PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法...
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（二）
Job 2此作业将在容器未启动时触发启动，或者在job1成功生成时触发。Job 3当job2生成成功时，将触发此作业。这项工作是第一次训练模型，并检查模型的准确性是否大于95%。如果大于95%，则将模型保存到相应位置。Job 4当job3构建成功时，将触发此job。这项工作检查模型的准确性是否大于9...
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（一）
任务描述创建使用Dockerfile安装Python3和Keras或NumPy的容器映像当我们启动镜像时，它应该会自动开始在容器中训练模型。使用Jenkins中的build pipeline插件创建job1、job2、job3、job4和job5的作业链Job1：当一些开发人员将repo推送到Git...
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