AdaBoost：技術和應用

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AdaGCN：將傳統方法AdaBoost用于深度圖神經網絡，效果會如何（CDA干貨內容分享）: 2022-01-14; 來源：機器學習與知識圖譜 Github：https://github.com/datake/AdaGCN 深度圖模型仍是一個有待研究的問題，關鍵之處在于如何有效地匯聚來自多跳鄰居節點的特征信息。在本文中，通過將AdaBoost融入到 ...

如何利用集成學習優化模型性能: 2024-12-06; 數據分析領域中，集成學習是一項關鍵技術，它通過結合多個模型的力量，提升整體預測性能和穩定性。這種方法利用多個個體學習器的智慧，以改善模型的準確度、泛化能力和魯棒性。我們將深入探討幾種常見的集成學習方法 ...

機器學習算法中常見的分類模型有哪些？: 2024-02-23; 在機器學習領域，分類是一種常見的任務，旨在將輸入數據劃分為不同的類別。為此，有許多不同的分類模型可供選擇，每個模型都有其特定的優勢和適用場景。以下是常見的一些分類模型：邏輯回歸（Logistic ...

【北京正宏置業集團有限公司】招聘數據分析師: 2018-07-23; 【北京正宏置業集團有限公司】招聘數據分析師北京正宏置業集團，注冊資金2.7億元人民幣，是一家集房地產開發、建筑工程、鋼材貿易、模板生產租賃于一體的大型企業集團，其工程項目遍及國內青島、大連、南通、北京等 ...

機器學習與數據挖掘的學習路線圖: 2018-07-04; 機器學習與數據挖掘的學習路線圖說起機器學習和數據挖掘，當然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關系，不妨這樣來理解，機器學習應用在數據分析領域 = 數據挖掘。同理，如果將機器學習應用在圖像處理 ...

R語言之決策樹和隨機森林: 2018-06-16; R語言之決策樹和隨機森林總結決策樹之前先總結一下特征的生成和選擇，因為決策樹就是一種內嵌型的特征選擇過程，它的特征選擇和算法是融合在一起的，不需要額外的特征選擇。一、特征生成：特征生成是 ...

大數據時代下數據挖掘技術的應用: 2018-06-05; 大數據時代下數據挖掘技術的應用隨著社會信息化的迅速發展，無論是數據的變化速率，還是數據的新增種類都在不斷更新，數據研究變得越來越復雜，這意味著“大數據時代”到來。2011年，互聯網數據中心（internet ...

機器學習中的非均衡分類問題: 2018-04-09; 機器學習中的非均衡分類問題非均衡分類問題是指在分類器訓練時，正例數目和反例數目不相等（相差很大），或者錯分正反例導致的代價不同（可從代價矩陣觀測）時存在的問題。而大多數情況下，不同類別的分類 ...

機器學習中的常見問題—損失函數: 2017-03-28; 機器學習中的常見問題—損失函數一、分類算法中的損失函數在分類算法中，損失函數通?？梢员硎境蓳p失項和正則項的和，即有如下的形式：其中，L(mi(w))為損失項，R(w)為正則項。mi的具體形式如下 ...

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