丰富战斗机

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2年10月17天
集成学习——AdaBoosting

集成学习——AdaBoosting

集成学习即结合多个学习器来完成学习任务。一般个体学习器是弱学习器，如决策树、神经网络等。为了避免把好坏不一的模型组合的结果比最好的个体学习器差，每个学习器应该有多样性，即好而不同。集合学习的利率证明：对于单个分类器hi，其错误率如下：对于T个分类器，如果超半数分类为正确，则最终分类为正确。可见随着T增加，错误率会指数级下降，最终趋于0。然而前提条件是分离器的误差相互独立，针对这个问题，现有的集成学习方法分为两类：1、串行生成的Boosting。 2、并行的Bagging和随机森林。
机器学习算法 2024-06-27
Android开发经验教训

Android开发经验教训

1.经常出现进程意外停止：程序中缺少非NULL判断，而出现引用变量值为NULL时就会出现此异常；2.经常出现强制关闭或等待：可能是与server通信超时引起，另外耗时的操作不应放在UI线程中；3.需要实例化一个来自第三方插件的类，编译没问题，运行报错"java.lang.NoClassDefFoundError:"；百思不得其解，后发现：本工程只是在build path的Projects里
Android 2023-12-15
写给站在门口的人

写给站在门口的人

        好久没写点东西了，直到前两天，又有人特意问我，做程序员容易么。其实，大多数跟程序打交道的人，当初也何尝不是这样；只是，在真正做了之后，心里虽然已经早有了说法，但可能碍于时间（你懂的，他们总是有解决不完的问题，总是有学不完的新东西），可能是觉得这个问题太Low以至于不太好回答（这个原理，参考1+1=2的证明），当然，也可能是纯粹的懒，因此，作为过来人的他们，一般不会在这个问题上过多纠...
Other 2023-12-14

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