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 Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 到现在

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/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法.xgboost相对于普通gbm的实现,可能具有以下的一些优势: 1.显式地将树模型的复杂度作为正则项加在优化目标2.公式推导里用到了二阶导数信息,而普通的GBDT只用到一阶3.允许使用column(feature) sampling来防止过拟合,借鉴了Random For

原文:https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95 stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法,它讲的是组合学习器的概念,但是使用的相对于bagging和boosting较少,它不像bagging和boosting,而是组合不同的模型,具体的过程如下:1.划分训练数据集为两个不相交的集合.2. 在第一个集合上训练多个学习器.3. 在第二个集合上测试这几个学习器4. 把第三步得到的预测结果作为输入,把正确的回

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72567761 SpringMVC的处理器拦截器类似于Servlet开发中的过滤器Filter,用于对处理器进行预处理和后处理.本文主要总结一下SpringMVC中拦截器是如何定义的,以及测试拦截器的执行情况和使用方法. SpringMVC中拦截器的定义和配置 SpringMVC中拦截器的定义 在SpringMVC中,定义拦截器要实现HandlerInterceptor接口,并实现该接口中提供

 1.前言 听到拦截器,预计都不陌生,尤其是在Servlet规范中,充分应用了拦截器的概念.EJB3也提供了拦截器的支持,本质上是轻量级的AOP实现.拦截器能够将多个业务方法中的通用逻辑从业务方法中抽离出来,放在拦截器中实现,从而实现极好的代码复用. 2.EJB中的拦截器 Spring中的AOP实现提供了@Before.@AfterReturning.@AfterThrowing等大量的Annotation,这些注解用于定义功能丰富的增强处理.但是在EJB的拦截器没有打算实现完整的AOP ,仅仅

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为

GC回收算法 1.标记清除算法分为标记阶段和清除阶段标记阶段:通过特定的判断方式找出无用的对象实例并将其标记清除阶段:将已标记的对象所占用的内存回收缺点:运行多次以后容易产生空间碎片,当需要一整段连续内存时虽然空间足够但是无法分配,会多次触发GC操作. 2.复制算法为了提高标记清除算法的效率,减少内存碎片的产生而出现的,该算法将内存空间分为两个完全相同的两部分,每次只使用其中的一部分.分为标记阶段.复制阶段和清除阶段标记阶段:同标记清除算法的标记阶段一致复制阶段:将为标记的对象全部复制到另一块未

一.在JVM中什么是垃圾?如何判断一个对象是否可被回收?哪些对象可以作为GC Roots的根 垃圾就是在内存中已经不再被使用到的空间就是垃圾. 1.引用计数法: 内部使用一个计数器,当有对象被引用+1,没有就-1,但是没有办法解决循环引用的问题,JVM不采用此类回收法 2.枚举根节点可达性分析(GC Root) 它必须是一组活跃的引用 思路:通过一系列名为GC Roots的对象作为起始点,从这个被称为GC Root的对象开始向下进行搜索,如果一个对象达到GC Roots 没有任何的引用链相连时,

Springmvc的处理器拦截器类似于Servlet 开发中的过滤器Filter,用于对处理器进行预处理和后处理.本文主要总结一下springmvc中拦截器是如何定义的,以及测试拦截器的执行情况和使用方法. 1. springmvc拦截器的定义和配置 1.1 springmvc拦截器的定义 在springmvc中,定义拦截器要实现HandlerInterceptor接口,并实现该接口中提供的三个方法,如下: //测试拦截器1 public class HandlerInterceptor1 im

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做

今天是五.四青年节,祝大家节日快乐.看着今天这标题就有食欲,夏天到了,醋溜土豆丝和清炒苦瓜适合夏天吃,好吃不上火.这两道菜大部分人都应该吃过,特别是醋溜土豆丝,作为“鲁菜”的代表作之一更是为大众所熟知,醋溜土豆丝,好吃不上火.清炒苦瓜这道菜好啊,更是夏天必备之良菜,其功效在此就不做过多赘述了.言归正传,上篇博客我们从“小弟”中学习了“外观模式”,我们也把“外观模式”戏称为“小弟模式”.今天我们要从醋溜土豆丝和清炒苦瓜的制作过程中来学习一下我们今天博客的主题“模板方法模式”(Template Me

拦截器是Struts2中的核心,其自带很多很多的拦截器,这里主要介绍一下自定义拦截器,恩多一半情况下呢?我们不需要使用到自定义的拦截器,Struts2本身已经提 供了很多的拦截器供我们使用,对于自定义拦截器的学习,有利于我们理解Struts2中的拦截器机制. Struts2的很多功能都是基于拦截器的,比如:传参,国际化,文件的上传下载. 拦截器栈:将多个拦截器按照顺序链接,相当于一条拦截器的链,会按照顺序执行. Struts中所以的拦截器都必须实现一个Interceptor接口,Extends

以下内容大多来自周志明的<深入理解Java虚拟机>. 类加载器是java的一项创新,也是java流行的重要原因之一,它最初是为了满足java applet的需求而开发出来. 什么是applet? 作为新手,都不知道applet是什么鬼,看看百度百科的解释,应该就明白了: JavaApplet就是用Java语言编写的小应用程序,可以直接嵌入到网页中,并能够产生特殊的效果. 所以Applet就目前来看 我们用不到了,但是类加载器却在类层次划分.OSGI.热部署.代码加密等领域大放异彩,成为了JAV

springMVC中的拦截器大概大致可以分为以下几个步骤去学习: 1.自定义一个类实现HandlerInterceptor接口,这里要了解其中几个方法的作用 2.在springMVC的配置文件中添加拦截器的配置 3.了解多个拦截器的执行过程 4.写一个拦截器的demo 1.先来看第一步:自定义一个类实现HandlerInterceptor接口,其中接口中的几个方法和注解我直接贴代码 public class HandlerInterceptor1 implements HandlerInterc

原来我也自己通过查资料,来学习python的装饰器,但是效果不好.因为没有接触过需要用到装饰器的场景,所以 一起的资料都只停留在纸面上,但是今天偶然看到了vimer的这篇文章:http://www.vimer.cn/2011/04/python%E8%A3%85%E9%A5%B0%E5%99%A8%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%A6%99%E7%94%A8.html 我们就根据这篇文章的思路来,在场景中理解python装饰器 其中的一个场景是:爬取数据的时候,目标网

转自关联规则算法Apriori的学习与实现 首先我们来看,什么是规则?规则形如"如果-那么-(If-Then-)",前者为条件,后者为结果.关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系.关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息.例如购物篮分析.牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%意味3%顾客同时购买牛奶和面包.置信度40%意味购买牛奶的顾客40%也购买面包.规则的支持度和置信

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