简介:梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。
简介:21世纪即将来临,知识经济的大潮迅猛而来,人们的生产方式、生活方式、思维方式及其他活动方式正在发生深刻变化。世界各国的竞争日益加剧,但是在知识经济的时代,各种竞争的背后,说到底是科学文化知识的竞争。现实已证明并将进一步证明,只有在知识上领先的国家,才能在现在和未来竞争格局中争取主动。面对这样一个与传统的以工业为主导的经济时代完全不同的新经济格局,我们责无旁贷,必须面对现实,用战略眼光研究分析它的发展趋势,把握时机,以最积极的切实可行的对策迎接知识经济时代的挑战。宏观上,我们应创造一个有利于知识经济发展的环境和有效机制。知识经济是以知识为基础的经济,它直接依赖于知识的创新、传播和应用。发展知识经