Spring Boot 学习研究笔记(六) -使用 Swagger 集成文档
一、为什么要使用Swagger生成文档？使用 Swagger 集成文档具有以下几个优势：功能丰富 ：支持多种注解，自动生成接口文档界面，支持在界面测试API接口功能；及时更新 ：开发过程中花一点写注释的时间，就可以及时的更新API文档，省心省力；整合简单 ：通过添加pom依赖和简单配置，内嵌于应用中就可同时发布API接口文档界面，不需要部署独立服务。二、Swagger生成文档步骤： 1....
Spring Boot 学习研究笔记(五) -SpringBoot集成单元测试
在我们平时开发项目时，如果想要输入URL对Controller进行测试，在代码编辑之后，需要重启服务器，建立http client进行测试。这样会使得测试变得很麻烦,为了可以对Controller进行测试可通过引入MockMVC 进行解决。 1、pom.xml 引入依赖<dependency> <groupId>org.springfra...
可训练软决策树集成的多实例学习
作者：Andrei Konstantinov†、Lev Utkin†和Vladimir Muliukha，†彼得大帝圣彼得堡理工大学人工智能系，Polytechnicheskaya，29195251，俄罗斯圣彼得堡 通信地址应为的作者。†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。算法2023，16（8），358；https://doi.org/10.3390/a16080358接收日期：2023年6月....
Shiro学习-集成Spring(三)
目录结构applicationContext.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" ...
机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 2
4 otto案例介绍– Otto Group Product Classification Challenge【xgboost实现】4.1 背景介绍奥托集团是世界上最大的电子商务公司之一，在20多个国家设有子公司。该公司每天都在世界各地销售数百万种产品,所以对其产品根据性能合理的分类非常重要。不过,在实际工作中,工作人员发现,许多相同的产品得到了不同的分类。本案例要求,你对奥拓集团的产品进行正确....
机器学习集成学习进阶Xgboost算法案例分析 1
1 xgboost算法api介绍1.1 xgboost的安装官网链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/pip3 install xgboost2 xgboost参数介绍xgboost虽然被称为kaggle比赛神奇，但是，我们要想训练出不错的模型，必须要给参数传递合适的值。xgboost中封装了很多参数，主要由三种类型构成：通用参数（general....
机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理
1 最优模型的构建方法XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，本节将较详细的介绍XGBoost的算法原理。我们在前面已经知道，构建最优模型的一般方法是最小化训练数据的损失函数。我们用字母 L表....
机器学习集成学习算法2
4 Boosting4.1 什么是boosting随着学习的积累从弱到强简而言之：每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升代表算法：Adaboost，GBDT，XGBoost，LightGBM4.2 实现过程1.训练第一个学习器2.调整数据分布3.训练第二个学习器4.再次调整数据分布5.依次训练学习器，调整数据分布6.整体过程实现4.3 bagging与boosting的区别区别一:数据方面B....
机器学习集成学习算法1
1 集成学习算法简介1.1 什么是集成学习集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。1.2 机器学习的两个核心任务任务一：如何优化训练数据 —> 主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能 —> 主要用于解决过拟合问题1.3 集成学习中boosting和B....
机器学习算法之集成学习
1.集成学习算法简介1.1 什么是集成学习集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个 分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。1.2 复习：机器学习的两个核心任务1.3 集成学习中 boosting 和 Bagging只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的。2.Bagging 和 随机森林....
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