同提问，前面迭代更新过程都能理解，但是看不懂最后输出的强学习器是哪一个
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- 2024-07-22 22:15MATLAB科研小白的博客 CNN-BiLSTM-Adaboost模型通过结合卷积神经网络的特征提取能力、双向LSTM的时序依赖捕捉能力和Adaboost的集成学习优势，能够有效提升数据回归预测的准确性。其主要挑战在于计算复杂度和参数调试的复杂性。
- 2024-11-01 22:09Matlab机器学习之心的博客 本文探讨了一种基于BP神经网络和AdaBoost算法相结合的多输入单输出回归预测模型，即BP-Adaboost模型。该模型利用AdaBoost算法提升BP神经网络的预测精度和泛化能力，有效克服了BP神经网络易陷入局部最小值、预测精度...
- 2024-12-29 19:59Matlab机器学习之心的博客 近年来，随着大数据时代的到来和人工智能技术的飞速发展，时间序列预测在各个领域都得到了广泛的应用，例如金融预测、气象预报、交通流量预测等。传统的预测模型，例如ARIMA模型和指数平滑模型，在处理非线性、非...
- 2025-05-12 19:55nantangyuxi的博客 本文介绍了一个基于ELM（极限学习机）和AdaBoost（自适应增强）结合的多输入单输出回归预测模型。ELM通过随机生成输入权重和偏置，快速训练模型，而AdaBoost通过集成多个弱学习器提升模型性能。该模型具有高效、精确...
- 2025-05-12 19:57nantangyuxi的博客 本项目旨在通过结合核极限学习机（KELM）和AdaBoost算法，实现多输入单输出的回归预测模型。KELM以其高效的非线性映射能力和快速训练速度著称，而AdaBoost则通过集成多个弱学习器提升模型的预测精度和鲁棒性。该模型...
- 2025-05-13 15:51nantangyuxi的博客 本项目旨在通过结合BP神经网络和AdaBoost方法，提出一种基于BP-Adaboost的多输入单输出回归预测框架，以提升复杂非线性数据的预测能力。BP神经网络虽具有强大的学习能力，但易陷入局部最优且对噪声数据敏感，而...
- 2021-12-08 23:12hustlei的博客 机器学习按照学习任务可以分为回归、分类、聚类、降维、密度估计、排序、优化。 机器学习按照学习方式可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 机器学习按照模型可以分为几何模型、逻辑模型、网络...
- 2021-10-28 18:14WGS.的博客 文章目录前言一元线性回归多元线性回归局部加权线性回归多项式回归Lasso回归 & Ridge回归Lasso回归Ridge回归岭回归和lasso回归的区别L1正则 & L2正则弹性网络回归贝叶斯岭回归Huber回归KNNSVMSVM最大间隔...
- nantangyuxi的博客 本项目旨在通过MATLAB实现基于SSA-KELM-Adaboost的麻雀算法优化核极限学习机结合AdaBoost的多输入单输出回归预测模型。项目背景源于大数据和智能化技术的快速发展，核极限学习机（KELM）因其高效的非线性映射能力受...
- 2024-07-14 13:42### AI人工智能课程 机器学习算法班第5讲：决策树、随机森林、GBDT、XGBoost #### 决策树 Decision Tree 决策树是一种基于树结构进行决策的方法，在机器学习领域广泛应用于分类和回归任务。它通过递归地划分训练...
- 2025-08-15 12:25这些算法各有其特点和应用场景，对于数据科学和人工智能的发展起到了重要的推动作用。 首先，回归分析是预测连续值输出的统计方法，通过学习输入和输出之间的关系，实现对未知数据的预测。在机器学习中，线性回归是...
- 2025-04-21 15:03天天Matlab代码科研顾问的博客 传统的基于统计模型的回归方法往往难以捕捉非线性关系和复杂模式，而人工神经网络，尤其是BP（反向传播）神经网络，因其强大的非线性映射能力，成为解决复杂回归问题的有力工具。然而，BP神经网络存在易陷入局部最优...
- 2025-07-06 20:15AI大模型应用工坊的博客 目标检测是计算机视觉的核心任务之一，旨在从图像/视频中同时识别目标的空间位置（Where）和语义类别（What）。本文以系统化分解为核心，从概念基础...最终为开发者提供场景化模型选择性能优化与伦理安全的战略建议。
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（查看结题原因） 2月17日-
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2月15日