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基于Boosting-PLS回归的页岩总含气量预测方法下载
weixin_39820535
2020-10-02 01:00:50
提出Boosting-PLS回归算法进行页岩总含气量的预测。提取最能反映含气性的密度、中子、铀、钍等测井信息,通过模型自动学习训练样本中输出曲线响应值与总含气量的响应关系,利用所得响应关系建立总含气量预测模型。
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基于Boosting-PLS回归的页岩总含气量预测方法下载
提出Boosting-PLS回归算法进行页岩总含气量的预测。提取最能反映含气性的密度、中子、铀、钍等测井信息,通过模型自动学习训练样本中输出曲线响应值与总含气量的响应关系,利用所得响应关系建立总含气量预测模型。 相关下载链接://download.csdn.net/download/weixin_38608379/12517283?utm_source=bbsseo
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基于
Boo
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-
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页岩
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预测
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。提取最能反映含气性的密度、中子、铀、钍等测井信息,通过模型自动学习训练样本中输出曲线响应值与
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的响应关系,利用所得响应关系建立
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模型。
集成算法学习(4)-
Boo
s
ting
(XG
Boo
st
回归
)(举例说明,通俗易懂)
在深入了解XG
Boo
st算法之前,大家可以先了解一下:GBDT
回归
、GBDT分类、正则化。 1、简介 XG
Boo
st:又叫 eXtreme Gradient
Boo
s
ting
、gradient
boo
s
ting
、multiple additive regression trees、stochastic gradient
boo
s
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or gradient
boo
s
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丨实验环境:anaconda
基于梯度提升(
Boo
s
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)的
回归
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Boo
s
ting
是一种松散的策略,它将多个简单模型组合成一个复合模型。这个想法的理论来自于随着我们引入更多的简单模型,整个模型会变得越来越强大。在
boo
s
ting
中,简单模型称为弱模型或弱学习器。在
回归
的背景下,第一个简单模型只是一个常数,而随后的简单模型是“
回归
树”。 什么是
回归
树呢?它是用于
回归
的决策树!最简单通俗的解释就是决策树是一些if语句组成的树型结构,这些if的判断条件并不是我们人工手动指定的而是通过使用数据训练自动生成的。 梯度提升通过将一个个
回归
树进行整合可以使模型
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