简介:2013年:您的实战收益如何?时光飞逝,转眼间日历又翻开了新的一页,又该是盘点上一年投资收益的时候了,您的实战收益如何呢?2013年的股市表现有喜有忧,有着单季度的强势,有着创业板的不俗表现,当然也有着传统强势股的沉沦,正如经济的热点转换。IPO首次公开募股在一年中仍然停止,很多中字头的股票已经不再风光,那投资者的赚钱成绩单如何呢?在三中全会的指引下,2014年投资者在股市能否赚到钱,重新开启的IPO还会引来打新的狂潮吗?
简介:在运用众数规则集成群组结论时,存在着两个缺陷:第一,忽视了集成是否有效的问题;第二,在存有多个众数时规则失效。基于此,在对众数集成结果的有效性指标的设计及指标的性质进行分析的同时,探讨如何利用辅助信息对众数规则进行补充的问题。
简介:本文通过对鸢尾花数据的研究,提出了一种基于分类器的分类效果差异而进行快速选择的一种改进的BaggingTrees集成算法。并通过同其他统计机器学习方法,如:CART、BaggingTrees、RandomForest以及目前流行的基于遗传算法的选择性集成算法GASEN等比较得出,该算法对于分类问题而言,具有较高的准确率,而且与GASEN算法相比,运行的效率也得到了较大的提高。
简介:选择性集成算法是目前机器学习关注的热点之一。在对一海藻繁殖案例研究的基础上,提出了一种基于k—nleanS聚类技术的快速选择性BaggingTre咚集成算法;同时与传统统计方法和一些常用的机器学习方法相比较,发现该算法具有较小的模型推广误差和更高的预测精度的优点,而且其运行的效率也得到了较大的提高。
简介:五黄六月的青岛,蒸蒸日上。汽车在繁华的市区穿行,平整的道路将我们引领到承担城市基础设施建设和市政道路施工的骨干企业青岛城建集团有限公司。
2014年,你把鸡蛋放哪个篮子里?
众数集成规则的有效性识别及其规则的补充
一种基于差异思想的选择性Bagging Trees集成算法研究
一种基于k—means聚类技术的快速选择性BaggingTrees集成算法研究
一花独放不是春万紫千红春满园——青岛市重点建筑企业统计规范化建设现场交流会侧记