整合學習 未完成

2021-10-03 21:14:52 字數 359 閱讀 7763

兩大類:

序列:boost (e.g.adaboost, xgboost) , 減小偏差(主

並行:bagging(e.g. rf),減少方差(主

對特定的資料分布進行學習:re-weighting, re-sampling

?基礎adaboost只適用於二分類

樣本隨機性:自主取樣法63.2%

特徵隨機性:隨機森林用到了,屬性子集k=log2(d)(訓練效率更高,泛化效能提公升

bagging結合策略:

分類任務:絕對/相對多數投票,加權投票

回歸任務:簡單平均,加權平均

stacking次級學習器

?bagging能不經修改地用於多分類、回歸

連續整合 ci 未完成

在軟體工程中,持續整合 ci 是每天將所有開發人員的工作副本合併到乙個共享主線上幾次的實踐。雖然不提倡在一天內多次整合。extreme programming xp 採取了ci的觀點,然後提倡每天多次繼承 也許一天幾十次。ci的主要目的是防止整合問題,在xp的早期描述中稱為 整合地獄 ci並不是作為...

未完成作業

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通訊 未完成

網路程式設計對於後端開發來說也是非常重要的一部分,常見的使用案例包含,郵件 web伺服器 rpc等底層通訊模型都離不開通訊。及j a是第乙個從一開始就為網路應用而設計的程式語言,最早的兩個實用j a應用的程式之一就是web瀏覽器,隨著internet的不斷發展,j a成為了唯一適合構建下一代網路應用...