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.

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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！

新网银行的统计建模比赛，使用xgboost +lr模型融合，先用xgboost提取特征，再使用lr分类。

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关于时间序列预测建模的几个python包，可用于win-64,python3.8环境。

深度XGBoost图像分类器 对于这个项目，我开发了用于图像分类的CNN-XGBoost模型。 这个想法是在分类时利用CNN的特征提取功能和XGBoost的准确性。 我将使用CIFAR-10数据集，并将在三种不同的CNN架构上测试混合模型。 基线CNN架构，VGG16架构和ResNet架构。

xgboost代码回归matlab 功能选择 我编写了简单的代码来合并特征选择的几种方法和机器学习的分类器方法。 通过使用此代码，我们可以选择特征后得到结果，也可以知道分类后的结果。 通过分类结果，我们可以了解选择后的特征质量。 所有分类器都称为R包 一些功能选择方法称为R包和matlab代码 特征选择方法： 知识管理系统 人民币汇率 澳美食品添加剂联合会 分类器方法： 支持向量机 LDA xgBoost 随机森林 逻辑回归 朴素贝叶斯 输入输出 在此程序包中，输入是包含要素（X轴），smaple（Y轴）和标签的行数据，输出是选择和分类的结果。 处理过程 主功能 :play_button: 评估 :play_button: 通话功能（功能选择） :play_button: 通话功能（分类器） :play_button: 结果 功能职务 主要的： 读取数据 设置特征选择（FS）的参数 设置分类器（CF）的参数 设置舍入时间（ OuterRound ） 设置训练与测试数据的比率（ P ） 设置特征编号以选择（ K ） 设置并行计算的内核数 评估： 将输入数据切成训练和测试数据 呼叫FS和CF 记录每个回合的输出。在此阶段，它将在每个K中运行OuterRound时间。 通话功能 功能选

xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。这篇文章为xgboost的实现原理。