//2019.08.19#机器学习集成学习1、集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练，最后结合不同的算法给出的意见进行决策，这个方法兼顾了许多算法的"意见"，比较全面，因此在机器学习领域也使用地非常广泛。 集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学 ...
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2019-08-20 00:31:37
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从校园踏入职场之前，你最好先知道这五条建议 作者：黄小斜 阅读本文大概需要 5 分钟。 今天来聊一聊，职场和校园最大的区别。 对于互联网人来说，从校园踏入职场，我觉得是一个跨度比较大的体验。 第一点：职场需要自主学习 原因其实很简单，大学里强调的是自主的学习，相对来说，学习任务比较轻，你可以自己安排 ...
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2019-07-27 15:47:26
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一、问题描述 现实中常遇到多分类学习任务，有些二分类学习方法可直接推广到多分类，但在更多情况下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。 假设有N个类别C1，C2,......，CN，多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆分为若干个二分类任务求解。具体来说，先对问题进行 ...
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2019-07-14 13:30:41
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Timer 本身就是一个线程，最主要的方法就是schedule()。 schedule()的参数介绍： schedule(TimerTask task, long delay) //延迟delay毫秒以后执行任务 schedule(TimerTask task, long delay, long p ...
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编程语言 时间：
2019-07-14 11:26:51
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XGBoost 的设置有三种参数：一般参数，提升参数和学习参数。 一般参数 取决于提升器，通常是树或线性模型提升参数 取决于选择的提升器的相关参数学习参数 取决于指定学习任务和相应的学习目标一般参数 (general parameters) booster：选择提升器，默认是 treesilent： ...
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2019-07-08 23:38:21
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我们在学校机房进行了JAVA的实训。现在即将结束了，回首本学期的java学习，重点还是在学习概念等一些常识性的东西，关于java的开发工具，数据类型，变量，接口，输入输出流，学会分析异常，抛出异常，后期主要是小程序运用，Gui界面设计和事件。我觉得这两种程序结构有很大的不同，不管是体系结构还是运行方 ...
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2019-07-05 12:41:22
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详细参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6131423.html 首先明确集成学习它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。 集成学习有两个主要的问题需要解决，第一是如何得到若干个个体学习器，第二是如何选择一种结合策略，将这 ...
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2019-06-26 00:59:35
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将属性称之为特征，对当前学习任务有用的属性称为“相关特征”，没什么用的属性称为“无关特征”。从给定得到特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为 特征选择。 为什么进行特征选择呢？ 1. 在现实任务中经常会遇到维数灾难问题，就是因为属性过多造成的，若能从中选择出重要的特征，使得后续学习过程仅需在一部分 ...
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2019-06-17 17:32:58
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期末的到来，我对软件工程的理解不断加深，现在已经是时候总结了。软件工程作为一个虚无缥缈的词汇却有着无与伦比的实在感，这是因为在刚接触时，我对软件工程的印象刻薄，而现在我不得不敬畏起软件工程的前人以及软件工程的深奥了。 软件工程是实践的工程 但软件工程不是全靠实践的学科，作为一个需要我们深入学习的专业 ...
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2019-06-16 23:19:29
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1.分类与预测的概述 分类与预测是机器学习中有监督学习任务的代表。一般认为：广义的预 测任务中，要求估计连续型预测值时，是“回归”任务；要求判断因变 量属于哪个类别时，是“分类”任务。 2.打趴下 回归分析 板凳 线性回归 洛奇逻辑回归求解 算法实现 3.决策树 概述 算法分类 4，nuname 练 ...
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2019-05-18 13:45:01
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