AdaBoostClassifier實戰 部分內容摘自:http://blog.csdn.net/sun_shengyun/article/details/54289955 這里我們用一個具體的例子來講解AdaBoostClassifier的使用。 #gnu ...
AdaBoostClassifier Adaboost 參數: base estimator:基分類器,默認是決策樹,在該分類器基礎上進行boosting,理論上可以是任意一個分類器,但是如果是其他分類器時需要指明樣本權重。 n estimators:基分類器提升 循環 次數,默認是 次,這個值過大,模型容易過擬合 值過小,模型容易欠擬合。 learning rate:學習率,表示梯度收斂速度, ...
2018-08-08 19:04 0 4849 推薦指數:
AdaBoostClassifier實戰 部分內容摘自:http://blog.csdn.net/sun_shengyun/article/details/54289955 這里我們用一個具體的例子來講解AdaBoostClassifier的使用。 #gnu ...
then的參數是兩個函數。 這兩個函數都是回調函數。 起個名字:回1,回2。 回1: Promise對象的狀態為resolved時 參數:Promise對象傳出的值 處理:返回: ...
設計一個方法的參數時,可部分或全部參數分配默認值。然后,調用這些方法的代碼可以選擇不指定部分實參,接受其默認值。 此外,調用方法時還可以通過指定參數名稱的方式為其傳遞實參。 演示代碼如下: public static class program { private static ...
int func(int num1, int *num2) { *num2 = 5; return num1 + *num2; }其中,num1為傳入參數,num2為傳出參數。 傳入參數為本身有值,傳入函數讓函數使用;傳出參數本身沒值,從函數中帶出值(相當於函數的返回值)。 如何實現一個傳出 ...
作為機器學習攻城獅(咳咳:調參員),參數和超參數是最最基礎的常識。 1、參數(模型根據數據可以自動學習出的變量) 參數指的是模型內部的配置變量(configuration variable),可通過數據來估計其取值。 從數據中估計或學習得到 通常不被人為設定 常作為最終模型的一部分被保存 ...
可選參數 為什么要使用可選參數?因為在方法參數過多,調用顯得麻煩,在方法調用時不必傳遞所有參數,可選參數,又稱為“默認參數” 可選參數的語法要求:必須參數可有可無,必選參數在可選參數之后。具體規范如下: 可選參數的舉例: 命名參數 為什么要使用命名參數?因為使用命名參數可忽略 ...
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ts 默認參數 可選參數 剩余參數 默認參數 可選參數 剩余參數 ...