一、集成学习误差 一、集成学习误差 考虑一个二类分类问题。设单个样本为 ，真实类别为 。 假定基类分类器的错误率为 ，即对每个基分类器 有： 。 假设集成学习通过简单投票法结合 个基分类器 。即：若有超过半数的基分类器正确，则集成分类就正确。根据描述，给出集成学习器为： 。 集成学习器预测错误的条件为： 个基分类器预测正确，其中 ...

功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 功能介绍 停用词过滤，是文本分析中一个预处理方法。它的功能是过滤分词结果中的噪声（例如：的、是、啊等）。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 caseSensitive 是否大小写敏感 大小写敏感 Boolean fa...

机器学习系统的类型 机器学习有多种类型，可以根据如下规则进行分类： 是否在人类监督下进行训练（监督，非监督，半监督和强化学习） 是否可以动态渐进学习（在线学习 vs 批量学习） 它们是否只是通过简单地比较新的数据点和已知的数据点，或者在训练数据中进行模式识别，以建立一个预测模型，就像科学家所做的那样（基于实例学习 vs 基于模型学习） 规则并不仅限...

深入RPC 支持新协议 原子指令 IO 线程模型简介 负载均衡 Locality-aware 一致性哈希 内存管理 Timer keeping bthread_id 深入RPC 深入理解bRPC。 支持新协议 学习如何添加一个新协议到bRPC。 原子指令 学习bRPC原子指令。 IO 学习bRPC IO。 线...

本书的适用群体 本书的适用群体 本书适用于以下读者： 已有一定机器学习/深度学习基础，希望将所学理论知识使用TensorFlow进行具体实现的学生和研究者； 曾使用或正在使用TensorFlow 1.X版本或其他深度学习框架（比如PyTorch），希望了解TensorFlow 2.0新特性的开发者； 希望将已有的TensorFlow模型应...

艾莫尔研究院基于Karmada的落地实践 背景 多集群方案选型 Karmada 落地实践 多集群管理 选择合适的集群接管模式 自动化集群管理 集成 Karmada 到现有平台 多集群资源管理和调度 兼容 K8s 原生 API 更高级的调度策略 多集群资源差异化配置 多集群资源状态聚合 Karmada 和现有系统的融合 Karmada...

反向动力学 反向动力学 参考 模式 姿态模式 面板 属性编辑器 ‣ 反向运动学 反向运动学面板。 此面板控制骨骼或一组骨骼的动作在 反向运动学 有说明。

反向动力学 反向动力学 参考 模式: 姿态模式 面板: 属性编辑器 ‣ 反向动力学 反向动力学面板。 此面板控制骨骼或一组骨骼的动作在 反向动力学 有说明。

反向动力学 反向动力学 参考 模式: 姿态模式 面板: 属性编辑器 ‣ 反向动力学 反向动力学面板。 此面板控制骨骼或一组骨骼的动作在 反向动力学 有说明。

2.1 误差与过拟合 2.1 误差与过拟合 我们将学习器对样本的实际预测结果与样本的真实值之间的差异成为：误差（error）。定义： 在训练集上的误差称为训练误差（training error）或经验误差（empirical error）。 在测试集上的误差称为测试误差（test error）。 学习器在所有新样本上的误差称为泛化误差...