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Bagging算法
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r 语言
Bagging算法(bootstrap aggregation)由Leo Breiman提出。是一种在每个自助样本集上建立基分类器,通过投票指派得到测试样本最终类别的方法。 Bagging算法 从数据集有放回的随机抽取样本,生成多个自助样本集,每个自助样本集大小与原数据集一致,因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器,常用的基学习器为二元决策树,因为对于有复杂决策边界的问题,二元决策树性能不稳定,这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终,对于回归问题,结果为基学
企鹅号小编
2018-01-19
2K
0
用R语言实现深度学习情感分析
r 语言
深度学习
本文介绍了一种基于R语言和Keras的深度学习模型,用于情感分析。首先介绍了LSTM的原理和实现,然后通过一个IMDB数据集的例子展示了如何用R语言实现LSTM。最后,作者比较了随机森林等其他模型的效果,并总结了自己的经验和想法。
企鹅号小编
2018-01-04
1.1K
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