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原创 AdaBoost算法详解
Adaboost算法是一种常用的集成学习算法,解决的是二分类问题,它可以将多个弱分类器(比如决策树)组合成一个强分类器。其基本思想是通过对数据集进行加权和重复训练来提高分类器的准确性。
2024-03-17 20:24:20
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原创 集成学习介绍
是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建 Bagging 集成的基础上,进一步在决策树的训练过程中即随机采样一些特征(也就是列),这样的好处是可以避免一定的过拟合,更大的增加每一颗决策树之间的差异性。
2024-01-08 21:11:51
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原创 git集成github(一):主要步骤
在pcharm主界面顶栏,点击VCS,再点击创建git仓库,然后选择项目根路径,点击确认。这时,可以看到顶栏的VCS变成了git。
2023-12-25 13:50:23
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空空如也
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