摘要：
社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）在人类学、心理学、社会学、数学以及统计学等领域中发展起来，是综合运用图论、数学模型来研究社会行动者之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西，如信息、资源等，近年来逐渐成为一种热门的社会科学研究方法。社会网络分析旨在理解 阅读全文
posted @ 2024-05-02 23:36
郝hai
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摘要：
特征重要性评估（Variable importance measure, or Feature importance evaluation，VIM）用来计算样本特征的重要性，定量地描述特征对分类或者回归的贡献程度。随机森林(Random Forest)作为一种强大的机器学习算法，在特征重要性评估方面 阅读全文
posted @ 2024-05-02 23:35
郝hai
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摘要：
AdaBoost是Freund和Schapire于1996年提出的一种集成学习方法。它的核心思想是通过迭代训练一系列弱分类器，每次调整样本权重以便更好地拟合被前一轮分类器错误分类的样本，从而构建一个强分类器。最终的模型是基于这些弱分类器的加权组合。AdaBoost广泛应用于二分类和多分类问题，尤其在 阅读全文
posted @ 2024-05-02 22:45
郝hai
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