社区频道说明,希望大家学习游玩不迷路!

编程实战派-李工
Java领域新星创作者
2023-05-12 17:34:21

编程火箭车】在CSDN上的社区,为大家精心准备了一些频道学习、游玩,希望大家喜欢!

  • 社区必读:此频道是本社区规则、使用介绍,小火箭们务必重视。
  • 成员福利:此频道主要目的就是给小火箭发一些小福利、小资源。
  • 社区活动:此频道主要分享官网活动,或本社区自己组织的活动内容。
  • 技术问答:此频道为小火箭解决工作、学习问题,提供技术支持和交流。
  • 开源项目:此频道可以分享自己或他人优质开源项目,共同学习进步。
  • 工具资源:此频道为小火箭们分享好用好玩的工具及一些有用资源。
  • 博文分享此频道为小火箭们相互间分享自己或他人的优质博客。(新增频道)
  • 学习打卡:此频道为小火箭们养成良好习惯,学习打卡,共同监督,共同提升。
  • 内推求职:此频道为小火箭发布求职、内推信息,共享资源。
  • 面试经验:此频道为小火箭之间互相讨论面试题、交流面试经验。
  • 程序人生:此频道可以介绍自己的秃顶生活,搬砖事业。
  • 指导规划:此频道送给迷茫的小火箭,为前路指点迷津。

编程火箭车社区设有诸多频道,是交流技术、分享经验、协作学习的社区。这里聚集了大量热爱编程、有情怀、有技术的小火箭,是一个互帮互助、资源共享的平台。

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内容概要:本文详细介绍了PSO-LSSVM-Adaboost回归预测模型的构建方法及其性能评估标准。首先阐述了最小二乘支持向量机(LSSVM)的基本概念以及核函数的选择,接着重点讲解了利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)进行超参数调整的具体步骤,包括粒子初始化、适应度计算、速度和位置更新规则等。随后探讨了Adaboost集成学习算法的应用,特别是针对LSSVM作为基分类器时的权重更新策略。最后给出了模型的整体架构图,并采用多种评价指标如均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)、决定系数(R-squared, R²)等来衡量模型的表现。 适合人群:对机器学习有一定了解并希望深入研究组合模型的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于多特征输入单输出的预测任务,旨在提高预测精度的同时减少过拟合风险。通过本篇文章的学习,读者能够掌握如何将三种不同的机器学习技术有机结合,从而构建更加鲁棒的预测系统。 其他说明:文中提供了完整的Python代码片段用于辅助理解和实操练习,同时分享了一些实用的经验技巧,例如设置合理的迭代终止条件以节约计算资源。此外还提到了一些常见的注意事项,像处理特殊的数据情况(如y_true为0的问题)以及选择合适的评估指标。

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