AdaBoost：技术和应用

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AdaGCN：将传统方法AdaBoost用于深度图神经网络，效果会如何（CDA干货内容分享）: 2022-01-14; 来源：机器学习与知识图谱 Github：https://github.com/datake/AdaGCN 深度图模型仍是一个有待研究的问题，关键之处在于如何有效地汇聚来自多跳邻居节点的特征信息。在本文中，通过将AdaBoost融入到 ...

如何利用集成学习优化模型性能: 2024-12-06; 数据分析领域中，集成学习是一项关键技术，它通过结合多个模型的力量，提升整体预测性能和稳定性。这种方法利用多个个体学习器的智慧，以改善模型的准确度、泛化能力和鲁棒性。我们将深入探讨几种常见的集成学习方法 ...

机器学习算法中常见的分类模型有哪些？: 2024-02-23; 在机器学习领域，分类是一种常见的任务，旨在将输入数据划分为不同的类别。为此，有许多不同的分类模型可供选择，每个模型都有其特定的优势和适用场景。以下是常见的一些分类模型：逻辑回归（Logistic Regressio ...

【北京正宏置业集团有限公司】招聘数据分析师: 2018-07-23; 【北京正宏置业集团有限公司】招聘数据分析师北京正宏置业集团，注册资金2.7亿元人民币，是一家集房地产开发、建筑工程、钢材贸易、模板生产租赁于一体的大型企业集团，其工程项目遍及国内青岛、大连、南通、北京等 ...

机器学习与数据挖掘的学习路线图: 2018-07-04; 机器学习与数据挖掘的学习路线图说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理 ...

R语言之决策树和随机森林: 2018-06-16; R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。一、特征生成：特征生成是 ...

大数据时代下数据挖掘技术的应用: 2018-06-05; 大数据时代下数据挖掘技术的应用随着社会信息化的迅速发展，无论是数据的变化速率，还是数据的新增种类都在不断更新，数据研究变得越来越复杂，这意味着“大数据时代”到来。2011年，互联网数据中心（internet ...

机器学习中的非均衡分类问题: 2018-04-09; 机器学习中的非均衡分类问题非均衡分类问题是指在分类器训练时，正例数目和反例数目不相等（相差很大），或者错分正反例导致的代价不同（可从代价矩阵观测）时存在的问题。而大多数情况下，不同类别的分类 ...

机器学习中的常见问题—损失函数: 2017-03-28; 机器学习中的常见问题—损失函数一、分类算法中的损失函数在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式：其中，L(mi(w))为损失项，R(w)为正则项。mi的具体形式如下 ...

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