期刊名：《Algorithms》 JCR分区：Q2 代码地址：https://github.com/lyn-007/XGB4mcPred 文章地址：https://www.mdpi.com/1999-4893/14/10/283 论文发布日期:2021年9月29日 一、摘要 背景：DNA n4 -甲基胞嘧啶(4mC)在生物学功能中发挥着重要作用，是一种特殊的表观遗传机制。 方法：首先，我们
混合预测器：包括 X 个预测器和一个元预测器，每个预测器组件提供一个预测，元预测器选择一个作为最终预测。理想情况下，一个混合预测器应由于其所有组件。 2bc-gskew branch predictor：将e-gskew和一个双模态分支预测器相结合，包括四个同样的 bank，即e-gskew中的3个bank加上一个元预测器
理论部分 随机森林定义 训练一组决策树分类器，每一棵树都基于训练集不同的随机子集进行训练。做出预测时，你只需要获得所有树各自的预测，然后给出得票最多的类别作为预测结果，这样一组决策树的集成被称为随机森林 投票分类器 要创建出一个更好的分类器，最简单的办法就是聚合每个分类
内容 概述 神经网络分类器的融合 引导聚合 生成源数据集合 按照信息重要性安排预测器 创建，训练和测试分类器融合 合并单体分类器的输出 (平均/表决) 融合修剪及其方法 优化融合成员的超参数。 特点和方法
论文: Multi-Fidelity Automatic Hyper-Parameter Tuning via Transfer Series Expansion 我们都知道实现AutoML的基本思路是不断选取不同的超参数组成一个网络结构，然后使用这个网络结构在整个数据集上进行评估 (假设评估值为\(f_H(X)=\mathcal{L}(δ,D^{train},D^{valid})\),X
【飞桨】【PaddlePaddle】【李宏毅机器学习特训营】迁移学习—Domain adversaria 课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1978 迁移学习—Domain adversarial Domain adversarial 主要是应用在只有source data而没有target source 上，其可以看成是GAN
PNAS 2018-ECCV-Progressive Neural Architecture Search Johns Hopkins University(霍普金斯大学) && Google AI && Stanford GitHub：300+ stars Citation：504 Motivation current techniques usually fall into one of two categories: evolutionary algorithm
C++性能榨汁机之虚函数的开销 来源 http://irootlee.com/juicer_vtable/ 虚函数的实现 虽然C++标准并没有规定编译器实现虚函数的方式，但是大部分编译器均是采用了虚函数表来实现虚函数，即对于每一个包含虚成员函数的类生成一个虚函数表，一个指向虚函数表的指针被放在对象的首地
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天津报名代妈 决策树 决策树是一种强大的算法，可解释性强，对复杂数据集的拟合能力强，对数据集的前期处理（如特征缩放，集中等）要求很少。它的工作原理是，在每个节点上选取一个特征作为分类依据，并给定阈值，根据阈值来将实例归为左子树或右子数，然后对子节点进行同样的特征选取和阈值给定
