【机器学习】集成学习方法：Bagging与Boosting的应用与优势
引言 机器学习作为人工智能的一个重要分支，旨在通过数据驱动的方式让计算机自动从经验中学习，并进行预测或决策。机器学习技术在诸多领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统和金融预测等，取得了广泛应用和显著成果。然而，尽管机器学习模型在特定任务中表现优异，但单一模型在泛化能力上的局限性也逐渐显现出来。 单一模型往往容易受到训练数据的影响，可能会过拟合训练集，即在训练数据上表现很好，但在...
基于非英语数据集的图形机器学习和集成学习方法增强文本分类和文本情感分析
摘要近年来，机器学习方法，特别是图学习方法，在自然语言处理领域，特别是文本分类任务中取得了巨大的成果。然而，许多这样的模型在不同语言的数据集上显示出有限的泛化能力。在本研究中，我们在非英语数据集（如波斯语Digikala数据集）上研究并阐述了图形机器学习方法，该方法由用户对文本分类任务的意见组成。更具体地说，我们研究了（Pars）BERT与各种图神经网络（GNN）架构（如GCN、GAT和GIN）....
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