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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
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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
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