个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时，我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
24
4
H2O 如何确定基础学习器的权重？对于实验。在 example 中，所有基础学习者的权重都一样吗？我是否有机会在 metalearner_algorithm 中使用正则化参数(例如岭)？避免过度拟合的最佳方法是什么？
最佳答案
堆叠集成(以及它与其他类型集成的区别，例如随机森林、GBM、simple averaging of confidences)的主要思想是它使用另一种机器学习模型来确定如何对基础学习器进行加权。 (另一个模型是元学习器。)
对于你的第二个问题，你目前不能指定任何参数，但是有a ticket for it ，因此很有可能在接下来的几个月内推出。
与此同时，我想说注意基础模型中的过度拟合比元学习器中的正则化更重要。
关于python - 应用堆叠集成时，H2O 如何权衡基础学习者？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47983519/
24
4
0
在使用 requests 库中的状态代码时，我遇到了一些奇怪的事情。每个 HTTP 状态代码都有一个常量，有些具有别名(例如，包括 200 的复选标记): url = 'https://httpbin
这是我得到的代码，但我不知道这两行是什么意思: o[arr[i]] = o[arr[i]] || {}; o = o[arr[i]]; 完整代码: var GLOBAL={}; GLOBAL.name
所以这个问题的答案What is the difference between Θ(n) and O(n)? 指出“基本上，当我们说算法是 O(n) 时，它也是 O(n2)、O(n1000000)、O
这是一个快速的想法；有人会说 O(∞) 实际上是 O(1) 吗？ 我的意思是它不依赖于输入大小？ 所以在某种程度上它是恒定的，尽管它是无限的。 或者是唯一“正确”的表达方式 O(∞)？ 最佳答案 无穷
这是真的: log(A) + log(B) = log(A * B) [0] 这也是真的吗？ O(log(A)) + O(log(B)) = O(log(A * B)) [1] 据我了解 O(f
我正在解决面试练习的问题，但我似乎无法找出以下问题的时间和空间复杂度的答案: Given two sorted Linked Lists, merge them into a third list i
我了解 Big-Oh 表示法。但是我该如何解释 O(O(f(n))) 是什么意思呢？是指增长率的增长率吗？ 最佳答案 x = O(n)基本上意味着 x <= kn对于一些常量 k . 因此 x = O
我正在编写一个函数，该函数需要一个对象和一个投影来了解它必须在哪个字段上工作。 我想知道是否应该使用这样的字符串: const o = { a: 'Hello There' }; funct
直觉上，我认为这三个表达式是等价的。 例如，如果一个算法在 O(nlogn) + O(n) 或 O(nlogn + n) 中运行(我很困惑)，我可以假设这是一个O(nlogn) 算法？ 什么是真相？
根据 O'Reilly 的 Python in a Nutshell 中的 Alex Martelli，复杂度类 O(n) + O(n) = O(n)。所以我相信。但是我很困惑。他解释说:“N 的两个
O(n^2)有什么区别和 O(n.log(n)) ? 最佳答案 n^2 的复杂性增长得更快。 关于big-o - 大 O 符号 : differences between O(n^2) and O(n
每当我收到来自 MS outlook 的电子邮件时，我都会收到此标记 & nbsp ; (没有空格)哪个显示为？在 <>. 当我将其更改为 ISO-8859-1 时，浏览器页面字符集编码为 UTF-8
我很难理解 Algorithms by S. Dasgupta, C.H. Papadimitriou, and U.V. Vazirani - page 24 中的以下陈述它们将 O(n) 的总和表
我在面试蛋糕上练习了一些问题，并在问题 2给出的解决方案使用两个单独的 for 循环(非嵌套)，解决方案提供者声称他/她在 O(n) 时间内解决了它。据我了解，这将是 O(2n) 时间。是我想错了吗，
关于 Java 语法的幼稚问题。什么 T accept(ObjectVisitorEx visitor); 是什么意思？ C# 的等价物是什么？ 最佳答案 在 C# 中它可能是: O Accept(
假设我有一个长度为 n 的数组，我使用时间为 nlogn 的排序算法对它进行了排序。得到这个排序后的数组后，我遍历它以找到任何具有线性时间的重复元素。我的理解是，由于操作是分开发生的，所以时间是 O(
总和 O(1)+O(2)+ .... +O(n) 的计算结果是什么？ 我在某处看到它的解决方案: O(n(n+1) / 2) = O(n^2) 但我对此并不满意，因为 O(1) = O(2) = co
这个问题在这里已经有了答案: 11 年前关闭。 Possible Duplicate: Plain english explanation of Big O 我想这可能是类里面教的东西，但作为一个自学
假设我有两种算法: for (int i = 0; i 2)更长的时间给定的一些n - 其中n这种情况的发生实际上取决于所涉及的算法 - 对于您的具体示例， n 2)分别时间，您可能会看到: Θ(n)
这个问题在这里已经有了答案: Example of a factorial time algorithm O( n! ) (4 个回答) 6年前关闭。 我见过表示为 O(X!) 的 big-o 示例但
我是一名优秀的程序员,十分优秀！