集成学习

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【大数据】机器学习----------集成学习集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，通常比单一学习器有更好的泛化性能。Boosting 是一种串行的集成学习方法，通过不断调整训练样本的分布，使得后续的学习器更加关注之前学习器分错的样本。

【深度学习】神经网络灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting，CF）问题灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）是指在神经网络，尤其是深度学习模型中，当模型在学习新的任务时，往往会遗忘之前学过的任务或知识。这种现象通常发生在连续学习过程中，即模型必须依次学习多个任务时。随着新任务的学习，模型会在不加保护的情况下丧失对旧任务的记忆或表现，导致旧任务的性能显著下降。

【论文阅读】基于空间相关性与Stacking集成学习的风电功率预测方法论文地址： https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/Ch9QZXJpb2RpY2FsQ0hJTmV3UzIwMjUwMTA0MTcwMjI2Eg9qc2RqZ2MyMDI0MDUwMjYaCGMxNXJybm5t

【集成学习】Stacking算法详解集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。常见的集成学习框架有：Bagging、Boosting、Stacking。每种方法都有其独特的优势和适用场景，本文主要介绍 Stacking 算法

【深度学习】通俗理解偏差(Bias)与方差(Variance)在统计学习中，我们通常使用方差与偏差来衡量一个模型偏差(Bais)：预测值和真实值之间的误差方差(Variance)：预测值之间的离散程度

【集成学习】Boosting算法详解集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。相比于单个模型，集成学习通过多个基学习器的“集体智慧”来增强模型的泛化能力，通常能够提高模型的稳定性和准确性。

《机器学习》集成学习之随机森林目录一、集成学习1、简介2、集成学习的代表3、XGBoost和随机森林的对比相同点：不同点：二、Bagging之随机森林

【集成学习】Bagging算法详解及代码实现集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。常见的集成学习框架有：Bagging、Boosting、Stacking。每种方法都有其独特的优势和适用场景，本文主要聚焦于介绍 Bagging 算法

【集成学习】Bootstrap抽样在机器学习中，集成学习（Ensemble Learning）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的技术。常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting、Stacking等。而Bootstrap抽样（Bootstrap Sampling）是集成学习中非常重要的一种技术，尤其是在Bagging（Bootstrap Aggregating）算法中得到了广泛应用。本文将从基本概念出发，详细介绍Bootstrap抽样的原理、在集成学习中的应用以及其优势。

英伟达 RTX 5090 显卡赋能医疗大模型：变革、挑战与展望在探讨英伟达 RTX 4090 与 RTX 5090 的差异时，核心架构与制程工艺无疑是最为关键的基础要素，它们从根本上决定了两款显卡的性能上限与应用潜力。

基于XGBoost的集成学习算法时间序列相关参考文章：时间序列预测算法—ARIMA 时间序列预测算法—Prophet 时间序列预测算法—LSTM 长时间序列预测算法—Informer 时间序列分类任务—tsfresh XGBoost时间序列预测有季节效应的非平稳序列分析 python时间序列处理时间序列异常值检测方法时间序列异常值处理方法

人工智能知识分享第九天-机器学习_集成学习集成学习是机器学习中的一种思想，它通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器（基学习器）。训练时，使用训练集依次训练出这些弱学习器，对未知的样本进行预测时，使用这些弱学习器联合进行预测。传统机器学习算法 (例如：决策树，逻辑回归等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开。集成学习 (Ensemble Learning) 算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法可以说从一方面验证了中国的一句老话：三个臭皮匠，赛过诸葛亮集成

数据挖掘——集成学习集成学习（Ensemble learning）方法通过组合多种学习算法来获得比单独使用任何一种算法更好的预测性能。

Python 青铜宝剑十六维，破医疗数智化难关（上）在当今数智化浪潮的席卷下，医疗行业正经历着深刻变革，医疗数智化转型已成为不可阻挡的趋势。它将现代信息技术深度融入医疗的各个环节，从电子病历的广泛普及，实现医疗信息的便捷存储与快速查阅，到远程医疗的蓬勃发展，打破时空限制，让优质医疗资源得以远程共享；再到智能化医疗设备的推陈出新，辅助医生更精准地诊断与治疗，数智化为医疗带来了诸多便利，显著提升了医疗服务的效率与质量，改善了患者的就医体验。

基于AI大模型的医院SOP优化：架构、实践与展望近年来，人工智能（AI）技术取得了迅猛发展，尤其是大模型的出现，为各个领域带来了革命性的变化。在医疗领域，AI 医疗大模型正逐渐崭露头角，展现出巨大的应用潜力。随着医疗数据的海量积累以及计算能力的大幅提升，AI 医疗大模型能够对复杂的医疗信息进行深度挖掘与分析，为疾病诊断、治疗方案制定、药物研发等诸多环节提供精准、高效的辅助支持，有望解决传统医疗模式下的一些痛点问题，如诊断准确性的提升、医疗资源的合理分配等。

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从 Coding (Jenkinsfile) 到 Docker：全流程自动化部署 Spring Boot 实战指南（简化篇）本文记录使用 Coding (以 Jenkinsfile 为核心) 和 Docker 部署 Springboot 项目的过程，分享设置细节和一些注意问题。

AI开发：决策树模型概述与实现：从训练到评估和可视化 - Python通过前面的一些练习，我们已经学习了支持向量机、回归、鸢尾花模型、卷积、知识图谱、生成式对抗网络、 K近邻、等AI算法的基本概念，熟悉了一些常用的AI库，并且使用PYTHON大法进行了一些实战练习。接下来，我们向更深一层的概念进军啦！今天我们来学习的是：决策树。

数智化时代医院临床试验人才培养的创新路径与实践探索在当今数实化与智能化技术飞速发展的时代，医疗行业正经历着深刻的变革，数智化医院已成为未来发展的重要趋势。临床试验作为药物研发、医疗器械验证以及医疗技术创新的关键环节，对于推动医学进步、提高医疗质量具有不可替代的作用。数智化技术在临床试验中的应用，如大数据分析、人工智能辅助决策、远程监测等，不仅能够提高试验效率、降低成本，还能增强数据的准确性和可靠性，从而加速医疗成果的转化和应用。

量子芯片在新医疗领域的应用研究展望随着科技的不断发展，量子芯片在新医疗领域有望在多个技术方面实现创新突破，进而持续拓展其应用范围与深度。

【机器学习】【集成学习——决策树、随机森林】从零起步：掌握决策树、随机森林与GBDT的机器学习之旅在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种强大的技术，它通过组合多个模型来提高预测性能，增强模型的泛化能力。集成学习的核心思想是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，即多个弱模型的组合往往能够胜过单一的强模型。在众多集成学习方法中，决策树、随机森林和梯度提升决策树（GBDT）是最为常见且强大的几种。