多维集成经验模态分解法（THE MULTI-DIMENSIONAL ENSEMBLE EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION METHOD，MEEMD）

机器学习工程师纳米学位 顶石项目 项目：预测库存移动方向 安装 此项目需要Python 3.6和已安装的以下Python库： 您还需要安装软件才能运行和执行 我们建议安装 ，这是一个预包装的Python发行版，其中包含该项目的大多数必需库和软件。 代码 该代码在Notebooks文件夹中提供。 由于大小限制，不包括CSV文件和Clfs文件夹（经过训练的分类器池）。 跑步 在终端或命令窗口中，导航到顶层项目目录Notebooks/ （包含此自述文件）并运行以下命令之一： ipython notebook {name of notebook file}.ipynb 或者 jupyter notebook {name of notebook file}.ipynb 这将在浏览器中打开iPython Notebook软件和项目文件。 数据 该数据集由Github上某个帖子的1分钟库存数据

集成深度学习 使用集成方法进行深度学习，神经网络作为基础学习器，线性判别分析 (LDA) 作为二级学习器。

kaggle自行车大赛特征处理解析。

xgboost是一种集成学习中非常厉害的算法，在kaggle等比赛中取得了非常好的成绩。资源中有作者陈天奇的论文及ppt详解。

Ensemble Methods Foundations and Algorithms

DESlib DESlib是一个易于使用的集合学习库，致力于实现动态分类器和集合选择的最新技术。 该库基于 ，并使用相同的方法签名： fit ， predict ， predict_proba和score 。 所有动态选择技术都是根据的定义实施的。 动态选择： 动态选择（DS）是指根据要分类的每个新样本在测试时动态选择基本分类器的技术。 仅选择最胜任的分类器或最胜任的分类器来预测特定测试样品的标签。 这些技术的基本原理是，不是池中的每个分类器都是对所有未知样本进行分类的专家，而是每个基本分类器都是在特征空间的不同局部区域中的专家。 DS是最有前途的MCS方法（多重分类器系统）之一，原因是越来越多的实证研究表明其性能优于静态组合方法。 这样的技术已经实现了更好的分类性能，尤其是在处理小型且不平衡的数据集时。 安装： 可以使用pip安装该软件包： 稳定版： pip install

级联仿射不变集成 MCMC 采样器。 “MCMC 锤子” gwmcmc 是 Goodman and Wear 2010 Affine 的实现不变集成马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样器。 MCMC采样启用贝叶斯推理。 许多传统 MCMC 采样器的问题是它们对于严重扩展的问题可能收敛缓慢，并且难以优化高维问题的随机游走。 这是 GW 算法真正擅长的地方，因为它是仿射不变的。 它可以在严重缩放的问题上实现更好的收敛。 很多开箱即用更简单，因此它名副其实的MCMC锤。 （此代码使用 Goodman and Wear 算法的级联变体）。 用法： [models,logP]=gwmcmc(minit,logPfuns,mccount,[Parameter,Value,Parameter,Value]); 输入： minit：每个步行者的初始值的 MxW 矩阵合奏。 （M：模型参数的数量。W：步行

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

深脑节 此回购利用2-D和3-D全卷积神经网络（CNN）的集成，从多模态磁共振图像（MRI）分割脑肿瘤及其成分。 分段网络中使用的密集连接模式可以有效地重用较少数量的网络参数来使用功能。 在BraTS验证数据上，分割网络获得的完整肿瘤，肿瘤核心和活动肿瘤骰子分别为0.89、0.76、0.76。 特征 脑肿瘤分割 脑面罩生成SkullStripping（当前使用HD-BET和ANTs） 放射性特征 核心地位 dcm和nifty支持（将dcm转换为nifty并起作用） 基于UI的推理框架 微调 强化 逐渐解冻 自定义netwrok培训框架 全脑分割 安装 基于PyPi的安装： 所需的Python版本：3.5 安装： pip install DeepBrainSeg 或者 git clone https://github.com/koriavinash1/DeepB