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从基础到实现:集成学习综合教程(附Python代码)

介绍 当你想购买一辆新车时,你会走到第一家汽车商店就根据经销商的建议购买一辆车吗?这是不太可能的。 你可能会浏览一些人们发布评论并比较不同车型的门户网站,检查其功能和价格。你也可能会问你的朋友和同事们的意见。总之,你不会直接得出结论,还会参考其他人的意见做出决定。 机器学习中的集成模型也是类似的思路。它们结合了多个模型的决策来提高整体性能。这可以通过各种方式实现,本文将会带你一起探索。 本文的目的是介绍集成学习的概念并理解使用这种技术的算法。为了巩固你对这个多元化主题的理解,我们将用真实问题的动手案例,配合Python来解释其中的高级算法。 注意:本文假定你对机器学习算法有基本的了解。我建议阅读这篇文章以熟悉这些概念。 目录 集成学习介绍基础集成技术最大投票(Max Voting)法平均(Averaging)法加权平均(Weighted Ave

Java 程序执行过程的内存分析

内存分析先知 栈: 1、每个线程私有,不能实现线程间的共享! 2、局部变量放置于栈中。 3、栈是由系统自动分配,速度快!栈是一个连续的内存空间! 堆: 1、放置new出来的对象! 2、堆是一个不连续的内存空间,分配灵活,速度慢! 方法区: 1、被所有线程共享! 2、用来存放程序中永远不变或唯一的内容。(类代码信息、静态变量、字符串常量) 注:常量池具有共享的机制,不同类的常量池之间共享数据。比如:Student 类常量池下有个 "老叶"字符串常量,那么当 Test 类中用到"老叶"这个字符串常量时就会去方法区的其他类的常量池中找,刚好 Student 类有,所以它直接就引用Student 类的"老叶" 开始分析Student 类 public class Student { //静态的数据 String name; int id; //学号 int age; String gender; int weight; //动态的行为 public void study(){ System.out.println(name+"在学习"); } public void sayHello(Stri...

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