本文介绍了什么是gcForest，以及其整体实现流程。gcForest是一种基于决策树的集成学习算法，旨在解决深度学习的参数复杂性和训练数据不足的问题。该算法采用级联森林的思想，通过多粒度的扫描，将特征进行多级划分，从而能够很好地提高模型的泛化能力。在实验中，作者对比了gcForest和DNN、LR、RF、SVM等算法在大数据集和小数据集上的表现，结果表明，gcForest在多个数据集上都有很好的表现，证明了其作为一种集成学习算法的优越性和高效性。
前言 看完 gcForest 这篇 paper 有一段时间了，但是一直没有去网上搜集相关的实现代码，去把它调试跑通，并将之应用到实际的项目中。这两天终于抽空做了实现，并和自己项目中常用的集成算法（TreeNet、XGBoost）做了简单对比。下面总结一下整个算法的 Python 实现过程，以及将它应用到自己的数据集上出现的问题和解决办法。 一、运行环境要求 Python 版本：3.6.0 以上； numpy 版本：1.12.0 以上； jupyter 版本：1.0.0 以上； scikit-learn 版本
1新智元编译 来源： arXiv 译者：闻菲、刘小芹、张易 《机器学习》作者、南京大学周志华日前发表论文，提出了一种基于树的方法，挑战深度学习。在设置可类比的情况下，新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。周志华和冯霁在论文里写道，“我们认为，要解决复杂的问题，学习模型也需要往深了去。然而，当前的深度模型全部都是神经网络。这篇论文展示了如何构建深度树（deep forest），
【新智元导读】西瓜书《机器学习》作者、南京大学周志华日前发表论文，提出了一种基于树的方法，挑战深度学习。在设置可类比的情况下，新方法 gcForest 取得了和深度神经网络相当甚至更好的结果，而且更容易训练，小数据也能运行，更重要的是相比神经网络，基于树的方法不会存在那么困难的理论分析问题。周志华和冯霁在论文里写道，“我们认为，要解决复杂的问题，学习模型也需要往深了去。然而，当前的深度模型全部都是神经网络。这篇论文展示了如何构建深度树（deep forest），为在许多任务中使用深度神经网络之外的方法打开了
摘要 在这篇论文里，我们提出了 gcForest，这是一种决策树集成方法（decision tree ensemble approach），性能较之深度神经网络有很强的竞争力。深度神经网络需要花大力气调参，相比之下 gcForest 要容易训练得多。实际上，在几乎完全一样的超参数设置下，gcForest 在处理不同领域（domain）的不同数据时，也能达到极佳的性能。gcForest 的训练过程效率高且可扩展。在我们的实验中，它在一台 PC 上的训练时间和在 GPU 设施上跑的深度神经网络差不多，有鉴于 gcForest 天然适用于并行的部署，其效率高的优势就更为明显。此外，深度神经网络需要大规模的训练数据，而 gcForest 在仅有小规模训练数据的情况下也照常运转。不仅如此，作为一种基于树的方法，gcForest 在理论分析方面也应当比深度神经网络更加容易。 级联森林（Cascade Forest）
公众号特约编辑 / 一心想错 / 独家 gcForest Algorithm 对于周志华教授的文章，网上已经有人做出很详细的解释啦。我们对论文进行简单描述之后，然后直接从策略开始讲起。 gcForest(multi-Grained Cascade forest 多粒度级联森林)是周志华教授最新提出的新的决策树集成方法。这种方法生成一个深度树集成方法(deep forest ensemble method)，使用级联结构让gcForest学习。gcForest模型把训练分成两个阶段：Multi-Grain
【新智元导读】昨天，新智元报道了南京大学周志华教授和冯霁的论文“深度森林”，引发很多讨论。今天，新智元整理了网上一些评价。中文内容来自知乎，已经取得授权。外网内容来自 Hacker News，由新智元
---- 深度学习最大的贡献，个人认为就是表征学习（representation learning），通过端到端的训练，发现更好的features，而后面用于分类（或其他任务）的输出function，往往也只是普通的softmax（或者其他一些经典而又简单的方法）而已，所以，只要特征足够好，分类函数本身并不需要复杂——博主自己在做research的时候也深有同感，以前很多paper其实是误入歧途，采用的feature非常混淆模糊没有区分性，却指望在分类器上获得好的结果，可能么？深度学习可以说是回到了问题的
今天在调试代码的时候，程序一直提示没有该模块，一直很纳闷，因为我导入文件一直是用绝对路径进行导入的。按道理来讲是不会出现模块找不到的情况的。 最后仔细分析了整个代码的目录结构，才发现了问题。
在人工智能的发展历史上，神经网络这一“物种”可谓是经历了起起伏伏，不过时至今日，神经网络总算是修得一段“正果”，而在中国近几年的AI发展中，也有那么几个研究总是时不时撩人心弦，今天要介绍的于2017年被南京大学周志华和其博士生冯霁等人提出的深度森林框架gcForest就是其中之一。
【导读】北京时间 11月5 日到11月6日，一年一度的“机器学习及其应用”（MLA）系列研讨会在北京交通大学开幕，西瓜书《机器学习》作者、南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）周志华教授日前在第15届中国机器学习及其应用研讨会（MLA 2017）上的演讲报告题目是深度森林初探，讲述的关于他最新集成学习研究成果-深度森林，一种对深度神经网络可替代性方法，这是他和 LAMDA 博士生冯霁发表在人工智能领域顶级会议IJCAI2017的论文《深度森林：探索深度神经网络以外的方法》（Deep Forest:
近日，周志华教授开源了其在深度学习领域研究的新型算法——gcForest。他在论文中提到，不同于DNN的神经网络结构，它是一种基于决策树集成的方法。同时相比DNN，gcForest的训练过程效率高且可扩展，在仅有小规模训练数据的情况下也照常运转。不仅如此，作为一种基于决策树的方法，gcForest 在理论分析方面也应当比深度神经网络更加容易。 除此之外，周志华在论文最后特别提到，对于他的新方法，英特尔的KNL可能提供了像GPU之于DNN那样的潜在加速。 究竟是什么原因产生了这样的结果？带着
在刚刚过去的 2017 年，国内外人工智能界的突破层出不穷：在自然语言处理和计算机视觉领域，国内发展势头迅猛，在人工智能最前沿研究上，国外独领风骚。
IJCAI 2019 在中国澳门隆重召开，南京大学周志华教授进行特邀大会演讲，演讲主题是《Deep Learning: Why deep and is it only doable for neura
来源：全球人工智能 本文41张PPT，建议阅读4分钟 北京时间 11月5 日到11月6日，西瓜书《机器学习》作者、南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）周志华教授日前在MLA 2017上的演讲：深度森林初探——讲述的关于他最新集成学习研究成果-深度森林，一种对深度神经网络可替代性方法。 最新实验表明gcForest已经是最好的非深度神经网络方法。 论文：https://arxiv.org/abs/1702.08835 代码：http://lamda.nju.edu.cn/code_gcForest.
许多特性并不是深度神经网络独有~ 作者：杨晓凡 编辑：Camel 8 月 10 日至 16 日，IJCAI 2019 在中国澳门隆重召开。14 日下午，南京大学周志华教授进行特邀大会演讲，演讲主题
文章由宗仁，谷磊联合采访，AI科技评论团队整理。 AI科技评论按：3月3日下午，AI科技评论参加了由中国人工智能学会（CAAI）主办的【人工智能前沿讲习班】，本期的主题【机器学习前沿】，由南京大学周志
【新智元导读】或许你还记得南大LAMDA教授周志华和学生冯霁在今年早些时候发表的“深度森林”论文，他们认为基于决策树集成的方法同样可以构建深度学习模型，并提出深度森林gcForst，对神经网络以外的深度模型进行了探索。现在，在深度森林的基础上，他们又提出了基于决策树集成方法的自编码器（auto-encoder) eForest。实验结果表明，eForest在速度和精度等方面均优于基于DNN的自编码器。 自编码是一项重要的任务，通常由卷积神经网络（CNN）等深度神经网络（DNN）实现。本文中，我们提出了Enc
源 | AI科技大本营 互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。最近，以集成树为构建模块的深度森林（Deep Forest）算法被提出，并在各个领域取得了极具竞争力的效果。然而，这种算法的性能还未在超大规模的任务中得到测试。近日，基于蚂蚁金服的参数服务器系统“鲲鹏”及其人工智能平台“PAI”，蚂蚁金服和南京大学周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法，同时提供了一个易于使用的图形用户界面（GUI）。 为了满足现实世界
【AI科技大本营导读】互联网公司每天都面临着处理大规模机器学习应用程序的问题，因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。最近，以集成树为构建模块的深度森林（Deep Forest）算法被提出，并在各个领域取得了极具竞争力的效果。然而，这种算法的性能还未在超大规模的任务中得到测试。近日，基于蚂蚁金服的参数服务器系统“鲲鹏”及其人工智能平台“PAI”，蚂蚁金服和南京大学周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法，同时提供了一个易于使用的图形用户界面（GUI）。
向AI转型的程序员都关注了这个号☝☝☝ 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔、reason_W成龙，Shawn 今年 2 月，南京大学的周志华教授和他的学生 Ji Feng
目前深度神经网络（DNN）做得好的几乎都是涉及图像视频（CV）、自然语言处理（NLP）等的任务，都是典型的数值建模任务（在表格数据tabular data的表现也是稍弱的），而在其他涉及符号建模、离散建 模、混合建模的任务上，深度神经网络的性能并没有那么好。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、李泽南 在本论文中南京大学周志华教授与其学生冯霁提出了 EncoderForest（eForest），即通过树型集成算法执行前向编码和后向解码运算，该算法
【导读】第15届中国机器学习及其应用研讨会今天11月4日在北京交通大学举行，海内外从事机器学习及相关领域研究的10余位专家与会进行学术交流，包括特邀报告、顶会论文交流、以及Top Conference Review等部分。让我们简洁看下。 1. 深度森林初探 这是由机器学习西瓜书作者、南京大学周志华老师讲述的关于他最新集成学习研究成果-深度森林，一种对深度神经网络可替代性方法。 图示：级联森林结构的图示。级联的每个级别包括两个随机森林（蓝色字体标出）和两个完全随机树木森林（黑色）。假设
看了很多回答,模棱两可、模糊不清,给岀一番没有意乂的解释,最终也没有给岀自己的意见。
西瓜书作者，著名的南大教授周志华日前发表论文，提出了一种基于树的方法，挑战深度学习。 Redis之父低调忠告开发者，要学会“取巧编程”，以成为“一打十”的程序员。 百度最近公关压力山大，日前百度成立无人驾驶事业组，由二把手陆奇担任总经理，而曾经的百度无人车教主王劲被“内部休息调整”。 好在今天百度牵头“深度学习技术及应用国家工程实验室”的揭牌仪式在百度大厦成功举行，但仍扳不回各路媒体人对其的冷嘲热讽。 更有新媒体表示：“李彦宏的中年危机可不仅是捡牛粪”。 具体情况如何，请看今日播报。点击阅读原文体验更佳。
深度学习是一种思想，一种学习模式，深度神经网络是一类模型，两者在本质上是不一样的。但目前大家普遍将深度神经网络认为就是深度学习。
AI不是围城——外面的人依然想冲进去，但里面的人不想逃出来，而是思索如何呆得更久。
机器之心报道 机器之心编辑部 内存友好的深度森林软件包开源了。现在，普通设备也可以跑得动深度森林。 周志华等人一直在推动的深度森林，是探索神经网络以外 AI 领域重要的研究方向之一，在表格数据建模任务中已初现锋芒。但是，由于基于决策树的集成模型在具体实现当中，经常会遇到内存不足，硬件效率不如神经网络等问题，是推动其大规模应用的主要瓶颈之一。 经过 LAMDA 徐轶轩等人的不懈努力，2021 年 2 月 1 日，新的深度森林软件包 DF21 在 GitHub 与开源中国同时开源了。该软件包尝试解决了这一方向
【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ，视频，数据集 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： datanlp 长按图片，识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章： TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank，用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
由云+社区联合腾讯云免费体验馆及各产品团队举办【玩转腾讯云】征文活动，吸引入驻作者积极参加，非常感谢各位作者的参与。经过评委老师从产品创新性、实用性、可借鉴性、代码规范度、与云计算能力的结合这几个维度的评分以及阅读数、分享数、评论数、收藏数四个维度的指标，综合得出获奖作者名单如下：
我们被困住了，或者说至少我们已经停滞不前了。有谁还记得上一次一年没有在算法、芯片或数据处理方面取得重大显著进展是什么时候？几周前去参加Strata San Jose会议，却没有看到任何吸引眼球的新进展，这太不寻常了。
由腾讯云+社区主办的云+社区【玩转腾讯云】征文活动已经圆满顺利的落下帷幕！感谢小伙伴们对云+社区征文活动的支持！接下来，就是期待已久的开奖时刻啦。
该文介绍了腾讯云技术社区举办的【腾讯云的1001种玩法】征文活动，共收到了83篇征文，最终有20篇获奖。活动旨在通过征文的形式，鼓励用户分享自己在腾讯云上的实践经验，从而吸引更多用户加入腾讯云。
由腾讯云+社区主办的云+社区【玩转腾讯云】之视频征稿活动在2021年04月19号圆满的落下帷幕。视频征稿活动自2021年03月发布后，吸引了众多社区内的小伙伴。经过评委老师从视频内容、视频呈现形式、视觉效果和视频契合度这四个维度的评分，加上阅读数、点赞数、评论数、上首页次数 等维度的指标，综合得出获奖作者名单如下：
腾讯云入围Gartner®️《容器管理魔力象限》报告（Magic Quadrant™ for Container Management），并位列挑战者象限。
12月14日，Elastic与腾讯云合作三周年线上峰会圆满落幕，此次峰会以“开放共赢，重塑搜索的力量”为主题，汇聚了众多优秀的技术专家、企业大咖，双方共话合作历程，探讨未来的业务发展。Elastic公司创始人兼CTO Shay Banon、渠道及生态联盟全球VPScott Musson 与腾讯云副总裁 黄世飞、腾讯云副总裁 刘煜宏、腾讯云副总裁 陈平出席峰会。 会上，鉴于腾讯云在Elasticsearch开源领域的卓越贡献，Elastic中国区合作伙伴联盟高级总监 张昱代表Elastic公司为腾讯云颁发20
2019年11月4日-6日，开源基础设施峰会(OPEN INFRASTRUCTURE SUMMIT)在上海隆重举办。腾讯云副总裁吴凯华在主旨分享环节以《腾讯的开源云生态体系建设》为题发表演讲。腾讯云目前有超过200种IaaS、PaaS、SaaS产品，其中大部分产品都源于开源，比如基于OpenStack进行二次开发的腾讯云TStack已应用于工业、医疗、零售、教育、政务等各个领域，基于该产品形成超过90种行业解决方案，为OpenStack在中国的应用做出巨大的贡献。 腾讯云副总裁吴凯华发表演讲 作为腾讯
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2021年11月3日，在腾讯数字生态大会现场，腾讯云首次正式对外公布分布式云战略，同时发布行业首家全域治理的云原生操作系统遨驰Orca。 腾讯副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏 腾讯副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏表示：“腾讯云原生操作系统遨驰单集群支持10万级服务器、百万级容器规模，管理的CPU核数超过1亿，计算正式进入亿级时代。在强大的硬件基础设施之上，腾讯云将通过分布式云构建无所不在的云服务。” 据悉，此次公布的腾讯云分布式云是腾讯云为多云、混合云场景提供系列产品能
2021年6月 VOL:14 腾小云告诉你最前线的产品新特性， 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性 6月上新 腾讯云边缘服务TKEEdge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 增强边缘安全特性：优化边缘节点权限，添加节点脚本支持配置 ttl 过期时间（API支持） 开源 S
2022年6月 VOL:26 腾小云告诉你最前线的产品新特性， 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性6月上新 腾讯云弹性容器服务EKS 安全稳定的无服务器 Kubernetes 服务 弹性容器服务（Elastic Kubernetes Service，EKS）是腾讯云容器服务推出的无须用户购买节点即可部署工作负载的服务模式。 EKS上线包年包月模式超级节点，针对常驻业务提供超高性价比的Serverless容器服务。详情参考： EKS上线磁盘清理能力，支持使用annotatio
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腾讯云原生年度精选文章，读这一篇就够了！ 感谢这一年的遇见与陪伴，我们帮大家总结了全年精选文章，涵盖产品信息、技术实践、用户案例等内容，恭祝大家新的一年大展宏“兔”！“兔”飞猛进！ Tips：文末有红包封面 及互动礼品 等你来领！ 腾讯云原生2022精华合集 腾讯云原生产品中心总经理邹辉谈腾讯自研业务云原生上云历程 登云之路｜腾讯大规模云原生技术实践案例图鉴 资料下载｜你可能遇到的8个开发运维难题，用云原生解决！ 腾讯云原生 2022 年终总结 腾讯云原生核心技术产品 节点管理新范式 Hou
系统架构图是为了抽象的表示软件系统的整体轮廓和各个组件之间的相互关系和约束边界，以及软件系统的物理部署和软件系统的演进方向的整体视图。
美国东部时间5月8日，全球知名非营利性组织CNCF (Cloud Native Computing Foundation)在全球开源盛会“2017 OpenStack峰会”上宣布，腾讯云作为金牌会员正式加入CNCF基金会。 按照规则，基于企业会员对代码的贡献、贡献的标准和规范、为开源组织提供的支持等综合标准，CNCF基金会授予腾讯云金牌会员身份，同时基于腾讯云在Linux领域的积极贡献，腾讯云获CNCF基金会邀请加入Linux基金会。 腾讯云是国内最大的基于Kubernetes提供容器服务的公有云服务商
在之前的文章Elasticsearch跨集群数据迁移之离线迁移中，我们介绍了如何在离线场景下把自建的ES集群或者在其它云厂商购买的ES集群迁移至腾讯云的ES, 但是如果在迁移过程中业务不能中断或者不能够暂停写操作，就必须采用其它的方案进行迁移。2020年5月份，腾讯云ES上线的新版本中，对集群节点所在的网络进行了优化，使得集群节点能够反向访问到用户VPC下的ip，因此采用集群融合的方式可以实现在线不停服地迁移自建ES集群至腾讯云ES。
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