python包是必需的： 麻木 科学的 斯克莱恩 skimag

孕妇产后大出血是造成全球孕妇死亡的重要因素之一，在我国位居孕妇死亡原因首位，然而对产后出血的提前判定一直以来都是医学上一个难题.电子病历的普及，以及机器学习和深度学习技术的发展，为预知孕妇产后大出血提供了基于大数据的解决办法.本文提出利用孕妇的电子病历数据，构建基于LSTM和XGBoost的混合模型来预测孕妇产后大出血.实验结果表明，利用基于LSTM和XGBoost的混合模型对孕妇产后大出血进行预测是可行的，能够为医生判断孕妇产后出血情况提供参考，为孕妇分娩时是否需要备血方案提供决策支持，对降低产后大出血致死率具有积极意义.

清华镜像源安装 NGboost XGboost Catboost pip install catboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install ngboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install xgboost -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 数据比赛常用预测模型：LGB、XGB与ANN LGB lightgbm：由于现在的比赛数据越来越大，想要获得一个比较高的预测精度，同时又要减少内存占

xgb模块（帮助缺少xgb的朋友，免pip下载节约时间，使用python3.7，64位系统！注意！）当初被xgb下载弄的头疼！