眾所周知，對於整合學習的基學習器而言，他們的差異性越大，整合之後的效果就越好，那麼，我們怎麼增強不同模型的多樣性呢？
1.樣本擾動：比如bagging中的自助法就是了，由於生成的不同資料集間有一定的不同，所以導致訓練出來的基學習器也有一定的不同。（對於linear、svm、*****_bayes、knn這些對擾動不敏感的基學習演算法效果不大）
2.輸入擾動：對於那些有非常多的屬性，且有大量冗餘屬性的資料集，我們可以用隨機子空間法：從資料集中隨機抽取一些屬性作為子集，然後，依靠這些子集訓練基學習器。（不適合屬性較少或 冗餘屬性較少的資料集）
3.輸出擾動：比如多分類中，講多分類任務轉化為多個二分類任務， 把樣本中的標籤反轉（0—>1, 1—>0）
4.演算法引數 擾動：我們一般會給模型設定初始引數的，初始的引數不同，訓練出來的模型也會不一樣，因此我們還可以調這個老得到多個基學習器。（正常我們也是多次選取初始值訓練得到多個模型，然後選取效果好的乙個，現在只是要把這些效果差一點的模型也利用上，因此不會增加訓練時間）
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code review應該怎麼做 如何高效迅速的進行codereview 下面推薦一些 code review 工具 crucible atlassian 內部 審查工具 gerrit google 開源的 git 審查工具 github 程式設計師應該很熟悉了，上面的 pull request 在...
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規範主要分為風格規範與設計規範兩大類 主要是文字上的規定，看似表面文章，實際上非常重要。具體有如下幾個方面 1 縮排 2 行寬 3 斷行 空白行 4 括號 5 命名 字母 下劃線 大小寫 6 注釋 a 單行注釋 b 多行注釋 c 變數 方法 類 包注釋 牽涉到程式設計 模組之間的關係 設計模式等方方...