1.什么是集成学习 什么是集成学习，以前我们都是使用一个算法来进行预测，难免会有"独断专行"的感觉。集成学习是将多个算法集成在一块，然后多个算法对同一个问题进行预测，然后少数服从多数，这便是集成学习。 我们生活中有很多集成学习的例子，比如买东西的时候看推荐，如果10个人推荐你买A产品，但是只有1个人 ...
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2019-09-15 23:55:11
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https://blog.csdn.net/zpxcod007/article/details/80118580 制作A卡，申请评分卡 数据集：15万个样本，特征 主要预处理手段：缺失值，异常值，样本不平衡的处理，划分数据集，做分箱处理（离散化），将样本的每个特征都映射到WOE空间 之后建模，这里采 ...
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2019-09-11 11:29:33
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description analysis 其实这个连出来的东西叫 " 基环内向树 " 先考虑很多森林的情况，也就是树根连回自己 明显树根物品是可以被取完的，那么买树根的价钱要是儿子中价钱最小的那个 或者把那个叫成收益，也就是选择所有儿子中收益最大的儿子 既然树根可以取完，同理所有 非叶子节点 也可以 ...
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2019-09-10 17:55:08
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https://www.cnblogs.com/funyoung/p/8670550.html https://www.cnblogs.com/monkeydai/p/10068547.html Hello@ 两粒种子,一片森林. Hello@ 两粒种子,一片森林. 首页 新随笔 联系 订阅 管理 ...
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2019-09-10 10:22:38
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本节主要用于机器学习入门，介绍两个简单的分类模型： 决策树和随机森林 不涉及内部原理，仅仅介绍基础的调用方法 1. How Models Work 以简单的决策树为例 This step of capturing patterns from data is called fitting or tra ...
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2019-09-07 22:01:17
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一面，电话（20190903） 1. 介绍下你自己 2.详细介绍个你自己觉得擅长的项目 3.这个项目的创新点 4.你觉得你怎么在cv领域做的突出 5.除了图像类算法，你还懂别的算法吗？ 6.详细的讲一下逻辑回归的推导吧，以及你在哪里用到这个算法的案例 7.随机森林和GBDT算法的区别 8.2根绳子， ...
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2019-09-03 22:29:02
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秉承bagging； 构造多颗相互独立CART决策树，形成一个森林，共同决策输出； 两个随机： 1）输入数据随机：从全体数据中又放回的选取部分数据； 2）每颗决策树构建的特征是从全体特征中随机选取；（从M个特征中选m个，再从这m个选取最优特征作为节点） 优点： 1）不易过拟合，抗噪能力强； 2）高度 ...
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2019-09-01 15:06:41
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动态树问题是指的一类问题，而不是具体指的某一种数据结构。它主要维护一个包含若干有根树的森林，实现对森林的修改和查询等。 实现动态树的数据结构据说主要有4种，Link-Cut Tree是其中的一种。Link-Cut Tree可以看作是所求森林的一个映射，二者的映射关系将在后面讲述。 先说Link-Cu ...
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2019-08-26 00:49:27
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“资源”是指一国或一定地区内拥有的物力、财力、人力等各种物质要素的总称。分为自然资源和社会资源两大类。前者如阳光、空气、水、土地、森林、草原、动物、矿藏等；后者包括人力资源、信息资源以及经过劳动创造的各种物质财富等。 1、 中文名：资源外文名：resource性 质：经济学名词读 音：zī yuán ...
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2019-08-25 12:25:15
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package { import flash.display.Sprite; public class Tree extends Sprite { public var xpos:Number = 0; public var ypos:Number = 0; public var zpos:Numb... ...
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2019-08-24 23:01:26
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