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编程问答
预测器
2024-10-11
【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)
2024-08-31
基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
简介 梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理 在梯度提升
2024-08-07
【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)
2024-06-18
【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)
2024-01-17
Venn-Abers 预测器
title:Venn-Abers预测器banner_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/12/334c0c129076533308cbc7e03f8c55be.pngdate:2024-1-1519:40:00tags:-机器学习Venn-Abers预测器Venn-Abers预测器https://arxiv.org/pdf/1211.0025.pdf是一种基于Venn预测器的新的专
2023-08-17
论文解读:《iLoc-lncRNA:通过将八聚体组成纳入一般 PseKNC 来预测 lncrna 的亚细胞位置》
标题 iLoc-lncRNA:predictthesubcellularlocationoflncRNAsbyincorporatingoctamercompositionintogeneralPseKNCDOI 10.1093/bioinformatics/bty508期刊 Bioinformatics影响因子 5.8↓1.131中科院分区2区作者 ZhixunSu;YanHuang;Zhao-YueZhang;YueZhao;
2023-08-14
论文解读:《iRNA-PseU:鉴定RNA假尿苷位点》
标题:iRNA-PseU:IdentifyingRNApseudouridinesites.DOI:10.1038/mtna.2016.37期刊:DOAJ:DirectoryofOpenAccessJournals-DOAJ作者:WeiChen;HuaTang;JingYe;HaoLin;Kuo-ChenChou出版日期:2016-01-01网址: https://doi.org/10.1038/mtna.2016.37老文章了,为
2023-03-02
Data Shapley : 机器学习数据的公平估值 ICML2019 斯坦福大学
本篇论文的贡献提供了在机器学习中公平地评估数据的一个公式,利用博弈论提出了数据的Shapley值来量化单个数据点对学习任务的贡献。DataShapley唯一地满足公平估值的三个自
2022-11-16
python神经网络编程
计算机系统:输入->(计算)->输出建立模型可以模拟事情的运作神经网络的基本思想:持续细化误差值。大的误差需要大的修正值,小的误差需要小的修正值。尝试得到一个答案,并多
2022-08-27
论文笔记 - Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation
摘要提出了一个新的深度架构的域自适应方法,可在有大量标记数据的源数据和大量未标记数据的目标域上进行训练该方法促进“深度特征”的出现(深度特征)对于学习任务有主