JavaShuo
欄目
標籤
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之blending and bagging)(32之23)
時間 2020-12-27
標籤
機器學習
林軒田
blending
bagging
简体版
原文
原文鏈接
概要 爲什麼要做模型聚合 投票制的blending 線性以及任意的blending bagging方式 歡迎轉載,可以關注博客:http://blog.csdn.net/cqy_chen 對於模型融合可以參考: http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html blending的參考代碼:https://heamy.readthedocs.i
>>阅读原文<<
相關文章
1.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之 adaptive boosting)(32之24)
2.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之 random forest)(32之26)
3.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之 decision tree)(32之25)
4.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之gradient boosted decision tree)(32之27)
5.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之final)(32之32)
6.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之matrix factorization)(32之31)
7.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之neural network)(32之28)
8.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之radial basis function network)(32之30)
9.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之deep learning)(32之29)
10.
林軒田之機器學習課程筆記(why can machines learn之noise and error)(32之8)
更多相關文章...
•
您已經學習了 XML Schema,下一步學習什麼呢?
-
XML Schema 教程
•
我們已經學習了 SQL,下一步學習什麼呢?
-
SQL 教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
機器學習之數學
林軒田
學習之道
機器學習之二
機器學習之一
Java學習筆記之六
OpenCV學習筆記之一
JSON筆記之二
課程筆記
機器學習筆記2.2
瀏覽器信息
網站主機教程
Docker教程
學習路線
教程
服務器
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
js中 charCodeAt
2.
Android中通過ViewHelper.setTranslationY實現View移動控制(NineOldAndroids開源項目)
3.
【Android】日常記錄:BottomNavigationView自定義樣式,修改點擊後圖片
4.
maya 文件檢查 ui和數據分離 (一)
5.
eclipse 修改項目的jdk版本
6.
Android InputMethod設置
7.
Simulink中Bus Selector出現很多? ? ?
8.
【Openfire筆記】啓動Mac版Openfire時提示「系統偏好設置錯誤」
9.
AutoPLP在偏好標籤中的生產與應用
10.
數據庫關閉的四種方式
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之 adaptive boosting)(32之24)
2.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之 random forest)(32之26)
3.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之 decision tree)(32之25)
4.
林軒田之機器學習課程筆記( combining predictive features之gradient boosted decision tree)(32之27)
5.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之final)(32之32)
6.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之matrix factorization)(32之31)
7.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之neural network)(32之28)
8.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之radial basis function network)(32之30)
9.
林軒田之機器學習課程筆記( distilling hidden features之deep learning)(32之29)
10.
林軒田之機器學習課程筆記(why can machines learn之noise and error)(32之8)
>>更多相關文章<<