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  1. 模式识别（模型选择，SVM，分类器）作业解答+代码.docx

  2. Adaboost算法的设计思想。从机器学习的角度简述模型选择的基本原则。丑小鸭定理；Occam剃刀原理；最小描述长度定理。简述分类器集成的基本方法。推导Hard-Margin SVM的优化目标。解释Hinge Loss在SVM中的意义。编程：从MNIST数据集中选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具利用sklearn库进行svm训练MNIST数据集，准确率可以达到90%以上。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-03-27
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：qq_36918538

  1. 基于优化算法的股票投资组合模型选择

  2. 基于优化算法的股票投资组合模型选择，蔡凯达，边宁，本文采用不同的风险度量和约束条件，组合成了不同的有约束的最优资产组合模型：在风险约束条件下的期望收益最大化模型和在收益约

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-09
    • 文件大小：637kb
    • 提供者：weixin_38502814

  1. 利用自由现金流量估值模型选择并购方案

  2. 利用自由现金流量估值模型选择并购方案，贾明琪，武永霞，本文运用财务分析的方法，采用定性定量相结合的方式，用自有现金流量估值模型确定各个并购方案下合并后公司的最终价值，根据创造

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：263kb
    • 提供者：weixin_38535428

  1. 海南高尔夫球会收入时间序列模型选择及预测

  2. 海南高尔夫球会收入时间序列模型选择及预测，段永恒，王洪礼，高尔夫旅游对于建立海南国际旅游岛起着重要的作用，整理博鳌亚洲论坛国际会议中心高尔夫球会每月收入对数差分数据，BDS独立性检验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-16
    • 文件大小：314kb
    • 提供者：weixin_38653694

  1. 上海黄金期货市场极端风险测量的模型选择及实证分析

  2. 上海黄金期货市场极端风险测量的模型选择及实证分析，周四清，陈裕浩，通过描述性统计分析发现上海黄金期货市场风险具有尖峰厚尾、波动集聚和长记忆性的特征，因此本文选择FIGARCH-EVT-POT模型分别计算上海

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：383kb
    • 提供者：weixin_38692707

  1. 4_模型选择.ipynb

  2. 4_模型选择.ipynb 数据分析 机器学习 如何选择模型 lgboost，xgboost,lr lgboost，xgboost,lr lgboost，xgboost,lr

  3. 所属分类：机器学习

  1. matlab开发-包含模型选择的最新目录分配MCMCW

  2. matlab开发-包含模型选择的最新目录分配MCMCW。潜在的迪里克莱分配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：205kb
    • 提供者：weixin_38744435

  1. Python-自动调谐模型一个模型选择和调谐的多用户多数据系统

  2. 自动调谐模型 —— 一个模型选择和调谐的多用户多数据系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：165kb
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 过拟合与模型选择

  2. BAT算法工程师深入详细地讲解过拟合与模型选择，带你轻松入门机器学习!

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：132mb
    • 提供者：weixin_45246409

  1. Unity UI拖拽模型选择功能

  2. 主要为大家详细介绍了Unity UI拖拽模型选择功能，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-25
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_38667697

  1. 深入浅析Python 中的sklearn模型选择

  2. 主要介绍了Python sklearn模型选择的相关知识，非常不错，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：weixin_38603704

  1. Django 表单模型选择框如何使用分组

  2. 主要介绍了Django 表单模型选择框如何使用分组,小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38734200

  1. 模型选择pdf讲义超详细

  2. 模型选择pdf讲义超详细

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_34327247

  1. 简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法（十）：交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API、鸢尾花案例增加K值调优

  2. K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证，网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的距离公式 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：weixin_38658568

  1. 深入浅析Python 中的sklearn模型选择

  2. 1.主要功能如下： 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择 6.Preprocessing预处理 2.主要模块分类： 1.sklearn.base: Base classes and utility function基础实用函数 2.sklearn.cluster: Clustering聚类 3.sklearn.cluster.bi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：93kb
    • 提供者：weixin_38588394

  1. ESL2.9 模型选择和偏差-方差的权衡学习笔记

  2. 2.9 模型选择和偏差-方差的权衡 这是一篇有关《统计学习基础》，原书名The Elements of Statistical Learning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。 原文 The Elements of Statistical Learning 翻译 szcf-weiya 时间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：124kb
    • 提供者：weixin_38512659

  1. 3.11 模型选择、欠拟合和过拟合

  2. 讨论了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确的原因。 3.11.1 训练误差和泛化误差 训练误差（training error）：模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差（generalization error）：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。 在机器学习里，我们通常假设训练数据集（训练题）和测试数据集（测试题）里的每一个样本都是从同一个概率分布中相互独立地生成的。 机器学习模型应关注降低泛化误差。 3.11.2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：95kb
    • 提供者：weixin_38622125

  1. marketing-mix-r:该存储库包含一个R项目，该项目为营销组合模型练习变量和模型选择。 这是市场营销分析课程的一项任务-源码

  2. 营销组合 该存储库包含一个R项目，该项目为营销组合模型练习变量和模型选择。 这是市场营销分析课程的一项作业。 目标 这项任务的目的是分析各种广告渠道对销售的影响。 随后进行分析和建模，然后是有关广告公司的最佳模型和建议的操作。 使用多元回归和基本变量选择，我尝试了各种转换并根据最低的AIC选择了变量。 大多数建模决策是由作业指导决定的。 但是，我可以控制要添加或删除的变量。 数据源 所使用的数据集包含来自10个不同渠道的广告活动，以及汇总在线和离线渠道的列。 这个小的数据集捕获了42个月的活动，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：375kb
    • 提供者：weixin_42168555

  1. restriktor:用于线性模型的（不）等式约束估计，模型选择和假设检验的R包-源码

  2. restriktor:用于线性模型的（不）等式约束估计，模型选择和假设检验的R包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：weixin_42098830

  1. Face-detection:该任务的目的是用训练算法实现逻辑回归模型，以用于照片中的人脸检测任务。使用模型训练，梯度算法，随机简单梯度算法，正则化，模型选择，操作正确性测试-源码

  2. Face-detection:该任务的目的是用训练算法实现逻辑回归模型，以用于照片中的人脸检测任务。使用模型训练，梯度算法，随机简单梯度算法，正则化，模型选择，操作正确性测试

  3. 所属分类：其它

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