【ICLR 2018】模型集成的TRPO算法【附代码】
论文题目：model-ensemble trust-region policy optimization所解决的问题？ model free的方法具有high sample complexity ，难将其用于real-world。用ensemble的方式来克服model bias。背景 标准的model-based方法是交替使用model learning和policy aptimizati....
【MATLAB第30期】基于MATLAB的adaboost多分类预测集成学习模型（四种模型GDA高斯判别分析、Knn、NB朴素贝叶斯、SVM）
【MATLAB第30期】基于MATLAB的adaboost多分类预测集成学习模型（四种模型GDA高斯判别分析、Knn、NB朴素贝叶斯、SVM）一、简介弱分类器%1.GDA高斯判别分析%2.Knn (NumNeighbors = 5) K邻近%3.Naive Bayes 朴素贝叶斯%4.SVM 支持向量机强分类器1.adaboostadaboost算法：被前一个基分类器错误分类的样本的权重会增加，....
一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型
学习目标1 Decision Tree Based Intrusion Detection System for NSL-KDD Dataset2 一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型3 一种由GA和SVM组成的混合方法，用于入侵检测系统学习内容一．Decision Tree Based Intrusion Detection System for NSL-KDD Dataset从 NSL-....
支持80+编程语言、集成VSCode，HuggingFace代码大模型来了
编辑：杜伟、马梓文程序员们又有了一款 AI 代码生成工具。随着近年来大模型的火热，出现了很多效果惊艳的语言大模型、视觉大模型和多模态大模型。与此同时，大模型范畴还在不断向更多垂直领域拓展，代码就是一个重要方向。2022 年 9 月，HuggingFace 与 ServiceNow Research 联合发起了一个全新的代码大模型项目 BigCode，旨在围绕 AI 代码生成工具建立一个开放社区并....
YOLOU 集成超轻量化 YOLO 系列模型YOLO-Fastest v2，ONNX一键导出部署！（二）
如何在YOLOU中构建超轻量化模型？这里就给大家示意一下如何在YOLOU中添加YOLO-Fastest V2模型，实现超轻量化的YOLO系列算法，让YOLO在ARM端也能实时检测。1、 YOLO-Fastest V2 模型框架的基本结构首先第一步便是对于所搭建模型的整体架构的了解，这里笔者给大家把YOLO-Fastest v2的整体架构图绘制出来了，如果你对于YOLOU足够了解，你便知道如下图所....
YOLOU 集成超轻量化 YOLO 系列模型YOLO-Fastest v2，ONNX一键导出部署！（一）
Github地址：https://github.com/jizhishutong/YOLOUYOLOU是一个集成YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOR的YOLO系列目标检测算法库，对于轻量化目标检测同时也集成了YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny、YOLO-Fastest V2、FastestDet、YOLOv5-Lite以及YO....
从大模型到大降价，阿里云被集成战略背后的底气
“过去几个月，我碰到的所有客户、所有伙伴，包括我们所有的企业都在思考一个问题，就是如何用新一代的人工智能技术来武装自己。”4月26日，当阿里巴巴董事会主席兼CEO张勇第一次以阿里云智能CEO的身份出现在阿里云合作伙伴大会上时指出，大模型让所有企业站在了同一起跑线上，再次激活了千行百业。阿里巴巴董事会主席兼CEO、阿里云智能CEO张勇相比半个月前阿里云在北京云峰会刚推出自己的大模型“通义千问”时，....
实战！Spring Cloud Gateway集成 RBAC 权限模型实现动态权限控制！
这篇文章介绍下网关层如何集成RBAC权限模型进行认证鉴权，文章目录如下：什么是RBAC权限模型？RBAC(Role-Based Access Control)基于角色访问控制，目前使用最为广泛的权限模型。相信大家对这种权限模型已经比较了解了。此模型有三个用户、角色和权限，在传统的权限模型用户直接关联加了角色层，解耦了用户和权限，使得权限系统有了更清晰的职责划分和更高的灵活度。以上五张表的SQL就....
集成时间序列模型提高预测精度
集成各种弱学习器可以提高预测精度，但是如果我们的模型已经很强大了，集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。流行的机器学习库scikit-learn提供了一个StackingRegressor，可以用于时间序列任务。但是StackingRegressor有一个局限性;它只接受其他scikit-learn模型类和api。所以像ARIMA这样在scikit-learn中不可用的模型，或者来自深度神经网络....
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