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[譯] 通過整合學習提高機器學習結果

整合學習可以通過組合多種模型來提高機器學習的結果。這種方法相對於單個模型,可以為結果帶來更好的效能預測。這也是整合方法在諸多久負盛名的機器學習競賽(如 NetFlix 競賽、KDD 2009

貝葉斯理論

還是拿質檢員的例子來做分析,假如我是一個質檢員,現在接到了三箱零件需要檢驗,其中第一箱有10個零件,第二箱有20個零件,第三箱有15個。半小時過去了,檢驗的結果出爐,第一箱有1個不合格,第二箱有3個不合格,第三

多標籤分類

1. 演算法 多標籤分類的適用場景較為常見,比如,一份歌單可能既屬於標籤旅行也屬於標籤駕車。有別於多分類分類,多標籤分類中每個標籤不是互斥的。多標籤分類演算法大概有兩類流派: 採用One-vs-

機器學習分類演算法常用評價指標

1. 準確率,召回率,精確率,F1-score,Fβ,ROC曲線,AUC值 為了評價模型以及在不同研究者之間進行效能比較,需要統一的評價標準。根據資料探勘理論的一般方法,評價模型預測能力最廣泛使用的

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