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RSS订阅原创 adaboost集成算法原理
adaboost集成算法原理adaboost目的是将多个弱分类器组合成一个强分类器。原理讲解如下：具体说来，整个Adaboost 迭代算法就3步：1.初始化训练数据的权值分布。如果有N个样本，则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权值：1/N。2.训练弱分类器。具体训练过程中，如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它的权值就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权值就得到提高。然后，权值更新过的样本集被用于训练下一个分类器，整个训练过程如此迭代地进行下去。3.
2021-05-11 18:08:52
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原创 整理最近学习的算法：SVM支持向量机（简单）、kappa值、ROC曲线和AUC值
最近学习到的算法1.kappa系数检验一致性下面给出公式:其中，p0是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数，也就是总体分类精度 。假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,…,aC，而预测出来的每一类的样本个数分别为b1,b2,…,bC总样本个数为n，则有：kappa计算结果为-1-1，但通常kappa是落在 0-1 间，可分为五组来表示不同级别的一致性：0.0-0.20极低的一致性(slight)、0.21-0.40一般的一致性(fair)、0.41-0.60 中等的一致性(moder
2021-05-09 14:37:55
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原创 python3.7版本tensorflow安装（简单）
最近想要研究一下深度学习的应用，于是翻了翻了社区的tensorflow安装教程。发现许多教程适用性好像不是太强，就算完全按照安装步骤来也会卡到不知道哪一步？？想必小白们也会遇到许多这样的问题，这个问题困扰了我整整两天。于是打算放弃网上的主流方法，自己下载package安装。最终结果也最终得偿所愿，下面我将分享一下我的安装完全步骤，首先声明本教程不涉及安装anaconda。所以如果有anaconda安装需求请不要浪费您的时间，出门右拐！！！比如本人觉得比较认真的一篇博文https://www.cnblogs
2020-11-03 23:10:49
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空空如也
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