本文来自于csdn，文章主要介绍了集成学习的几种方法和其相应的应用等相关内容。集成学习主要分为bagging，boosting和stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。这部分主要转自网络。给定一个大小为n的训练集D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出m个大小为n'的子集Di，作为新的训练集。在这m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到m个模型，再通过取平均值、取多数票等方法综合产生预测结果，即可得到Bagging的结果。加入的过程中，通常根据它们的上一轮的分类准确率给予不同的权重。加和弱学习者之后，数据通常会被重新加权，来

matlab精度检验代码特殊目的 该库实现了批处理和增量稀疏频谱高斯回归处理（SSGPR）。 批处理算法的详细说明可以在以下位置找到： 稀疏谱高斯过程回归。 Miguel Lazaro-Gredilla，Joaquin Quinonero-Candela，Carl Edward Rasmussen和Anibal R. Figueiras-Vidal。 在《机器学习研究杂志》（Journal of Machine Learning Research）中，2010年。 增量变式在以下内容中进行了描述： 使用增量稀疏谱高斯过程回归进行实时模型学习。 Arjan Gijsberts和Giorgio Metta。 在《神经网络》第41卷中，2013年。 安装 下载后，您可以通过程序包管理器安装ssgpr pip3 install . 或者如果不是直接通过setup.py使用的选项 python3 setup.py install --user 这两个命令都需要在基本目录中执行。 另外，您将需要numpy ， scipy和一个编译器。 这些脚本似乎可以在Python 2上安装并正常运行，但实际上并

WebShell检测器 基于深度学习与集成学习的综合策略

频率估计的某种算法，精度较高，易于使用。

在快速傅里叶变换(FFT)粗估计的基础上，通过曲线拟合，得到一种实现简单的次优高精度频率估计算法。现有的精确估计算法多采用FFT输出的幅度信息，或是FFT的复数输出进行精确估计。本文提出了利用幅度平方信息做精确估计的算法，有效地简化了运算复杂度，实现结构简单。通过仿真验证了本算法在低信噪比下也具有较高的估计精度。

完整英文电子版 ASTM E122-17(R2022) Standard Practice for Calculating Sample Size to Estimate, With Specified Precision, the Average for a Characteristic of a Lot or Process（计算样本量以按指定精度估计批次或过程特征平均值的标准实施规程）。本实践涵盖计算随机样本中包含多少单位的简单方法，以便以指定的精度估计一批材料的所有单位的质量，或由一个过程生产。这种做法将清楚地表明在随机样本所涵盖的时间间隔内，估计某些属性的平均值或生产过程中产生的不合格品的比例所需的样本量。如果过程未处于统计控制状态，则结果对即时（未来）生产没有预测价值。这种做法处理的是抽样单位​​可以被认为表现出单一（总体）变异源的常见情况；它不处理可变性的多级来源。

ADS125x 是基于Δ－Σ 技术的高性能多通道24位模数转换器（ADC），可实现理论上高达23位的无噪音分辨率和最高30KSPS的数据采样率。基于嵌入式处理器对ADS125X的单极性、多通道数据采集设计进行了实验，并总结出在实际使用中高采样率下提高精度的设计技巧。经有效位数测试表明，在采样率为1KSPS时，此方案单极性多通道采集的有效位数仍然可以达到19.6位，验证了设计的有效性。

有源方式是光纤光栅温度补偿的重要方法之一。文章阐述了一个PC机与单片机联合工作来完成对光纤光栅反射波长可调谐的有源温控系统的设计与实现。结果表明,采用作者设计的自适应控制方法,系统能够迅速、精确、稳定地控制光纤光栅的工作波长,稳定性高,成本低。

机械基础第一章机械零件的精度.ppt

为了实现对步进电动机控制的需求，提出了一种基于89C51单片机控制的步进电动机系统设计方案，并完成步进电动机系统的硬件和软件设计。单片机采用89C51系列，在单片机与步进电机之间选用74LS04与4N29组成的驱动电路，实现对单片机的保护。该系统的软件部分采用进行C编程，能够完成对步进电动机的精确控制。实际应用表明，所设计的控制系统具有操作简便、控制精度高、可靠性好等特点，具有较高的使用价值。