机器学习入门|集成学习（boosting,bagging）
集成学习，顾名思义，把多个学习算法结合起来，以达到比单一学习算法更优秀，泛化性能更好的学习算法。 不过，把好的学习器和不好的结合在一起，按常理来说会产生一个不好不坏的，为了使结合起来的算法比单一算法更优秀，就需要单一算法是“好而不同”，也就是不同的算法需要有多样性，同时又要有一定的准确性，这样结合起来后，才能达到互补的状态。但同时，准确性与多样性不能兼具，调整这个度非常重要。 boosting ....
ABP理论学习之NHibernate集成
本篇目录 Nuget包 配置 实体映射 仓储 仓储基类 实现仓储 自定义仓储方法 阅读其他 ABP可以使用任何ORM框架工作，并且已经内置了NHibernate集成。这篇文章会解释如何在ABP中使用NHibernate。阅读本文的前提是假设你已经熟悉了EF的基本知识。 Nuget包 在ABP中使用NH作为ORM的Nuget包是Abp.NHibernate。你应该将它添加到应用程...
ABP框架理论学习之Hangfire集成
Hangfire是一个综合的后台工作管理者。你可以将Hangfire集成到ABP中，这样就可以不使用默认的后台工作管理者了。但你仍然可以为Hangfire使用相同的后台工作API。这样，你的代码就独立于Hangfire了，但是，如果你喜欢的话，也可以直接使用Hangfire的API。 首先，将Abp.HangFirenuget包安装到你的项目中，然后你可以为Hangfire安装任何存储。最常用的....
ABP理论学习之EntityFramework集成
本篇目录 Nuget包 创建DbContext 仓储 仓储基类 实现仓储 自定义仓储方法 阅读其他 ABP可以使用任何ORM框架工作，并且已经内置了EntityFramework集成。这篇文章会解释如何在ABP中使用EntityFramework。阅读本文的前提是假设你已经熟悉了EF的基本知识。 Nuget包 在ABP中使用EF作为ORM的Nuget包是Abp.EntityFram...
ABP理论学习之SignalR集成
本篇目录 介绍 安装 建立连接 内置功能 你自己的SignaR代码 介绍 Abp.Web.SignalR 使得在基于ABP的应用程序中使用 SignalR相当容易。查看SignalR文档获取更多关于SignalR的详细信息。 安装 服务端 将Abp.Web.SignalRnuget包安装到你的项目中（一般是web层），然后给你的模块添加一个依赖： [DependsOn(type...
ABP理论学习之OData集成(新增)
本篇目录 介绍 安装 创建控制器 例子 样例项目 介绍 OData在其官网的定义是： 允许以一种 简单且标准的方式创建和使用可查询的、可互操作的RESTful APIs。 在ABP中也可以使用OData。Abp.Web.Api.OData nuget包简化了它的使用。 安装 安装Nuget包 我们应该首先将Abp.Web.Api.OData nuget包安装到WebApi项目中...
ABP理论学习之OWIN集成
如果你的应用中使用了OWIN，那么需要在主项目（一般来说是指Web项目）中添加Abp.Owin的nuget包，然后像下面那样在OWIN的 Startup文件中调用 UseAbp()扩展方法： [assembly: OwinStartup(typeof(Startup))] public class Startup { public void Configuration(IApp...
Activiti学习——Activiti与Spring集成
与Spring集成 基础准备 目录结构 相关jar包 Activiti的相关jar包 Activiti依赖的相关jar包 Spring的相关jar包 Spring依赖的相关jar包 本示例相关jar包截图 配置文件设置 web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <w...
ABP理论学习之Swagger UI集成
本篇目录 介绍 安装 安装Nuget包 配置 测试 介绍 从官方网站上可以看到：“启用了Swagger API，就可以获得交互式文档，生成和发现客户端SDK”。 安装 将Swagger集成到基于ABP的应用中是很容易的事情。 安装Nuget包 将Swashbuckle.Core Nuget包安装到WebApi项目（或Web项目）中。 配置 将Swagger的配置代码添加到模块的I...
集成学习之Adaboost算法原理小结
1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中，我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想，如下图： 从图中可以看出，Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。然后基.....
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