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05月14日

R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果、使用LIME解释器进行模型预测结果解释_data+scenario+science+insight

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 242次
R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果、使用LIME解释器进行模型预测结果解释_data+scenario+science+insight

R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果、使用LIME解释器进行模型预测结果解释并可视化目录

01月13日

零基础学习Adaboost算法---原理+实例(对强分类器错误率为0有详细解释)_秃头小苏的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《关注互联网》 | 评论 : 0 | 浏览 : 243次
零基础学习Adaboost算法---原理+实例(对强分类器错误率为0有详细解释)_秃头小苏的博客

本文主要讲述了Adaboost算法,详细阐述了其原理,同时通过实例对算法进行解释,相信你通过读此文章,会对Adaboost有一定了解。本文主要参考了七月的一篇文章:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/40718799这篇文章中强分类器错误率为0的解释不全,本文有对其详细的解释。当然非常推荐大家阅读七月的文章,因为他的文章都写的太好了。同样的,

11月23日

关于指针有♂趣的笔试题_xiyang_DING

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 290次
关于指针有♂趣的笔试题_xiyang_DING
✅输出结果:

目录题一:(简单)题二:题三:题四题五:题六:题七:题一:(简单)//输出的结果为?intmain(){inta[5]={1,2,3,4,5};int*ptr=(int*)(&a+1);printf("%d,%d",*(a

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