随笔分类 - 数据挖掘与机器学习
摘要:这里整理一下实验课实现的基于单层决策树的弱分类器的AdaBoost算法。 由于是初学,实验课在找资料的时候看到别人的代码中有太多英文的缩写,不容易看懂,而且还要同时看代码实现的细节、算法的原理什么的,就体验很不好。 于是我这里代码中英文没有用缩写,也尽量把思路写清楚。 基本概念 集成学习:通过组合多
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摘要: 密度峰值聚类(Density peaks clustering, DPC)来自Science上Clustering by fast search and find of density peaks. 2014.数据挖掘课大作业中读到了它。再整理自大作业的研究实验报告,分享到博客。 分为三个部
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摘要:电脑是ubuntu20.4 Pop!_OS 20.04 LTS MX250显卡并没有列在CUDA支持的GPU里 希望文中链接的别人的博客不会消失掉。 安装了英伟达的驱动 参考了这一篇:Ubuntu 安装Nvidia显卡驱动,跟着这篇博客 ①进入bios,禁用自己的secure boot ② ubun
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摘要:搬运一篇:https://blog.csdn.net/m0_45314033/article/details/106723308 之后再根据自己的习惯写。
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