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1004551543418023建模代码.zip 大约有39个文件
  1. .ipynb_checkpoints/
  2. BP神经网络/
  3. BP神经网络/.ipynb_checkpoints/
  4. BP神经网络/.ipynb_checkpoints/BP神经网络-checkpoint.ipynb 35.5KB
  5. BP神经网络/BP神经网络.ipynb 37.58KB
  6. LSTM/
  7. LSTM/.ipynb_checkpoints/
  8. LSTM/.ipynb_checkpoints/LSTM-checkpoint.ipynb 34.2KB
  9. LSTM/LSTM.ipynb 7.41KB
  10. SVM/
  11. SVM/.ipynb_checkpoints/
  12. SVM/.ipynb_checkpoints/直接预测，可视化使用降维-checkpoint.ipynb 155.01KB
  13. SVM/.ipynb_checkpoints/降维后预测-checkpoint.ipynb 154.55KB
  14. SVM/直接预测，可视化使用降维.ipynb 155.97KB
  15. SVM/降维后预测.ipynb 154.55KB
  16. XGBoost/
  17. XGBoost/.ipynb_checkpoints/
  18. XGBoost/.ipynb_checkpoints/分类-checkpoint.ipynb 21.17KB
  19. XGBoost/.ipynb_checkpoints/回归-checkpoint.ipynb 4.93KB
  20. XGBoost/XGBoost模型.png 92.47KB
  21. XGBoost/分类.ipynb 21.17KB
  22. XGBoost/回归.ipynb 4.93KB
  23. XGBoost/新建 Microsoft PowerPoint 演示文稿.pptx 62.41KB
  24. 朴素贝叶斯/
  25. 朴素贝叶斯/.ipynb_checkpoints/
  26. 朴素贝叶斯/.ipynb_checkpoints/朴素贝叶斯分类-checkpoint.ipynb 60.7KB
  27. 朴素贝叶斯/朴素贝叶斯分类.ipynb 60.7KB
  28. 灰色关联/
  29. 灰色关联/.ipynb_checkpoints/
  30. 灰色关联/.ipynb_checkpoints/Untitled-checkpoint.ipynb 30.85KB
  31. 灰色关联/Untitled.ipynb 30.85KB
  32. 遗传算法优化的BP神经网络/
  33. 遗传算法优化的BP神经网络/.ipynb_checkpoints/
  34. 遗传算法优化的BP神经网络/.ipynb_checkpoints/Untitled-checkpoint.ipynb 59.66KB
  35. 遗传算法优化的BP神经网络/Untitled.ipynb 59.49KB
  36. 鲸鱼算法优化的BP神经网络/
  37. 鲸鱼算法优化的BP神经网络/.ipynb_checkpoints/
  38. 鲸鱼算法优化的BP神经网络/.ipynb_checkpoints/Untitled-checkpoint.ipynb 67.04KB
  39. 鲸鱼算法优化的BP神经网络/Untitled.ipynb 67.04KB

资源介绍:

1004551543418023建模代码.zip
1棵树模型
K
棵树模型2棵树模型
总训练样本集
首次
有放回抽样
建
模
增加1
棵新的
树模型
增加1
棵新的
树模型
第2次
有放回抽样
加大第1次预测
错误的样本权重
第
K
次
有放回抽样
前(
k
-1)次预测错误的样本都
被赋予更大的权重，且预测
错误次数越多，权重越大
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