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Linux
Fitting
决策树模型组合之(在线)随机森林与GBDT
但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
·
2015-10-30 16:43
决策树
machine learning in coding(python):polynomial curve
fitting
,python拟合多项式
下面给出一个拟合多项式的例子:[python] viewplaincopyimport pandas as pd import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_mo
mmc2015
·
2015-09-07 10:00
python
机器学习
coding
learning
machine
多项式拟合
Android 点击按钮实现来回切换背景图和文字
背景图片在绿色和灰色中切换,文字在“已行动”和“未行动”中切换,我用了两种大同小异的方法TextViewrun_action;run_action=(TextView)findViewById(R.id.
fitting
_action_run
Android_Amelia
·
2015-08-07 09:15
Android开发
Visualization of Detail Point Set by Local Algebraic Sphere
Fitting
ReferstoDynamicSamplingandRenderingofAlgebraicPointSetSurfacesGrowingLeastSquaresfortheAnalysisofManifoldsinScale-Space
Bo Schwarzstein
·
2015-07-31 22:00
各种拟合,一元、多元、对数、指数、单峰、自定义拟合
其中引用到了apache的common-math的jar包,主要用于矩阵运算,下载地址:http://commons.apache.org/proper/commons-math/userguide/
fitting
.htmlimportorg.apache.commons.math3
qq346625506
·
2015-07-29 10:00
线性拟合
Stanford机器学习课程笔记1-Linear Regression与Logistic Regression
/notes/课程计划LinearRegression与预测问题LocallyWeightedLinearRegressionLogisticRegression与分类问题特征映射与过拟合(over-
fitting
xiahouzuoxin
·
2015-04-09 14:00
随机森林
虽然这些决策树有很多优良的性质,比如训练时间复杂度较低,模型容易展示等等,但是同时单决策树有一些不好的地方,比如容易over-
fitting
,虽然剪枝可以减少这种现象的发生,但是还是不够的。
ACdreamers
·
2015-03-27 01:00
Apache Commons Math3学习笔记(2) - 多项式曲线拟合
多项式曲线拟合:org.apache.commons.math3.
fitting
.PolynomialCurveFitter类。
kingfox
·
2015-03-07 18:00
Polynomial Curve
Fitting
PolynomialCurveFittingEtharaPolynomialcurvefittingproblemissuchthat,inatwodimensionalplane,givenasetofmsamplepoints,Figure1youareaskedtofitthemintoann-orderpolynomialcurveinananalyticalform,Howarewesu
Ethara
·
2014-12-23 18:00
python文件读写、help保存为文件
写文件
fitting
_results=[] #fitimages sumerror=0.0 f=open("D:/out.txt","w") forj,iinenumerate(test_images)
todayq
·
2014-10-30 14:00
机器学习中关于正则化的理解
正则化的目的:避免出现过拟合(over-
fitting
)经验风险最小化+正则化项=结构风险最小化经验风险最小化(ERM),是为了让拟合的误差足够小,即:对训练数据的预测误差很小。
panda07100
·
2014-08-18 09:37
机器学习
机器学习中关于正则化的理解
正则化的目的:避免出现过拟合(over-
fitting
)经验风险最小化+正则化项=结构风险最小化经验风险最小化(ERM),是为了让拟合的误差足够小,即:对训练数据的预测误差很小。
panda07100
·
2014-08-18 09:00
过拟合
正则化
模型选择
奥卡姆剃刀
机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
wenyusuran
·
2014-06-27 18:00
机器学习中的算法:决策树模型组合之GBDT(Gradient Boost Decision Tree)
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一
u012564690
·
2014-04-04 09:00
机器学习
决策树
GBDT
机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
dake
·
2014-01-29 13:00
算法
框架
function
tree
basic
Random
决策树和决策森林
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
yueyedeai
·
2013-11-10 22:00
机器学习
数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-神经网络[14]
科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据,根据这些数据,我们往往希望得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合,这过程就叫做拟合(
fitting
)多层感知器的神经网络很适合做函数拟合
u010255642
·
2013-08-28 09:00
算法
python
机器学习
神经网络
HMM 做训练的 Sigma not positive definite (非正定的)原因及处理办法
最近使用pmtk3工具,做HMMwithGaussianMixtureModel的
fitting
的时候总是报错问题是Sigmaisnotpositivedefinite.大致搜了下什么是非正定,以及解决办法
dannypolyu
·
2013-08-27 19:10
Tech
ML
机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
carson2005
·
2013-07-22 23:00
决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
overstack
·
2013-05-20 22:00
机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
Armily
·
2013-05-14 09:00
今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning 书,章节1.1,多项式曲线拟合(Polynomial Curve
Fitting
)
原创书写,转载请注明此文出自:http://blog.csdn.net/xbinworld,Bin的专栏 PatternRecognitionandMachineLearning(PRML)书学习,章节1.1,介绍与多项式曲线拟合(PolynomialCurveFitting)博士也快念完了,明年毕业,今年开始准备毕业相关的东西,感觉自己做machinelearning的research做的很散,
xbinworld
·
2013-04-26 18:00
learning
machine
PRML
决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
oanqoanq
·
2012-09-07 15:00
struts2:No result defined for action com.jcyj.action.
fitting
.FittingsAction and result input
使用STRUTS2时经常遇到这样的问题:Noresultdefinedforactioncom.jcyj.action.
fitting
.FittingsActionandresultinput比如页面NAME
ddjj1990
·
2012-08-29 11:00
struts
异常
action
result
result
No
UIWebView中链接失效的解决办法
NSString alloc] initWithString:@"<html>•Vision testing<br/>•Contact lens testing and
fitting
jsntghf
·
2012-08-20 21:00
ios
UIWebView
iPhone
UIWebView中链接失效的解决办法
NSString alloc] initWithString:@"<html>•Vision testing<br/>•Contact lens testing and
fitting
jsntghf
·
2012-08-20 21:00
ios
UIWebView
iPhone
转:决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
alec1987
·
2012-05-22 16:00
算法
框架
function
tree
basic
Random
决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方
ffeng271
·
2012-03-11 19:00
算法
框架
function
tree
basic
Random
[置顶] android应用开发设计模式之原型模式
publicvoidstart(); publicvoidstop(); } 新建宝马汽车的实现类:packagecom.jindegege.car; importcom.jindegege.
fitting
.car
jindegegesun
·
2012-02-24 17:00
设计模式
android
String
layout
Class
interface
数据拟合工具箱笔记
转载自:http://panda0411.com/2011/08/28/data-
fitting
-kit-notes.html作者:Panda数据拟合工具箱笔记在matlab中做数据拟合是非常常见的事,
babyfacer
·
2012-02-23 23:00
模式识别与机器学习基础之2---再看曲线拟合
在上文中已经知道了曲线拟合(polynomial curve
fitting
)问题可以用误差最小化(error minimization)概念来表示。
Harry_lyc
·
2012-01-08 13:00
机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。
c395565746c
·
2011-12-19 23:00
框架
算法
function
tree
basic
Random
Toast to C
passing of UNIX legend Dennis Ritchie, the creator of the C language, we think a toast to C is only
fitting
hlzhao
·
2011-12-01 16:00
c
hardware
language
performance
Speed
Curve
Fitting
Toolbox简介
CurveFittingToolbox提供了图形化用户界面(GUI)和函数两种方式用于曲线拟合和数据曲面。该工具箱允许用户进行数据分析、数据预处理以及数据后处理、比较模型以及移除异常值。通过使用线性或非线性模型确认回归分析,而这些模型可以是库提供,也可以是用户自定义方程,此外该库提供优化求解参数以及起始条件来提高拟合的质量。工具箱也支持非参数建模技术,例如差值和平滑方法。在拟合后,可以使用做图法
utnewbear
·
2011-11-13 08:00
数据分析
算法
优化
matlab
工具
图形
机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT
但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-
fitting
,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的。 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策
zimohuakai
·
2011-10-30 13:00
算法
框架
function
tree
basic
Random
机器学习 1
1.underfittingandover-
fitting
2. locallyweightedregressionLWR-局部加权回归,只利用附近的点来计算,而不是全部的测试集。
nomad2
·
2011-10-23 20:00
Regularization
在一些训练模型中用来
fitting
的data也会因为结构问题而Overfitting。 一般来说有两种克服Overfitting的方法:一是补偿模型的某
wangxiaojun911
·
2011-10-18 10:00
c
s113
analyticalcompensateovershadowingsiblingconceivablesabotagewobbleinpancakecavepipe-
fitting
tcx6j3389
·
2011-05-10 11:00
11、
Fitting
Fireworks into Your Design Workflow
1、file-export转化为fxg。然后打开flash catalys,选择new project from existing。page/state会转化为fc中的page/state。原来所有pages中的layer会转化为fc中的layer。 2、fw保存文件为firework png后,打开flash,file-import to library,选择刚才的png
presses
·
2010-06-06 00:00
C++
c
workflow
C#
Flash
javascript读取RSS数据
Containerforticker.ModifyitsSTYLEattributetocustomizestyle:vartickercontainer=''varxmlsource="http://rss.mydrivers.com/
Fitting
_New
·
2007-01-20 00:00
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