1.BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据
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2023-07-15 22:38:32
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gsub函数则使得在所有正则表达式被匹配的时候都发生替换
gsub(regular expression, subsitution string, target string);简称 gsub（r,s,t)
一、遇到的问题：
问题：echo "a b c 2011-11-22 a:d" | awk '$4=gsub(/-/,"",$4)'为啥 输出后 2011-11-22 变成 2 了？
解答
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2023-12-25 07:25:48
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Bagging算法从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果为基学习器均值，对于分类问题，结果是从不同类别所占的百分比
原创
2021-03-24 20:07:48
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Bagging回归是一种集成学习方法，用于解决回归问题。在本文中，我们将介绍Bagging回归在R语言中的应用，并提供相应的代码示例。
## 什么是Bagging回归？
Bagging（Bootstrap aggregating）是一种集成学习方法，它通过从原始样本集中随机抽取若干个样本，生成多个新的训练集，并使用这些新的训练集训练多个基学习器。最后，通过对这些基学习器的预测结果进行组合，得到
原创
2023-09-10 10:21:54
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9.绘图函数9.1 柱状图绘制柱状图使用barplot()函数barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col)H 是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵。xlab 是 x 轴的标签。ylab 是 y 轴的标签。main 是条形图的标题。names.arg 是在每个条下出现的名称的向量。col 用于向图中的条形提供颜色。> H <- c(3,6,8
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2023-09-18 21:23:11
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文章目录1. 岭回归2. LASSO3. 主成分回归 - PCR4. 偏最小二乘回归 - PLS 压缩方法 & 降维方法 1. 岭回归法①：lm.ridge函数## lm.ridge函数进行岭回归
# 对样本数据进行标准化处理
data <- data.frame(scale(data0[,2:]))
# 对标准化处理后的数据（不含截距项）进行岭回归
library(MASS)
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2023-08-16 09:01:13
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# Bagging分类器和R语言：提升分类性能的强大工具
*本文将介绍Bagging分类器及其在R语言中的应用。我们将首先解释Bagging分类器的原理和工作方式，然后通过一个具体的代码示例展示如何使用R语言实现Bagging分类器。最后，我们将总结Bagging分类器的优势和应用场景。*
## 什么是Bagging分类器？
Bagging（Bootstrap aggregating的缩写）
原创
2023-09-13 14:53:31
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bagging 是bootstrap aggregating的缩写，是第一批用于多分类集成算法。bagging算法如下：循环K次，每次都从样本集D中有放回地抽取样本集Di，这样总共得到k个样本集，用这K个样本集进行决策树生成，获得K个决策树模型，再将要检测的数据用这K个决策树模型进行多数表决，获得票数多的结论。这种思想跟现代民主投票制度如出一辙，一个人再厉害，判断力也是有限的，但是把一群人聚合在一
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2023-08-18 13:35:00
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# R语言bagging支持向量
## 引言
在机器学习领域，集成学习是一种将多个学习器组合起来来解决问题的方法。其中，bagging（Bootstrap aggregating）是一种常用的集成学习方法之一。在R语言中，我们可以使用`caret`包来实现bagging支持向量机。
## 支持向量机（Support Vector Machine）
支持向量机是一种二元分类器，其目标是将训练
原创
2024-01-22 11:02:21
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# R语言实现Bagging
## 什么是Bagging？
Bagging（全名Bootstrap Aggregating）是集成学习的一种方法，通过创建多个训练数据的子集来构建多个模型，然后将它们的预测结果结合起来，从而提高模型的准确性和稳定性。Bagging的基本思想是利用不同的数据子集来训练多个模型，从而减少方差并增强模型的预测能力。
## Bagging的工作原理
Bagging的
第四章、高级分类算法 1. 集成方法（策略：模型平均） 为了提升分类的准确率，提出了集成方法（EM） 集成方法就是基于多个基础分类器来构建组合的分类器（每个基学习器都犯不同的错误，综合起来犯错的可能性不大） &
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2023-07-24 16:10:52
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1.BaggingBagging即套袋法，其算法过程如下：从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间是相互独立的）每次使用一个训练集得到一个模型，k个训练集共得到k个模型。（注：这里并没有具体的分类算法或回归方法，我们可以根据
# Bagging分类器及其在R语言中的应用
 为了描述这两种方式，先利用全部数据建立模型： #利
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2023-12-09 14:21:25
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相关视频今天，我们将看下bagging 技术里面的启发式算法。通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。回顾一下，bagging意味着 "boostrap聚合"。因此，考虑一个模型m：X→Y。让 表示从样本中得到的m的估计现在考虑一些boostrap样本，，i是从{1,⋯,n}中随机抽取的。基于该样本，估计。然后抽出许多样本，考虑
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2023-06-25 12:42:22
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0. 为什么要用QR分解
的问题可以分成3类：
情况1：A是方阵，m=n情况2：A是over-determined的，m>n情况3：A是under-determined的，m<n在[数值计算] 条件数的例子2里，遇到的情况1（A是方阵），通过构造拉格朗日插值来使得对A求逆足够稳定。对于一般的情况下，解决思路是使用LU（LUP）分解来解决稳定性问题，在前一篇文中已经简
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2023-10-11 10:38:05
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分组统计1、假定有一组成绩数据，要求根据性别进行分组统计：> score
ID score1 score2 Gender
1 101 11.35321 0.9 male
2 102 12.58654 0.6 male
3 103 19.79380 0.9 female
4 104 12.01352 0.4 female
5 1
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2023-06-08 20:45:59
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R语言bagging袋装法及重要性是当今机器学习领域中一个非常重要的话题。在这一篇博文中，我将逐步介绍袋装法的背景、抓包方法、报文结构、交互过程以及性能优化，并且进行多协议的对比，力求呈现出一个完整的理解框架。
## 协议背景
提到袋装法（Bagging），我们首先需要回顾一下它的历史发展。Bagging于1994年首次提出，旨在提高机器学习算法的稳定性和准确性。随着时间的推移，Bagging
接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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集成学习通过构造并结合多个学习器来完成学习任务原理： 先产生一组“个体学习器”，在用某种策略将它们结合起来boosting：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本进行调整，使得先前基学习器做错的样本在后续受到更多关注，然后基于调整后的样本分布训练下一个基学习器；如此重复下去，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个学习期进行加权结合。bagging：是投票式算法，
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2023-09-27 19:17:21
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