基于误差剪枝

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基于误差剪枝

: 改进的灵敏度剪枝极限学习机针对极限学习机(ELM) 网络结构优化问题, 提出一种改进的灵敏度剪枝ELM... 某型无人机发射机实例表明, 相比于ELM、OP-ELM (最优剪枝ELM) 和SAP-ELM, ImSAP-ELM 耗时最高, 但是ImSAP-ELM 的预测误差小于其他3 种方法.</p>
评级：0 浏览量：149 收藏量：0 资源大小：308KB 上传时间：2021-01-13

: 决策树剪枝方法的比较为在决策树剪枝中正确选择剪枝方法，基于理论分析和算例详细地比较了当前主要的4种剪枝方法的计算复杂性、剪枝方式、误差估计和理论基础．与PEP相比，MEP产生的树精度较小且树较大；REP是最简单的剪枝方法之一，但...
评级：4 浏览量：464 收藏量：1 资源大小：448KB 上传时间：2011-05-01

: 决策树ID3算法-Java程序用Java实现的决策树ID3算法Eclipse工程文件，包含决策树的训练和剪枝（基于误差剪枝），可直接运行。
评级：4 浏览量：129 收藏量：1 资源大小：158KB 上传时间：2015-01-25

: 基于决策树算法的生理特征数据分析方法研究此外，为缓解数据分析时模型的过拟合现象，引入了基于误差控制（CCP）的后剪枝方法与基于Bagging的集成学习方法。通过构建多棵CART树，形成随机森林，提升算法的分类能力。仿真结果表明，在糖尿病与心力衰竭的预测上...
评级：0 浏览量：383 收藏量：0 资源大小：1.51MB 上传时间：2021-04-16

: 论文研究-一种基于CFSFDP改进算法的重要地点识别方法研究.pdf 该策略将簇中心点权值的变化趋势作为自动划分簇中心的依据，有效避免了通过决策图判决簇中心点的方法所带来的误差。将CFSFDP改进算法与数据预处理及逆向地理编码等技术结合起来，能够以较高的精度实现重要地点识别。...
评级：0 浏览量：339 收藏量：0 资源大小：1.52MB 上传时间：2019-07-22

: 基于在线LS-SVM的a阶逆控制 (2009年) 引入系统控制误差不敏感函数，在控制误差大于不敏感函数时，利用增量一剪枝学习算法，对已建立的离线逆控制器实施在线学习，以增强控制系统的鲁棒性。仿真结果表明：在系统没有受到噪声干扰时，在线逆控制器可以很好...
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：265KB 上传时间：2021-05-18

: 基于多源信息融合的果树冠层三维点云拼接方法研究构建了基于彩色相机和光学混合探测(PMD)相机的多源视觉系统，旨在建立具有真彩色信息的果树冠层三维点云模型，为果树的剪枝、疏花疏果和采摘等果园管理提供技术支持。针对PMD相机获取的目标场景三维点云，结合PMD...
评级：0 浏览量：267 收藏量：0 资源大小：4.78MB 上传时间：2021-02-05

: 论文研究-基于椭球拟合的人体—服装碰撞检测方法.pdf 然后，以径向距离的平均值作为椭球与模型之间的拟合误差，采用剪枝优化的二分K均值聚类算法逐步增加聚类中心个数，实现对人体模型的快速聚类并生成一系列逼近模型的最小体积包围椭球；最后，使用生成的包围椭球代替...
评级：0 浏览量：163 收藏量：0 资源大小：1.51MB 上传时间：2019-07-22

: 基于ＧＧＡＰ－ＲＢＦ神经网络的多参数纯电动客车蓄电池荷电状态预测为了准确预测纯电动客车蓄电池的荷电状态（ＳＯＣ），提出了基于广义生长剪枝径向基函数（ＧＧＡＰ－ＲＢＦ）神经网络的多参数纯电动客车蓄电池ＳＯＣ预测模型。首先以蓄电池端电压、放电电流、环境温度和...
评级：0 浏览量：211 收藏量：1 资源大小：1.17MB 上传时间：2018-06-25

: 决策树莺尾花教程.docx 决策树是一种基于树状结构的机器学习算法，用于分类和回归。它模拟了人类决策的过程，通过一系列的决策节点（内部节点）和叶子节点来对数据进行分类或预测。每个内部节点表示一个属性或特征，每个分支代表一个可能的...
评级：0 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：14KB 上传时间：2023-10-07

: 电子科技大学机器学习大作业.7z 采用信息增益准则，基于表4.2中编号为1、2、3、6、7、9、10、14、15、16、17的11个样本的色泽、根蒂、敲声、文理属性构建决策树。（本次作业可以用笔算，鼓励编程实现，但都需要列出主要步骤，其中log2(3)=1.585,log...
评级：5 浏览量：1645 收藏量：1 资源大小：11.55MB 上传时间：2021-06-07

: leetcode怎么销号-2020AutumnRecruitment:2020年秋季笔记 k值小，学习的近似误差小，但是估计误差会增大，预测结果对近邻的实例点很敏感，容易过拟合。k值选取可以采用交叉验证方法。分类问题：多数表决决策规则（选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果）、$L_p$...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：7.84MB 上传时间：2021-06-30

: 随机森林_机器学习_决策树_随机取样_ 从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些...
评级：0 浏览量：170 收藏量：1 资源大小：74KB 上传时间：2021-09-30

: 大数据算法十大经典算法.pdf 2、在树构造过程中进⾏剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着⼏个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致overfitting。 3、对⾮离散数据也能处理。 4、能够对不完整数据进⾏处理。⼆、The k-means algorithm 即K-...
评级：0 浏览量：173 收藏量：0 资源大小：150KB 上传时间：2022-12-24

: 模式分类PatternClassificationSecondEdition中译本-模式分类.part1.rar 6.11正则化复杂度调节和剪枝本章小结文献和历史评述习题上机练习参考文献 ------------------- 第七章随机方法 7.1引言 7.2随机搜索 7.3学习 7.4网络和图示模型 7.5进化方法 7.6规则本章小结 ...
评级：0 浏览量：307 收藏量：0 资源大小：4.77MB 上传时间：2019-08-13

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: 数据挖掘导论中文完整版 204 6.2.1 先验原理 205 6.2.2 Apriori算法的频繁项集产生 206 6.2.3　候选的产生与剪枝 208 6.2.4 支持度计数 210 6.2.5 计算复杂度 213 6.3 规则产生 215 6.3.1 基于置信度的剪枝 215 6.3.2 Apriori算法中规则的...
评级：0 浏览量：0 收藏量：3 资源大小：59.78MB 上传时间：2015-07-10

: Pi-Sigma神经网络的几种梯度学习算法第五章提出基于灰色关联分析的一种新的剪枝算法，并将其用于训练前馈神经网络 (包括多层前馈神经网络和 High-Order 神经网络)．该算法运用狄色关联分析对比网络各节点输出值序列之问联系的紧密程度，实现网络结构的...
评级：0 浏览量：308 收藏量：0 资源大小：2.15MB 上传时间：2013-08-21

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