问题遇到的现象和发生背景
adaboost回归预测时样本权重怎么体现呢？在分类问题上（一般弱学习器为决策树）迭代后更新样本权重继续训练，可以根据选取划定阈值计算误差率体现这个权重作用，但是如果弱学习器为ELM时（或者神经网络），没有划定阈值这个过程，每一次训练结果还是相同的。第一次权重更新后，如何用更新权重的样本进行训练？求描述详细些。
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- 2023-02-19 15:19回答 1 已采纳 对于集成多个PyTorch模型，可以使用以下步骤： 1.定义数据集并进行数据预处理。 2.分别定义和训练每个模型。可以使用不同的超参数和损失函数来训练每个模型以提高模型的多样性。 3.在每个模型上进行
- 2023-03-22 21:46回答 4 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写： 1.在训练阶段，把所有的训练图片调整为相同的大小可以确保在特征计算时输入图像的大小一致，这有助于简化特征计算过程和降低计算复杂度。建议将所有的训练图片调整为相同
- 2017-10-24 07:18回答 1 已采纳 http://www.acmerblog.com/hdu-3737-adaboost-6716.html?replytocom=33392
- 2021-09-30 13:27灰色神经网络结合了灰色系统理论和神经网络的优点，擅长处理信息不完全或数据稀疏的情况。 最后，"58 使用前馈神经网络预测样本数据.zip"则展示了前馈神经网络在数据预测中的应用。前馈网络是神经网络的一种，信号...
- 2023-02-15 10:31回答 3 已采纳 这篇文章讲的很详细，请看：adaboost的计算步骤
- 2022-09-19 09:00回答 2 已采纳 权值的调整，你可以直接对原始数据比例大小进行调整，将样本整个调大或者调小这里有我写的一个例子你可以看一下https://blog.csdn.net/qq_18560985/article/detail
- 2014-12-14 13:22回答 1 已采纳 参考：http://www.docin.com/p-595686917.html
- 2021-09-29 06:08总的来说，这个项目结合了传统的BP神经网络与现代的集成学习方法，展示了在MATLAB环境中如何处理复杂的人脸识别问题。通过对不同层次的特征学习和多种弱分类器的组合，可以实现高效且鲁棒的面部识别系统。这种技术在...
- 2022-10-10 22:00回答 6 已采纳 skelarn的permutation_importance不支持catboost等非sklearn原生模型。
- 2020-01-10 21:30回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/u014041346/article/details/83659937
- 2015-04-13 00:08回答 7 已采纳 http://cn2.php.net/manual/zh/index.php
- 2023-09-15 00:18《神经网络与神经网络集成》 神经网络是人工智能领域中的重要组成部分，它模拟人脑神经元的工作机制，...通过理解和掌握神经网络的基本原理和集成技术，我们可以构建更强大、更可靠的AI解决方案，推动人工智能的发展。
- 2023-12-18 22:02机器学习是现代信息技术领域的重要分支，它通过让计算机系统从数据中学习，自动发现规律，进行预测和决策。本压缩包“机器学习算法实现，...同时，与人工智能的结合，可以构建出智能系统，实现自动化决策和学习能力。
- 2022-10-17 22:47wenangou的博客 人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。第一步：选好研究领域人工智能包含很多细分领域，包括可视化...
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