机器学习算法的优缺点(2)-集成算法

集成算法（Ensemble algorithms）是由多个较弱的模型集成模型组，其中的模型可以单独进行训练，并且它们的预测能以某种方式结合起来去做出一个总体预测。该算法主要的问题是要找出哪些较弱的模型可以结合起来，以及结合的方法。这是一个非常强大的技术集，因此广受欢迎。举例：BoostingBootstrapped

【论文源码学习】GAT代码运行踩坑 - Pytorch版

昵称：海轰 标签：程序猿｜C++选手｜学生 简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研。 学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！   唯有努力💪   知其然 知其所以然！   本文仅记录自己感兴趣的内容

算法的学习笔记—序列化二叉树(牛客JZ37)

法有多种，如先序遍历、中序遍历、后序遍历或层序遍历。 反序列化 反序列化则是从序列化后的字符串中重新构建二叉树的过程。通过反序列化，我们可以从保存的字符串中还原出与原二叉树结构相同的树。 😋示例解析 问题描述 假设我们有一棵二叉树如下图所示，我们希望通过序列化将其转化为字

我不开玩笑，2018 年你还需要学习 JavaScript

语言。所以，你决定现在学习这门语言，你可以很容易找到工作。但是事物都有两面性，也有人反对这种语言的学习。而且这与 JavaScript 语言本身没有太大的关系：是因为有这么多的 JavaScript 框架，初学者不用学习基本的 JavaScript 编程语言，直接学习如何实现框架就行。

论学习搜索的操心事

排列问题，只需要函数中表示个数的参数加一即可，例如：dfs(t+1);对于动态规划的问题，只需要模拟转移方程即可。注意，想不出转移方程时，可以按照题意模拟。但注意，递归后一定要写回溯，否则会无限递归。回溯也十分简单，怎么添上值的，怎么减回去，如：dfs有一个致命的缺点，就是时间很

MRS多租户学习2-用户权重配置以及资源抢占

并且创建三个用户usera1, usera2, usera3。这三个用户分配的资源权重为1:2:3。分别使用上述三个用户提交命令，并且记录yarn资源使用情况判断是否可以做到用户层面的资源隔离。2. 提交任务命令usera1 提交任务命令kinit usera1yarn jar /opt/hadoopcli

【物联网课程学习课堂笔记】关于《IOT7天开发训练营》重点复习 2.3.8>CoAP协议逻辑分层模型

成的世界，信息交换是通过TCP和应用层协议HTTP实现的。但是对于小型设备而言，实现TCP和HTTP协议显然是一个过分的要求。为了让小设备可以接入互联网，CoAP协议被设计出来。CoAP是一种应用层协议，它运行于UDP协议之上而不是像HTTP那样运行于TCP之上。CoAP协议非常

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学

价值，这样可以在原有的策略梯度算法的基础上加速学习过程，从而取得更好的效果。 2.9有模型学习和免模型学习有什么区别？ 针对是否需要对真实环境建模，强化学习可以分为有模型学习和免模型学习。有模型学习是指根据环境中的经验，构建一个虚拟世界，同时在真实环境和虚拟世界中学习；免模型学

这个学习进度显示是不是有问题啊

我明明都已经看完了，还是显示未完成，点了几遍也是这样，不知道哪个没看到还是确实有问题

EI——视频接入服务学习（基本概念）

视频流在网络上，视频数据按时间先后次序传输和播放的连续视频数据流。取流取流是指通过取流地址，从VIS中获取视频流数据的过程。推流推流是指利用推流客户端或者推流工具，通过推流地址将RTMP协议的视频流推送到VIS平台上。拉流拉流是指通过公网环境中的取流地址，获取HTTP-FLV类型

【转载】有监督学校示例-学习阶段

LiteOS学习4——华为LiteOS相关术语解释一

物联网顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。NB-IoT/LPWANB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网LPWAN，该项技术是目前华为公司最重要的物联网技术之一。LiteOS SDKLiteOS SDK是Huawei L

【HCIA-iot课程学习班】————获奖公示

    获奖情况：   本次活动总层数为124层，按照规则抽取中将楼层依次为（12，37，62，87，112）   根据顺延规则（未完成7次打卡，则顺延到下一楼层获奖）：中奖楼层中奖楼层用户顺延用户12十年树木扶摇直上37welldoo略略略o62erroerro87EVA_01

【转载】机器学习基本概念-数据集

吴恩达机器学习-11-代价函数

代价函数Cost Function如何拟合LR模型的参数\thetaθ重新定义逻辑回归的代价函数根据y的不同取值来进行分别判断，同时需要注意的是：假设函数h的取值只在[0,1]之间y=0的情形

【暑期Flag】完成“人人学IoT”课程的学习

DAY1 学完《网络层技术概览》才知道打卡是咋回事。。。还不晚，从今天起天天打卡！

吴恩达机器学习-9-逻辑回归

逻辑回归分类问题假设预测的变量y是离散的值，需要使用逻辑回归Logistic Regression，LR的算法，实际上它是一种分类算法二元分类问题将因变量dependent variable可能属于的两个类分别称为负向类negative class和正向类positive cla

【暑期Flag】我要坚持每天学习前端知识！

平时写前端都是能跑就行，现在要查缺补漏，打实基础！

【暑期Flag】完成“人人学IoT”课程的学习

希望这次能学完这课程