ensembles interpretability discriminating pctbagging
3_5 Interpreters for Languages with Abstraction
3_5 Interpreters for Languages with Abstraction The Calculator language provides a means of combination through nested call expressions. However, ther ......
《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记
论文标题 《Ensemble deep learning: A review》 集成深度学习： 综述 作者 M.A. Ganaie 和 Minghui Hu 来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院 本文写的大而全。 初读 摘要 集成学习思想： 结合几个单独的模型以获得更好的 ......
Pycharm：添加Python interpreter
1、起因 在编写完一个py文件之后，点击执行，出现以下错误： Error:Python interpreter is not selected. Please setup Python interpreter first. 原因在于，我们还未设置Python解释器 2、解决 ①为pycharm设置一 ......
解释器模式 Interpreter
一、定义 给定一个语言，定义他的文法的一种表示 并定义一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子 二、适用场景 某个特定类型问题发生频率足够高 三、优缺点 1、优点 语法由很多类表示，容易改变及扩展此“语言” 2、缺点 需要预知规则 当语法规则数目太多时，增加了系统复杂度 四、代码实现 ht ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
pycharm中三种解释器：virtual Enviroment、conda Enviroment、system interpreter
1、system interpreter不推荐使用 2、Virtual Environment—Python的虚拟环境可以使一个Python程序拥有独立的库library和解释器interpreter，而不用与其他Python程序共享统一个library和interpreter。虚拟环境的好处是避免 ......
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
在Pycharm中解决pip安装interpreter报错
在使用pip 安装第三方模块的时候，报错： WARNING: The repository located at mirrors.aliyun.com is not a trusted or secure host and is being ignored. If this repository i ......
【python】-bash: /usr/local/bin/pip: /usr/bin/python: bad interpreter: No such file or directory的问题解决
安装单独的第三方库时没有问题 pip install pandas但是一旦使用requirement.txt批量安装第三方库时就会出现 -bash: /recorddata/rebuydata/hppy/soft/python3/bin/pip3: /usr/local/source/hppy/so ......
Paper Reading: Sample and feature selecting based ensemble learning for imbalanced problems
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHE... ......
【论文阅读】Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S.
原始题目：Accuracy of real-time multi-model ensemble forecasts for seasonal influenza in the U.S. 中文翻译：针对美国季节性流感的实时多模型集合预报的准确性 发表时间：2019年11月22日 平台：PLOS Com ......
CS61A: Structure and Interpretation of Computer Programs 笔记
Functions Environment Diagrams：左侧为 Frames，右侧为 Objects。 Name 类似变量名，它们存储在 Frame 中，指向各种各样的 Objects，比如值或函数。一个 Name 同时只能指向一个 Object，但可以改变自身指向，不受“类型”影响（Name ......
bad interpreter: No such file or directory解决办法
转载自：《bad interpreter: No such file or directory解决办法》 执行命令时有时会出现bad interpreter: No such file or directory错误， 一般是因为Linux无法识别出Windows的DOS格式，此时只需将文件格式转换成 ......
/bin/pip: bad interpreter: No such file or directory
出现这种问题，需要修改pip路径下的第一行，一般来说这个第一行是个不合法的路径。 你需要修改到一个valid的路径 ......
[论文阅读] Anomaly Detection with Score Distribution Discrimination
Anomaly Detection with Score Distribution Discrimination 1 Introduction 如图1所示。Fig 1a~1c。这些方法基于学习到的输入数据的特征转换（如重构误差或embedding距离），生成异常分数。然而，在表示空间中的优化会导致数 ......
Paper Reading: Hashing-Based Undersampling Ensemble for Imbalanced Pattern Classification Problems
针对欠采样方法会丢弃大量多数类样本导致信息缺失的问题，本文提出了基于哈希的欠采样集成 HUE 模型，它利用 Bagging 和多数类样本的分布特征来构建多样化的训练子集。首先 HUE 通过散列将大多数类样本划分为不同的特征子空间，然后使用所有少数样本和主要从同一哈希子空间中提取的部分多数样本来构建训... ......
Interpreter Pattern
# It can explain what ? 如下是解释器要解释的主体： - 加减乘除等运算，3+4/9+6*8 - 摩尔斯电码 - 正则表达式 - El表达式 - OGNL表达式 - 小明是北京人 - 小红是一名售货员 - 部门领导下发一则通知 - ... # How explain ? 解释器 ......
Linux：/bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory
因为脚本文件使用windos编辑的。 在editplus进行一下转换。双击下面的地方 ......
运行命令出现错误 /bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory
在系统上运行一个 Linux 的命令的时候出现下面的错误信息： -bash: ./build.sh: /bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory 这个是在 Windows 作为 WSL 的时候出的错误。 原因和解决 出现问题的原因在 ......
Paper Reading: PCTBagging: From inner ensembles to ensembles. A trade-off between discriminating capacity and interpretability
针对 CTC 分类性能较差和 Bagging 的可解释性较差的问题，本文提出了一种结合 CTC 和 Bagging 的算法 PCTBagging。首先构建一棵不完整的 CTC，CTC 的规模由超参数合并比来确定，接着使用 Bagging 完成后续的树结构的生成。将 PCTBagging 的结果与 B... ......
python pycharm interpreter import cv2
在安装opencv-python,在cmd输入python ,import cv2 正常,在pycharm 中import cv2 即显示ModuleNotFoundError: No module named 'cv2', 解决方法:在pycharm——file——setting——project ......
[React Typescript] Discriminated Tuples in Custom Hooks
import { useEffect, useState } from "react"; export type Result<T> = | ["loading", undefined?] | ["error", Error] | ["success", T]; export const useDa ......
Paper Reading: A pareto-based ensemble of feature selection algorithms
本文将集成特征选择问题建模为具有两个目标的帕累托优化问题，提出一种类型的异构集成特征选择算法 PEFS。首先采用两种聚合方法对四种不同 FS 方法得到的结果进行组合，接着使用双目标优化来评估这些结果，最后根据非优势特征在双目标空间中的拥挤距离进行排序。该方法平衡了关联度和冗余性两种不同的 FS 方法... ......
PyCharm 2023.2 删除无效的解释器Interpreters
1.File中找到Settings 2.在Settings里搜索interpreter 3.点击Show All 4.点击-即可 ......
关于python的GIL的解除——PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython
PEP地址： https://peps.python.org/pep-0703/ PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython ......
在pycharm【设置】【System Interpreter】 后，就可以在pycharm直接用cmd中安装的第三方库了
在PyCharm中更改虚拟环境为系统环境的步骤如下： 打开PyCharm，点击顶部菜单栏的 "File"（文件）。 在弹出的下拉菜单中，选择 "Settings"（设置）。 在 "Settings" 窗口中，展开 "Project"（项目）下的 "Project Interpreter"（项目解释器 ......
OpenCASCADE Expression Interpreter by Flex & Bison
Abstract. OpenCASCADE provide data structure of any expression, relation or function used in mathematics. Flex and Bison are tools for building progra ......
iThinkAir代码解释器对照Code Interpreter的应用案例
前几天OpenAI对Plus会员开放了Code Interpreter功能，有人说是王炸，有人说是核弹级更新，也有人说是继ChatGPT之后再度让人感受到震撼和颠覆的产品。 时隔几天，iThinkAir也创造了自己的"代码解释器"。 下面列举iThinkAir"代码解释器"的十几个应用案例，大家可以 ......
ChatGPT让人人都是数据分析师: 如何使用Code Interpreter
转载 ：这应该是我看到最好的一篇将Code Interpreter 文章，真的能够让数据分析师和股票研究员失业了 OpenAI终于开放Code Interpreter给所有Plus用户使用了，这是一个天大的好消息，我迫不及待就开始了测试，测试结果也是喜出望外。由于Python代码的加持，能发挥Cod ......
Paper Reading: Self-paced Ensemble for Highly Imbalanced Massive Data Classification
目前很多方法都不能很好地处理高度不平衡、大规模和有噪声的分类任务，主要原因是它们忽视了不平衡学习所隐含的困难。本文引入“分类硬度”的概念来刻画不平衡问题的困难所在，该概念表示为特定分类器正确分类样本的难度。基于这个概念，本文提出了一种新的学习框架——自定步速集成(self-pace Ensemble... ......