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1.20 Stacking回归模型
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Stacking回归,即堆叠回归。堆叠回归是一种集成学习技术,采用两级回归模型,第一级采用多种回归模型进行独立训练和预测,然后基于各个回归模型的输出(元特征),用第二级的元回归模型进行新的拟合,其工作流程如图1.22所示。
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杜克大学《R语言数据分析(R语言、概率与数据入门,推断统计,线性回归与建模)|Data Analysis with R》中英字幕
1.5 缺失数据
1.18 XGBoost回归模型
机器学习-监督学习算法合集精讲(线性回归/逻辑回归/决策树/支持向量机)
1.14 线性回归模型
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3.25 制作HDF5数据集
3.8 激励函数
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1.11 决定系数
1.2 训练集观察
3.9 损失函数
1.2 客户机服务器模式
研一马上开学,还对论文期刊和影响因子一无所知 ,真的不怕老板请你去办公室喝茶嘛!? -人工智能/深度学习/机器学习
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6.5 Transformer模型
2.4 MobileNetV1解析
1.4 相关矩阵
4.9 DenseNet121 模型训练
我在B站上大学!【泰勒公式的惊天应用!高等数学基础最强教程来了!】微积分、核函数变换、随机变量、概率论基础、泰勒公式与拉格朗日、贝叶斯分析、线性代数基础
1.6 离群值
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2.19 数据标准化
flux模型训练:joy-caption自然语言打标工作流,comfyui-SD-AIGC-人工智能-文生图-图生图-深度图-雕刻-模型-训练
Andrej Karpathy:大模型10亿参数就够了,蒸馏技术效果非常好!
3.13 偏差与方差
7.6 Canny边缘检测