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当前主题:表决统计

集成学习(Bagging,Boosting) 简介

引言 一个人的力量是渺小的,但是一群人聚集到一起,就有了群体智慧。如在我们的城市的社会分工中,有的人是工程师,政客,有的人是建筑工人,有的人是教师,也有罪犯等等,每个人对这座城市都贡献着价值,整座城市也就井然有序,盎然向上,由于每个人对社会的作用不同,甚至有

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【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之综述

模型训练与在线预测服务、推荐算法四部曲、机器学习PAI实战、更多精彩,尽在开发者分会场 【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测 【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生? 【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之美食推荐

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一个基于UDP数据广播的局域网络会议程序

蒋清野 (qjiang@ieee.org)美国导航与控制公司 简介: 本文介绍了网络通讯中通用的传输控制协议(TCP)和用户数据包协议(UDP),并 且利用Java语言设计了一个简单的基于UDP 数据广播的局域网络会议程序,展示了 在Java语言中进行UDP

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网络安全法表决通过信息安全产业迎来春天

十二届全国人大常委会第二十四次会议11月7日上午经表决,通过了《中华人民共和国网络安全法》(以下简称:网络安全法),该法将于2017年6月1日起正式施行。在此之前,我国先后制定了不少的网络相关条例和规定,而网络安全法的表决通过,施行之后则将成为我国首部系统的

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一个基于UDP数据广播的局域网络会议程序

简介: 本文介绍了网络通讯中通用的传输控制协议(TCP)和用户数据包协议(UDP),并 且利用Java语言设计了一个简单的基于UDP 数据广播的局域网络会议程序,展示了 在Java语言中进行UDP 数据发送和接收的一般步骤。由于Java语言卓越的跨平台特 性,

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01 集成学习 - 概述、Bagging - 随机森林、袋外错误率

这几章我们聊聊集成学习,__集成学习算法__是目前为止我们在__相同特征__条件下做特征工程时,建立模型评分和效果最好的算法。比之前讲过的线性回归、Logist回归、KNN、决策树的评分效果都好。 集成学习的讲解分三个部分:__Bagging-自举汇聚__、

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统计学习方法笔记 -- KNN

K近邻法(K-nearest neighbor,k-NN),这里只讨论基于knn的分类问题,1968年由Cover和Hart提出,属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程,算法比较简单,每次分类都是根据训练集中k个最近邻,通过多数表决的方式进行预测。所以模型

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统计学习方法笔记 -- Boosting方法

AdaBoost算法 基本思想是,对于一个复杂的问题,单独用一个分类算法判断比较困难,那么我们就用一组分类器来进行综合判断,得到结果,“三个臭皮匠顶一个诸葛亮” 专业的说法, 强可学习(strongly learnable),存在一个多项式算法可以学习,并且准

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