stacking数学思路原理

2024-08-29

stacking算法原理及代码

stacking算法原理 1:对于Model1,将训练集D分为k份,对于每一份,用剩余数据集训练模型,然后预测出这一份的结果 2:重复上面步骤,直到每一份都预测出来.得到次级模型的训练集 3:得到k份测试集,平均后得到次级模型的测试集 4: 对于Model2.Model3…..重复以上情况,得到M维数据 5:选定次级模型,进行训练预测 ,一般这最后一层用的是LR. 优缺点: 优点: 1. 采用交叉验证方法构造,稳健性强: 2. 可以结合多个模型判断结果,进行次级训

利用css的border实现画三角形思路原理

1.利用Css 的border绘制三角形的原理: div的border是有宽度和颜色的,当div的宽度比较大的时候,比如上面代码每个边100像素,颜色又不一样,浏览器怎么渲染颜色呢?经测试发现,宽度较大的border相交时: 1.只有相邻边才会相交,对边是不可能相交的 2.相交区域(显然是矩形)按对角线划分成两个三角形,两个三角形分别渲染成两个边的颜色,颜色不会出现重叠的情况 3.调整四个边的宽度,加上中间区域的宽度,配以不同颜色和透明,各种简单多边形(举一反三)已经不在话下了 <html>&

蓝鲸-监控排错思路 - 原理push - bkdata报错 - saas的日志

1.现象和报错 .[10.253.124.21] paas_agent() paas_agent FATAL Exited too quickly (process log may have details) .看paas_agent的日志 : no such host] // :: http.go:: 证书验证失败:Post https://license.service.consul:8443/certificate: dial tcp: lookup license.service.con

hdu 4790 Just Random （2013成都J题）数学思路题容斥

题意:在[a,b] [c,d] 之间,和模p等于m的对数详见代码 #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <string.h> #include<cmath> #define LL long long using namespace std; int T; LL a,b,c,d,p,m; LL gcd(LL a, LL b) { return b ? gcd(b, a % b) : a; } LL

数学计数原理（Pólya）：POJ 1286 Necklace of Beads

Necklace of Beads Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 7763 Accepted: 3247 Description Beads of red, blue or green colors are connected together into a circular necklace of n beads ( n < 24 ). If the repetitions that are pro

数学计数原理（Pólya，高精度）：SGU 294 He's Circles

He's Circles He wrote n letters "X" and "E" in a circle. He thought that there were 2n possibilities to do it, because each letter may be either "X" or "E". But Qc noticed that some different sequences of letters

LOJ 3093 「BJOI2019」光线——数学+思路

题目:https://loj.ac/problem/3093 考虑经过种种反射,最终射下去的光线总和.往下的光线就是这个总和 * a[ i ] . 比如只有两层的话,设射到第二层的光线是 lst ,那么 \( lst' = ( lst + lst*b[2]*b[1] + lst*(b[2]*b[1])^2 + ... )*a[2] \) 考虑令 f[ i ] 表示 “从第 i 层下面射上来的单位光线在考虑第 i+1 层反射的情况下射下去的值” . \( f[i] = b[i]+a[i]*f[i-

Java实现 LeetCode 672 灯泡开关 Ⅱ（数学思路问题）

672. 灯泡开关 Ⅱ 现有一个房间,墙上挂有 n 只已经打开的灯泡和 4 个按钮.在进行了 m 次未知操作后,你需要返回这 n 只灯泡可能有多少种不同的状态. 假设这 n 只灯泡被编号为 [1, 2, 3 -, n],这 4 个按钮的功能如下: 将所有灯泡的状态反转(即开变为关,关变为开) 将编号为偶数的灯泡的状态反转将编号为奇数的灯泡的状态反转将编号为 3k+1 的灯泡的状态反转(k = 0, 1, 2, -) 示例 1: 输入: n = 1, m = 1. 输出: 2 说明: 状态为:

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好.今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理.并在博文的后面附有相关代码实现. 总体来说,stacking集成算法主要是一种基于"标签"的学习,有以下的特点: 用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容易造成过拟合关键点:模型如何进行交叉训练? 下面我们来看看stacking的具体

使用ansible kubectl插件连接kubernetes pod以及实现原理

ansible kubectl connection plugin ansible是目前业界非常火热的自动化运维工具.ansible可以通过ssh连接到目标机器上,从而完成指定的命令或者操作. 在kubernetes集群中,因为并不是所有的服务都是那么容器化.有时候也会用到ansible进行一些批量运维的工作. 一种方式是可以在容器中启动ssh,然后再去连接执行.但是并不是所有的容器都会启动ssh. 针对于这种情况,我想到了直接用kubectl进行连接操作,因此开发了kubectl的connec

集成学习的不二法门bagging、boosting和三大法宝<结合策略>平均法，投票法和学习法（stacking）

单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合,为了获得泛化性能优良的学习器,可以训练多个个体学习器,通过一定的结合策略,最终形成一个强学习器.这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemble learning). 集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果,与单一的模型相比,这种方法允许产生更好的预测性能. 集成学习属于元算法,即结合数个“好而不同”的机器学习技术,形成一个预测模型,以此来降方差(bagging),减偏差(boosting),提升预测准确性(stacking). 1. 集成

数据可视化之DAX篇（十一）Power BI度量值不能作为坐标轴？这个解决思路送给你

https://zhuanlan.zhihu.com/p/79522456 对于PowerBI使用者而言,经常碰到的一个问题是,想把度量值放到坐标轴上,却发现无法实现.尤其是初学者,更是习惯性的想这么做. PowerBI星球嘉宾天行,摸索出了一个解决该问题的思路,请慢慢品读吧. 解决度量值不能作为坐标轴字段的问题作者:天行初入Power BI的门,很快就会被度量值和计算列的动态性吸引,进而义无反顾地跳进DAX的火坑中,然后……(省略号的内容留给曾经在坑中和正在坑中徘徊的各位自行填写吧 ) 如

CMMI4级实践中的5个经典问题及解答

这五个问题相当经典而且比较深,需要做过CMMI4.5级的朋友才能看懂这些问题.这5个问题是一位正在实践CMMI4级的朋友提出来的,而解答则是我的个人见解. 五个疑问是: A.流程,子流程部分不明白如果刚开始做4级,需要把指标与流程对应上,我们应该怎么做呢?是凭经验感觉还是有相关的过程步骤?如果我们凭经验按上面的例子把流程,子流程,子子流程和指标对应了起来,然后通过改善相关流程来提高指标但是如果我们的感觉偏差,对应错了流程和指标的关系,岂不是白费力气? B.组织级和项目级的区别在哪里,如果P

canvas实践小实例二 —— 扇形

俗话说:发图不留种,菊花万人捅!我这里想延伸一下:教学不给例,说你是傻逼!哎呀,还挺押韵,嘻嘻,开个玩笑! 我们都讲了四期API的知识了,估计大家看的也是枯燥的很啊,前面的小实例也是太简单,简直不解渴啊,但是也不能一口气就吃成一个胖子,下面再给大家来一个小实例,给大家提提神! 前面在讲画圆的时候,给大家留了一个思考,或者说是一个坑吧,就是如何来画一个扇形?我们知道画圆的方法是无法一下子就能画出一个扇形的,我当时提供了一个方法,不知道大家是否有印象,没印象没关系,我再复述一遍:就是如果我画了一个圆

海量数据集利用Minhash寻找相似的集合【推荐优化】

MinHash 首先它是一种基于 Jaccard Index 相似度的算法,也是一种 LSH 的降维的方法,应用于大数据集的相似度检索.推荐系统.下边按我的理解介绍下MinHash 问题背景给出N个集合,找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合.当N比较小时,比如K级,Jaccard算法可以在接受的时间范围内完成,比B级,甚至P级,那么需要的时间是不能够被接受的,举例:对于Indeeed美国的网站用户来说(五千万的访问量),在Mahout中的用户间相似度是通过在O(n2)复杂

经典算法mark

在平时找工作的时候,或多或少会遇到一些算法问题,很多都是比较经典或者网上已经流传很久的.只是我们没有接触过,所以不知道怎么解决. 在这儿,我自己总结一些我遇到的一些经典算法,给自己增加一点记忆,也给需要的朋友看到学习一下. 1. 倒水问题如题:一个容量为5升的杯子和一个容量为3升的杯子,水不限使用,要求精确得到4升水. 这类题一般会有两种出题方式: A.简答这儿先给出简答的答案:其实结果又很多种,这儿给出倒水次数最少的一种. B.编程实现解法也比较多,我首先想到的DFS(深度优先)搜索,每

初级模拟电路：4-3 BJT晶体管的交流建模

回到目录 1. 四种BJT模型概述对BJT晶体管建模的基本思路就是,用电路原理中的五大基本元件(电阻.电容.电感.电源.受控源)构建一个电路,使其在一定工作条件下能等效非线性半导体器件的实际工作.一旦确定了交流等效电路,电路中的BJT就可以用这个等效电路来替代,然后用基本的电路计算方程,就可以大致计算出电路中需要确定的电压.电流等物理量. 在一般的模电教材中,常会提到以下4种BJT晶体管的模型:混合π模型.re模型.混合等效模型.简化混合等效模型.这么多模型一起拿出来,很容易把人搞晕.其实,所

Sentinel限流之快速失败和漏桶算法

距离上次总结Sentinel的滑动窗口算法已经有些时间了,原本想着一口气将它的core模块全部总结完,但是中间一懒就又松懈下来了,这几天在工作之余又重新整理了一下,在这里做一个学习总结. 上篇滑动窗口算法总结链接:https://www.cnblogs.com/mrxiaobai-wen/p/14212637.html 今天主要总结了一下Sentinel的快速失败和匀速排队的漏桶算法.因为它的WarmUpController和WarmUpRateLimiterController对应的令牌桶算法

天津政府应急系统之GIS一张图（arcgis api for flex）讲解（四）地图导航控件模块

config.xml文件的配置如下: <widget left="10" top="50" config="widgets/Navigation/NavigationWidget.xml" url="widgets/Navigation/NavigationWidget.swf" /> 源代码目录如下: 地图导航控件模块的源代码原理解析,详细的代码在下载的开源flexviewer自带的: 1.地图缩小 2.地图放大

Android中插件开发篇之----动态加载Activity(免安装运行程序)

一.前言又到周末了,时间过的很快,今天我们来看一下Android中插件开发篇的最后一篇文章的内容:动态加载Activity(免安装运行程序),在上一篇文章中说道了,如何动态加载资源(应用换肤原理解析),没看过的同学,可以转战: http://blog.csdn.NET/jiangwei0910410003/article/details/47679843 当然,今天说道的内容还这这篇文章有关系.关于动态加载Activity的内容,网上也是有很多文章介绍了.但是他们可能大部分都是介绍通过代理的方

Bad apple for CSharp

前言:记得10年的时候我还在上学,有一天逛csdn看到了字符版的badapple,感觉这东西好NB啊,然后就下载了一份,最近整理博客就把他整理博客,原作者是谁真心不知道,这是在果壳看到的. Bad Apple最初是作为日本同人游戏社团“上海爱莉丝幻乐团”所制作的“东方Project”系列游戏背景音乐出现的.后来在日本著名视频站点NicoVideo上有人萌发了为此系列制作MADMovie的想法,最后有了这段3D制作的影绘风格视频: 这段视频由不断变换的影绘风格游戏人物组成,完全黑白,视觉震撼力十足

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