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来自Toby老师，《融合模型stacking14条经验总结和5个成功案例》我也看了很多关于融合模型stacking文章，很多作者倾向于赞美融合模型stacking，对其缺点轻描淡写，这容易误导初学者。一叶障目就是这意思。我的很多学员喜欢用融合模型作为论文或专利创新点，这是一个热门技术。最近有个同学在

一、加权融合defWeighted_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3,w=[1/3,1/3,1/3]):Weighted_result=w[0]*pd.Series(test_pre1)+w[1]*pd.Series(test_pre2)+w[2]*pd.Series(test_pre3)returnWeighted_result##InittheWeightw=[0.3,0.4,0.3]##测试验证集准确

题目地址：POJ1988   这道题的查找合并的方法都能想的到，就是一点没想到，我一直天真的以为查询的时候，输入后能马上输出，这样的话在合并的时候就要所有的结点值都要算出来，但是经过路径压缩之后，没办法全部都处理到，如果不压缩妥妥的TLE。。于是看了看网上的题解。才发现自己是多

103-StackingBoxesTimelimit:3.000secondshttp://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=114&page=show_problem&problem=39BackgroundSomeconceptsinMathematicsandComputerSciencearesimpleinoneortw

基于前面对Blending集成学习算法的讨论，我们知道：Blending在集成的过程中只会用到验证集的数据，对数据实际上是一个很大的浪费。为了解决这个问题，我们详细分析下Blending到底哪

机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一