醋醋百科网

Good Luck To You!

【Python机器学习系列】一文教你建立SVR模型预测房价(源码)

这是我的第270篇

【Python机器学习系列】一文教你建立随机森林模型预测房价

这是我的第282篇

【Python机器学习系列】一文教你建立GBDT模型预测房价(源码)

这是我的第274篇

【Python机器学习系列】一文教你建立LightGBM模型预测房价

这是我的第294篇

新技术!在循环水养虾中,精准投喂技术出炉!或将改变养虾行业!

循环水养殖中正确投喂是一个重要问题,因为准确预测对虾生物量,可以确定合适的投喂量,保证水质稳定。


仿真+实验数据融合提升电池健康预测精度

原文链接请点击:「链接」

Hera Leto耳机在静态骑行中心率监测的有效性

Validity of Hera Leto consumer earbuds for heart rate monitoring during stationary cycling

Hera Leto demonstrated high validity in HR measurement across different exercise intensities, as shown in Table 2. While Verity Sense and Vantage V performed comparably under steady-state and HIIT conditions, their HR readings showed greater deviations during severe-intensity constant load exercise (≥ 130% Pmax), particularly during the ON phases.

风控模型别只会KS、AUC了,看其他衡量模型好坏的重要指标吧实操

当我们训练好一个机器学习模型之后,必然会对模型的综合性能进行评估,针对分类、回归、聚类等不同类型的算法模型,可以采用相关的评价指标,例如分类模型的Accuracy、KS等;回归模型的MAE、MSE等;聚类模型的SSE、HE等。对于以上不同维度的模型评估指标,虽然与模型的具体类型直接相关,而且从概念理解与数据分析上有较大区别,但模型综合性能的好坏程度与优劣对比,本质上还是模型的误差表现。因此,模型误差的指标是我们最需要明确的重点,这也是为什么在模型训练阶段需要重点关注模型训练误差的核心思想,毕竟误差是模型学习能力与泛化能力的直接体现。

抖音品质建设 - iOS启动优化《实战篇》

前言

启动是 App 给用户的第一印象,启动越慢,用户流失的概率就越高,良好的启动速度是用户体验不可缺少的一环。启动优化涉及到的知识点非常多,面也很广,一篇文章难以包含全部,所以拆分成两部分:原理和实战,本文是实战篇。

原理篇:抖音品质建设-iOS 启动优化《原理篇》

如何做启动优化?

Netty vs Tomcat:深入解析两者的核心区别与应用场景

引言

在现代网络编程中,Netty 和 Tomcat 是两种常见的框架。虽然它们都用于网络通信,但本质上有着显著的区别。本文将通过详细的代码示例和源码解析,带你深入了解 Netty 和 Tomcat 的核心区别与应用场景。

一、Netty 简介

<< < 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 > >>
控制面板
您好,欢迎到访网站!
  查看权限
网站分类
最新留言