- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
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boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型：首先，我们用一个简单的模型（如一个常数值）作为预测模型，记为F0(x)F_0(x)F
- 鸿蒙开发（NEXT/API 12）【应用传输体验反馈】 网络加速服务
移动开发技术栈
鸿蒙开发harmonyos网络华为openharmony鸿蒙移动开发鸿蒙系统
场景介绍当应用传输体验发生变化时，应用将传输体验和传输的业务类型信息通过实时反馈接口传输给系统网络业务模块，系统网络业务模块进行精细化调度，实现网络加速。例如：视频类App播放过程中卡顿，将卡顿信息上报后，NetworkBoostKit将信息反馈给系统网络加速模块，该模块会记录播放卡顿信息，并根据当前网络情况，启用网络加速能力。接口说明接口名描述reportQoe(appQoe:AppQoe):v
- 十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）
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机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- AdaBoost算法（AdbBoost Algorithm）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中，xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- cmake介绍（八）--cmake的高级特性
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目录1.自定义CMake模块和脚本自定义模块示例：创建自定义模块2.构建配置和目标多配置生成器示例：使用VisualStudio生成器定义多个构建目标示例：定义多个目标3.高级查找和配置灵活地查找包示例：查找和配置Boost库配置构建选项示例：配置构建选项4.生成自定义构建步骤添加自定义命令示例：添加自定义命令添加自定义目标示例：添加自定义目标5.跨平台和交叉编译支持不同平台示例：配置跨平台编译交
- 《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器
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机器学习人工智能
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- .NET Core —如何使用Redis缓存提高应用程序性能
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目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖，备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法，足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
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英伟达A100是一款高性能计算卡，基于英伟达Ampere架构，专为数据中心和高性能计算领域设计。以下是关于A100的性能参数及应用的详细介绍：性能参数架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数：432个Boost时钟频率：1.41GHz性能：FP32性能：19.5TFLOPSFP64性能：9.7TFLOPSTensor性能：624.6TFLO
- 2024年Python最新Python爬虫教程-新浪微博分布式爬虫分享(2)
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开发语言：Python2.7开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。数据库：MongoDB3.2.0、Redis3.0.501（Python编辑器：Pycharm；MongoDB管理工具：MongoBooster；Redis管理工具：RedisStudio）爬虫框架使用Scrapy，使用scrapy_redis和Redis实现分布式。分布式中有一台机充当Maste
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python轻松入门基础语法到高阶实战教学python算法开发语言XGBoost算法XGBoostpython实现XGBoost人工智能
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1.注释：首选选中要注释的部分；intmain(){usingnamespacestd;cout>weight;stringgain="A10%increaseraises";stringwt=boost::lexical_cast(weight);gain=gain+wt+"to";//stringoperator()weight=1.1*weight;gain=gain+boost::lexi
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前言最近，我司终于更换新电脑的计划落实啦！！！Macmini3.0GHz双核IntelCorei7处理器(TurboBoost高达3.5GHz)16GB1600MHzLPDDR3SDRAM1TB融合硬盘IntelIrisGraphics图形处理器非常值的可贺！然而，就是新电脑，一切都是新！一切都是白！！非常多工具的数据需要迁移，开发环境需要配置，最近也打算总结一下新电脑配置方面的文章，作为自己备份
- 基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）
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简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
- 基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）
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简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：
- 基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
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简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研，涉及到一个深在的思想系
- SD3337C 恒流Boost DC/DC转换器的白色LED驱动器芯片IC
奥科迪科技13798477800
单片机嵌入式硬件
一般描述SD3337C是一款升压型DC/DC转换器，具有恒定电流，可驱动白色LED或类似器件。该器件可以从锂离子电池驱动多达八个串联的LED。LED电流由外部电阻器(RsET)设置，并由反馈(FB)电压(典型值:200mV)直接调节，该电压跨接在外部电阻器RsET上。为了确保操作过程中的最大安全性，该输出具有集成的过压保护功能，可在某些故障条件下防止设备损坏。OVP电压可以通过两个外部电阻器进行编
- hiphop-php【未能成功编译YII】
zhengdl126
linux运维php运维git
==================测试环境redhat6.064bitcmake2.6istheminimumversiong++/gcc4.3istheminimumversionBoost1.37istheminimumversionlibicu4.2istheminimumversiontbbIntel'sThreadBuildingBlocks===64bit====https://gi
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
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以下是使用麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
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- 每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
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提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据
- 每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
- 随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees）
高大黑白涂鸦
随机森林boosting算法机器学习人工智能
随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。随机森林（RandomForest）通俗的类比：想象你有一个班级里的多位老师（决策树），你让他们每个人都独立地给出意见（预测）。每个老师的意见可能不完全一致，因为他们对问题的理解和方法不同。然后，你把所有老师的意见汇总，得到一个“班级意见”的结果。优点：减少过
- 英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090的详细性能参数对比
算力资源比较多
算力英伟达H100gpu算力大数据人工智能语言模型
英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX4090的详细性能参数对比：英伟达A100架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数：432个Boost时钟频率：1.41GHz性能：FP32性能：19.5TFLOPSFP64性能：9.7TFLOPSTensor性能：624.6TFLOPS内存：显存容量：提供40GB和80GBH
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类，完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令；
2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个；
活动要求
1，随机性，一定要有随机性；
2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注
3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）；
4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库）
解决方案
1，事先产生随机数1000个，并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理：
比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个
例题；将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法：
<form method=post target="_blank">
数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性：expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4：Test文档中的解释：
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路，用java实现：
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观：
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）；
那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示：
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源：
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决：
1）在windows下转换：
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨？
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下：
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质：
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
（范围：用简单方式解决复杂问题）
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆：
下面是SVG代码：
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十：2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：
《跨终端Web》
gleams：http
