集成学习——GBDT(手推公式)的更多相关文章

  1. 手把手集成web端手写公式功能

    何为手写公式,很简单,就是在网页上可以写出数学公式,并能够生成Latex格式的字符串.废话不多说,直接走正题. 一.首先大家可以先去官网了解一下myscript这个插件 官方网站:https://de ...

  2. 集成学习——XGBoost(手推公式)

  3. 集成学习——Adaboost(手推公式)

  4. 福建工程学院第十四届ACM校赛M题题解 fwt进阶,手推三进制fwt

    第九集,结束亦是开始 题意: 大致意思就是给你n个3进制的数字,让你计算有多少对数字的哈夫曼距离等于i(0<=i<=2^m) 思路: 这个是一个防ak题,做法是要手推公式的fwt 大概就这 ...

  5. 决策树(中)-集成学习、RF、AdaBoost、Boost Tree、GBDT

    参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/li ...

  6. 浅谈树模型与集成学习-从决策树到GBDT

    引言   神经网络模型,特别是深度神经网络模型,自AlexNet在Imagenet Challenge 2012上的一鸣惊人,无疑是Machine Learning Research上最靓的仔,各种进 ...

  7. 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT

    1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random ...

  8. 大白话5分钟带你走进人工智能-第31节集成学习之最通俗理解GBDT原理和过程

    目录 1.前述 2.向量空间的梯度下降: 3.函数空间的梯度下降: 4.梯度下降的流程: 5.在向量空间的梯度下降和在函数空间的梯度下降有什么区别呢? 6.我们看下GBDT的流程图解: 7.我们看一个 ...

  9. 机器学习:集成学习:随机森林.GBDT

    集成学习(Ensemble Learning) 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测 ...

随机推荐

  1. uniapp报错:Browserslist: caniuse-lite is outdated. Please run next command `npm update`

    uni-app的编译器是基于npm的,依赖了众多包括mpvue.webpack在内的npm库,这些库又引用了一个三方库caniuser-lite.caniuser-lite这个库的代码里有个浏览器兼容 ...

  2. C. Tourist Problem 2021.3.29 晚vj拉题 cf 1600 纯数学题

    拉题链接  https://vjudge.net/contest/430219#overview 原题链接  https://codeforces.com/problemset/problem/340 ...

  3. vue中父子组件钩子的执行顺序

    我们已经非常熟悉单个的vue组件的生命周期执行顺序了,但是,如果有嵌套组件,父子组件的生命周期的执行顺序是什么? 当父子组件在加载的时候,执行的先后顺序为 父beforeCreate -> 父c ...

  4. 如何配置JAVA环境并安装IEAD软件

    安装IDEA软件之前需要做哪些准备? 在安装IDEA软件之前,需要先确定电脑中有没有JDK,如果没有需要先安装JDK. JDK是整个JAVA的核心,包括了Java运行环境,Java工具(javac/j ...

  5. Halo 开源项目学习(二):实体类与数据表

    基本介绍 Halo 项目中定义了一些实体类,用于存储博客中的关键数据,如用户信息.文章信息等.在深入学习 Halo 的设计理念与实现过程之前,不妨先学习一下一个完整的博客系统都由哪些元素组成. 实体类 ...

  6. XCTF练习题---MISC---glance-50

    XCTF练习题---MISC---glance-50 flag:TWCTF{Bliss by Charles O'Rear} 解题步骤: 1.观察题目,下载附件 2.下载完成以后,隐隐约约像是一张动图 ...

  7. [AcWing 821] 跳台阶

    点击查看代码 #include<iostream> using namespace std; int n, ans = 0; void f(int k) { if (k == n) ans ...

  8. 如何在同一Linux服务器上创建多站点

    在没有域名的情况下,怎样才能创建出多站点访问?这个问题困扰我许久,之后阅读了<http权威指南>,这本让我恍然大悟.这里说明了从浏览器如何解析域名,再请求服务器,服务器收到请求后是如何处理 ...

  9. [笔记] Slope Trick:解决一类凸代价函数的DP优化问题

    原理 当序列 DP 的转移代价函数满足 连续: 凸函数: 分段线性函数. 时,可以通过记录分段函数的最右一段 \(f_r(x)\) 以及其分段点 \(L\) 实现快速维护代价的效果. 如:$ f(x) ...

  10. OpenStack平台镜像优化

    在使用打快照方式制作镜像后,镜像的大小会变得非常大,比如一个基础的CentOS镜像大小为400M左右,但是使用打快照方式制作的镜像大小会有1个G左右,具体的大小还要根据安装的东西来实际情况实际分析. ...