引导聚合维基百科，自由的百科全书跳转到导航跳转到搜索自举聚集，也称为装袋（从bootstrapAGGregat荷兰国际集团），是一种机器学习合奏元算法旨在改善的稳定性和精度机器学习中使用的算法统计分类和回归。它还可以减少差异并有助于避免过度拟合。尽管它通常应用于决策树方法，但可以与任何类型的方法一起使用。套袋是模型平均方法的特例。内容1技术说明2示例：臭氧数据3历史4另请参见5参考6进一步阅读技术说明给定标准训练集D{\displaystyleD}大小为n，套袋产生m个新的训练集Di{\disp…
循环神经网络维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索提示：本条目的主题不是。循环神经网络（Recurrentneuralnetwork：RNN）是神经网络的一种。单纯的RNN因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或梯度消失问题，难以捕捉长期时间关联；而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。[1][2]时间循环神经网络可以描述动态时间行为，因为和前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）接受较特定结构的输入不同，RNN将状态在自身网络中循环传递，因此可以接受更广泛的时间序列结…
