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搜索资源列表

  1. 集成学习环境(C语言)

  2. 集成学习环境(C语言)提供了丰富的学习模块:1.一份精辟的学习材料，配备了各种便于阅读的功能，例如全屏滚动等，并能够让用户随意的进行功能类似(word)的修改方式，并能插入图片以及演示动画等。2提供了总结精辟的C语言概念讲解，能够逐条学习并能随意切换到与概念相关的演示和习题，并能收集以便以后学习。3练习模式使得用户在学习概念时能够随时进行概念相关的练习巩固。练习题目都是可从相关内容概念中进行查找。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-07-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：tianzhu131

  1. owb简介与学习指导

  2. Oracle Warehouse Builder帮助用户设计、部署与管理数据仓库。是Oracle 用于设计与部署数据仓库解决方案的技术，为设计、部署企业数据仓库数据集市和电子商务智能应用程序的可扩展框架提供集成。文档为学习总结

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2009-07-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yueqiou

  1. c/c++ 学习总结 初学者必备

  2. 用变量a给出下面的定义 a) 一个整型数（An integer） b) 一个指向整型数的指针（A pointer to an integer） c) 一个指向指针的的指针，它指向的指针是指向一个整型数（A pointer to a pointer to an integer） d) 一个有10个整型数的数组（An array of 10 integers） e) 一个有10个指针的数组，该指针是指向一个整型数的（An array of 10 pointers to integers） f) 一

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-09-16
    • 文件大小：51200
    • 提供者：rzvs8275161

  1. xml实用大全和轻松学习手册和无废话xml

  2. 三个资料： xml实用大全 无废话xml xml轻松学习手册 XML轻松学习手册: · 第一章:XML快速入门 · 一. 什么是XML？ · 二. XML是新概念吗？ · 三. 使用XML有什么好处？ · 四. XML很难学吗？ · 五. XML和HTML的区别 · 六. XML的严格格式 · 七. 关于XML的更多 · 第二章:XML概念 · 一. 扩展性 · 二. 标识 · 三. 语言 · 四. 结构化 · 五. Meta数据 · 六. 显示 · 七. DOM · 第三章:XML的术语 ·

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：iefus

  1. 一个优秀的系统集成工程师应具备哪些技能

  2. 其实，这个好资料，并不是我自己总结的，是我一个好哥们跟我分享的。我觉得对我们想成就一个优秀的系统集成工程师是有非常大的帮助的，里面介绍了好多好多的需要掌握的技能。当我第一次看时感觉自己实在是差远了，后来根据这些技能进行自学，网络是个学习的好帮手哈~~现在感觉充实多了，快乐分享，成就网络！

  3. 所属分类：系统集成

  1. html简单知识点总结，常用标签总结，简洁界面 ，框架的基础例子

  2. 该网页包含了常用的html基本标签，包括了一些标签的小例子演示，都集成在一个html页面中，方便初学者学习和温习，基础中的基础，框架的基础例子

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-05-23
    • 文件大小：27648
    • 提供者：upwap8

  1. 系统集成项目管理工程师考试技巧

  2. 系统集成项目管理工程师考试技巧 项目管理工程师学习方法+经验总结

  3. 所属分类：系统集成

    • 发布日期：2010-10-11
    • 文件大小：24576
    • 提供者：tian23589

  1. 项目集成管理工程师笔记

  2. 5-13章的知识总结，表格表现形式，利于学习，复习及总结

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-01-20
    • 文件大小：204800
    • 提供者：MAHONGLIANG_001

  1. aix学习个人资料总结

  2. 这些东西是我在学习系统集成中常用的学习文档和部分实战经验，对AIX和系统集成有兴趣的各位可以看下。分享下经验，若有好的资料可以给我留言。

  3. 所属分类：系统集成

    • 发布日期：2011-02-17
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：aw_110

  1. 集成学习中的四个常用模型代码实现

  2. 总结了集成学习的三种常用框架，从sklearn库中导入函数，举例实现了Adaboost，xgboost，RandomForest，Stacking四个模型。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：msyanjing

  1. 集成学习相关知识总结

  2. 机器学习，对集成学习相关的知识整理后形成的ppt。包括相应的结构图。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-18
    • 文件大小：580608
    • 提供者：qq_41246512

  1. 集成学习boosting系列算法简述

  2. 集成学习boosting系列算法简述，主要是笔者自己在学习这块相关理论时的一些总结。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-05
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_43609776

  1. 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_15141977

  1. 机器学习知识图谱 中国科学院大学机器学习导论课程总结

  2. 内容包括线性模型、SVM、神经网络、聚类方法、降维与度量学习、集成学习、特征选择与稀疏学习、半监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习等主要内容的知识点和关联关系，PDF文件

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：57671680
    • 提供者：whuKK

  1. 【国科大-模式识别与机器学习-黄庆明】2015-2020 考试题目总结

  2. 绝对良心！按照考点整理了【2015-2020】年的【考点和练习题】。 考点包括贝叶斯判别，线性判别，K-L变换，统计学习概论，聚类和降维，SVM，Logistic回归，概率图，NN，集成学习。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：pudding_code

  1. 机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking

  2. 本文来自于csdn，本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。集成方法是指由多个弱分类器模型组成的整体模型，我们需要研究的是：①弱分类器模型的形式②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集成（homogenousensembles）方法；而今天我将主要对一种目前在kaggl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：474112
    • 提供者：weixin_38553478

  1. 集成学习总结&Stacking方法详解

  2. 本文来自于csdn，文章主要介绍了集成学习的几种方法和其相应的应用等相关内容。集成学习主要分为bagging，boosting和stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。这部分主要转自网络。给定一个大小为n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出m个大小为n'的子集Di，作为新的训练集。在这m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到m个模型，再通过取平均值、取多数票等方法综合产生预测结果，即可得到Bagging的结果。加入

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_38612527

  1. 机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking

  2. 本文来自于csdn，本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。 集成方法是指由多个弱分类器模型组成的整体模型，我们需要研究的是： ①弱分类器模型的形式 ②这些弱分类器是如何组合为一个强分类器学习过机器学习相关基础的童鞋应该知道，集成学习有两大类——以Adaboost为代表的Boosting和以RandomForest为代表的Bagging。它们在集成学习中属于同源集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：473088
    • 提供者：weixin_38638596

  1. 集成学习总结&Stacking方法详解

  2. 本文来自于csdn，文章主要介绍了集成学习的几种方法和其相应的应用等相关内容 。集成学习主要分为bagging，boosting和stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。这部分主要转自网络。 给定一个大小为n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出m个大小为n'的子集Di，作为新的训练集。在这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_38587155

  1. 集成学习中的多样性度量

  2. 在集成学习中, 基分类器之间的多样性对于解释多分类器系统的工作机理和构造有效的集成系统具有重要的作用, 但至今仍没有统一的度量多样性的方法. 首先总结介绍常用的多样性度量方法, 阐述每种方法评估多样性的角度和方式; 然后从对多样性新的解释和度量、多样性度量在选择性集成中的应用、多样性度量和集成学习精度的关系3 个方面探讨多样性度量的研究进展; 最后给出关于多样性度量进一步的研究方向.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：229376
    • 提供者：weixin_38664427
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