模型融合

2020-06-01 04:20:10
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2019年4月8日 - “如果你没有什么好的思路的话,那么就模型融合吧!”『我爱机器学习』集成学习(一)模型融合与Bagging - 细语呢喃蹭蹭不进去:Kaggle机器学习之模型融合(...  普通

2019年7月11日 - Blending是一种和Stacking很相像的模型融合方式,它与Stacking的区别在于训练集不是通过K-Fold的CV策略来获得预测值从而生成第二阶段模型的特征,而是建...  普通

2018年9月7日 - 参加2014年KDD杯比赛时,Marios Michailidis (KazAnova)提出了一些奇特的东西,他对我们所有的提交文件计算 皮尔逊相关系数,并且挑选出一些性能较好且相关系数较低的模型...  普通

1.Voting 投票法针对分类模型,多个模型的分类结果进行投票,少数服从多数。除了公平投票外,还可以给投票设置权重,分类器效果越好权重越高,分类器效果越差,权重越低...  普通

2018年8月27日 - 转载:https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78993753前言:在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题,常用的模型效率分析手段有...  普通

2019年5月31日 - 转载自:https://cloud.tencent.com/developer/news/319080没有哪个机器学习模型可以常胜,如何找到当前问题的最优解是一个永恒的问题。幸运的是,结合/...  普通

2018年11月12日 - 在IWSLT201大赛竞技中,陈伟透露,为了确保口语翻译准确率更好,无论是语音识别还是机器翻译,都采用了多个不同模型融合去做,包括不同的语料、时间点、...  普通

一种多模型融合的问题生成算法设计与实现_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。一种多模型融合的问题生成算法设计与实现 QA 系统以自然语言形式的问题句为输入,从...  普通

2018年8月9日 - 在机器学习这个领域,尤其是做多媒体(声音、图像、视频)相关的机器学习方法研究,会涉及很多特征、分类模型(分类任务)的选择。以声音识别为例,常见的特...  普通
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