總結兩種具體的提升算法： AdaBoost算法： AdaBoost的基本想法是不斷調整訓練數據中樣本的權值來訓練新的學習器，對於當前誤分類的點在下一步中就提高權重“重點關照一下”，最后再將所有的弱分類器做加權和，對於分類正確率高的權重給得大大（更可靠），分類正確率 ...

關於boost算法 　　boost算法是基於PAC學習理論（probably approximately correct）而建立的一套集成學習算法(ensemble learning)。其根本思想在於通過多個簡單的弱分類器，構建出准確率很高的強分類器，PAC學習理論證實了這一方法的可行性 ...

（本人自從能寫字以來，文筆都不好。針對以下內容大家就湊合，不要太挑剔。） 這個行業變化太快了，一些新的技術點也蜂擁而上；2018年的熱點詞：大數據，人工智能，VR，區塊鏈....總是期望能湊點熱度多撈點錢啊！ 可是本人不太愛學習，也不太會學習。同時轉換成本針對我這個老阿姨 ...

序言 通過使用Spring的IoC容器，可以對這些耦合關系（對Java代碼而言）實現一個簡單的文本化的操作；即是說通過一個或幾個XML文文件，我們就可以方便的對應用對象的耦合關系進行瀏覽、修改和維護 ...

1.什么時候要進行遷移學習？ 目前大多數機器學習算法均是假設訓練數據以及測試數據的特征分布相同。然而這在現實世界中卻時常不可行。例如我們我們要對一個任務進行分類，但是此任務中數據不充足（在遷移學習中也被稱為目標域），然而卻有大量的相關的訓練數據（在遷移學習中也被稱為源域），但是此訓練數據與所需 ...

在線學習和離線學習 一、簡介 　　在機器學習領域，可以將學習算法分為離線學習和在線學習兩種，需要根據數據選擇不同的線性可分和線性不可分的核函數。 二、離線學習 　　離線學習通常稱為批學習，是指對獨立的數據進行訓練，將訓練所得的模型用於預測任務中。將全部數據放入模型中進行計算，一旦出現需要 ...

參考：https://blog.csdn.net/a133521741/article/details/79221015 解釋： （1）offline學習：每次訓練完一個batch后再更新參數； （2）online學習：每次訓練完一個樣本后就更新參數； ...

轉自 ：http://www.haomou.net/2014/08/13/2014_web_token/（謝謝樓主分享） 使用json web token 由來 做了這么長時間的web開發，從J ...