中国AI通讯集成学习的相关内容

《中国人工智能学会通讯》——9.13 集成学习未来的发展趋势

9.13 集成学习未来的发展趋势集成学习未来的发展趋势主要有集成学习模型的优化和集成学习模型的并行化两大块。在大数据时代，数据来源各有不同，大数据的海量多元异构特性已经成为大数据智能处理的瓶颈。如何对多元数据进行融合和挖掘成为大数据智能处理函需解决的问题。集成学习非常适合用于多元数据融合和挖掘，在...

《中国人工智能学会通讯》——9.12 集成学习中的挑战性问题及解决方法

9.12 集成学习中的挑战性问题及解决方法然而，传统的集成学习算法，特别是聚类集成算法，在集成器成员选择、聚类结果融合、集成器参数优化等方面还存在一些亟待解决的科学问题（见图 4）: ① 集成器存在冗余成员，影响集成的最终结果；② 聚类集成算法集成器中多个聚类结果的融合质量有待进一步提高；③ 没有...

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《中国人工智能学会通讯》——9.11 集成学习的基本方法

9.11 集成学习的基本方法集成学习能够把多个单一学习模型所获得的多个预测结果进行有机地组合，从而获得更加准确、稳定和强壮的最终结果。集成学习的原理来源于 PAC 学习模型（Probably approximately correctlearning）。Kearns 和 Valiant 最早...

《中国人工智能学会通讯》——9.10 集成学习的动机和优势

9.10 集成学习的动机和优势与单一的学习模型相比，集成学习模型的优势在于能够把多个单一学习模型有机地结合起来，获得一个统一的集成学习模型，从而获得更准确、稳定和强壮的结果。在美国 NETFLIX 电影推荐比赛中，基于集成学习的推荐算法获得了第一名。在多次 KDD 和 ICDM 的数据挖掘竞赛中，...

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更新时间 2022-11-01 14:04:33

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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