【机器学习基础】数据集的划分比例

集成学习根据个体学习器的生成方式分为Bagging和Boosting两大类。Bagging的个体学习器之间不存在强依赖关系，Boosting存在强依赖关系。Bagging可以同时生成的并行化方法，Boosting必须串行化生成的序列化方法。BaggingBootstrapaggregating，即使用自主采样法来构造基学习器。Bag......

清华大学开源软件镜像站，安装第三方模块时使用：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplesome-package编程胶囊：https://codejiaonang.com/#/（学习正则表达式时）正则表达式的在线工具：https://regexr-cn.com/C语言中文网：http://c.biancheng.net/菜鸟教程：https://ww......

没有特意总结，只是将自己看到的觉得比较好的文档记录一下，方便下次以后学习（持续更新中……）  Linux基础知识总结一： Express框架 这个学着更舒服https://www.expressjs.com.cn/4x/api.html#res.append 官方文档JShttps://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScriptjqueryd......

参考链接：W3Cschool:Jenkins中文文档知乎：Jenkins详细教程知乎：jenkins入门教程(上)博客园：Jenkins自动化部署入门详细教程TBD......

引言在过去的几十年里，文本纠错技术已经取得了巨大的进展，从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统，技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题，随着机器学习技术的发展，文本纠错技术也发生了重大变化。本文将介绍一款新的基于机器学习的纠错技术，并详细列出......

核心思想将多个弱分类器组装成一个强分类器。前置知识Bias&Variance定义：$bias=\bar{f}(x)-y$，为模型的期望预测与真实值之间的差异。$variance=\mathbb{E}_{\mathcal{D}}[(f(x;\mathcal{D})-\bar{f}(x))^2]$，模型在数据集\(\mathcal{D}\)上的鲁棒性。Bagging(bo......

现在开始学习一些java面向对象中不太容易的东西了，加油吧！(0^_^0)首当其冲的便是包的感念和使用。包包的出现其实是为了更好的管理类，其本质就是一些文件夹和目录，同名的类不能同时出现，但如果两个同名的类在不同的包下则可以共存。相当于给每个类分配了一个地址，虽然类名是一样的，......

一、http协议的基础知识（请求方法、状态码、响应头信息、协议的URL） 1、请求方法：（1）http1.0请求包含head、get、post（2）http1.1请求包含head、get、post、options、put、delete、trace、connect（3）get请求的标准格式是：<路径>【？<arg1>=<value1>[&<arg2>=<value2>....]】,例如h......

简介费曼学习法（FeynmanLearningMethod）是一种用于学习和理解新知识的学习策略，以美国物理学家理查德·费曼（RichardFeynman）的名字命名。费曼学习法的核心思想是通过将学习内容以简单明了的方式解释给别人，来深化自己对知识的理解。费曼学习法的基本步骤如下：选择一个学习的主题或......

1.《C#语言程序设计》（第4版）：由微软公司的C#语言团队编写，是学习C#语言的必备经典著作。2.《C#高级编程》（第9版）：由AndrewTroelsen编写，涵盖了C#语言的高级特性和最佳实践。3.《CLRviaC#》（第4版）：由JeffreyRichter编写，深入讲解了C#语言和CLR（公共语言运行时）之间的关系，是学习C#底层知......