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mvc中使用视图模板cshtml动态生成generated文件
一、原因
在MVC中，经常会使用一些模板视图，这样会把公用的页面定好，各个功能模块就可以引用调用，无需每个页面都写相同的代码，如果后续修改，也需要在一个地方就可以更改内容。
比如网站的底部说明&#x…
解决cshtml中文乱码问题
问题页面：
问题解决步骤:
1.先打开页面文件所在位置 2.将页面文件使用记事本打开，并点开文件选项
3.点击另存为，并选择编码中的utf-8，保存就可以解决 4.结果图：
ASPX和Razor
ASPX ASPX文件是微软的在服务器端运行的动态网页文件，通过IIS解析执行后可以得到动态页面，是微软推出的一种新的网络编程方法，而不是ASP的简单升级，因为它的编程方法和ASP有很大的不同，他是在服务器端靠服务器编译执行…
html转成cshtml通用篇
html转成cshtml通用篇
问题描述:在基础篇中，已经成功将html转成cshtml页面，但是css文件、js文件却全部放在了布局页中，导致布局页无法重用。 接下来，搭建一个可重用的布局页，在布局页中搭建bootstrap框架以及jQuery。…
uploadFile
upload.jsp 妳W? WǤ妳ￜ ENCTYPE"multipart/form-data"> 1¡B 2¡B 3¡B 4¡B 妳WdzBz SmartUpload su new SmartUpload(); // WǪ칕č su.initialize(pageContext); // ]©wWǭ싊// 1.ӤWǤ妳̤j�// su.setMaxFil…
Boosting介绍
1. Boosting的概念和原理解释
Boosting是一种集成学习方法，它通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器。其基本原理是通过迭代训练一系列的弱分类器，每个分类器都试图修正前一个分类器的错误，最终将它们组合起来形成一个更强大的模型。Boost…
Boosting 算法
前言： Boosting 是一种集成学习方法，它由多个弱分类器组成（准确率>50%）。预测时，用若分类器分别进行预测，然后投票得到结果。 相对随机森林是样本随机抽样构造的训练集，Boosting 更关注被前面…
集成学习boosting和bagging
思想：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务
强学习器：如神经网络等，需要大量的数据，以及较高的服务器性能等，一般来说准确性很高。 弱学习器：如果决策树、逻辑回归等，模型简单，一…
GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记
介绍
集成学习Boosting一族将多个弱学习器(或称基学习器)提升为强学习器，像AdaBoost, GBDT等都属于“加性模型”(Additive Model)，即基学习器的线性组合。
AdaBoost： 先从初始训练集训练出一个基学习器，然后基于基学习器的在这一…
集成学习 | 集成学习思想：Boosting
目录 一. Boosting思想1. Adaboost 算法1.1 Adaboost算法构建流程1.2 sklearn库参数说明 2. Gradient Boosting 算法2.1 Gradient Boosting算法构建流程2.2 Gradient Boosting算法的回归与分类问题2.2.1 Gradient Boosting回归算法均方差损失函数绝对误差损失函数 2.2.2 Gradie…
GBDT 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）长篇全解
【参考视频】
1、视频课程：【技术干货】集成算法专题：梯度提升树GBDT（2022新版）_哔哩哔哩_bilibili
2、原理书籍：李航老师的《统计学习》第8章，相关讲解视频：8.提升方法_哔哩哔哩_bilibili
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boosting算法
目录
boosting概念
AdaBoost算法步骤
AdaBoost训练过程
boosting代码实现 boosting概念 AdaBoost,它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大（ 即下次被抽样的概率增大），而正确分类的样本的权值会减小&…
机器学习之Boosting和AdaBoost
1 Boosting和AdaBoost介绍
1.1 集成学习
集成学习 (Ensemble Learning) 算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。
集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学…
介绍)
Boosting以及代表算法(Adaboost、GBDT)介绍
一、Boosting介绍
1.什么是Boosting
Boosting（提升）是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。与Bagging不同，Boosting采用了序列化的方式构建模型，每个弱学习器都是在前一个弱学习器的基础上进行…
)
机器学习_集成学习之Boosting(提升较弱的模型，以降低弱模型的偏差)
文章目录 介绍AdaBoost算法梯度提升算法(GBDT)极端梯度提升(XGBoost)Bagging 算法与 Boosting 算法的不同之处 介绍
Boosting 的意思就是提升，这是一种通过训练弱学习模型的“肌肉”将其提升为强学习模型的算法。要想在机器学习竞赛中追求卓越，Boosting…
【机器学习-22】集成方法---Boosting之AdaBoost
一、Boosting的介绍
1.1 集成学习的概念
1.1.1集成学习的定义 集成学习是一种通过组合多个学习器来完成学习任务的机器学习方法。它通过将多个单一模型（也称为“基学习器”或“弱学习器”）的输出结果进行集成，以获得比单一模型更好的泛化性…
机器学习——模型融合：Boosting算法
机器学习——模型融合：Boosting算法
1. Boosting核心思想
Boosting算法是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个弱学习器（即准确率略高于随机猜测的学习器）来构建一个强学习器（即准确率较高的学习器）…
人工智能知识全面讲解：Boosting族算法
9.2.1 Boosting是什么
Boosting是一类算法的统称，翻译成中文为“自适应”算法，它们的主要 特点是使用一组弱分类器通过“迭代更新”的方式构造一个强分类器。在每轮 迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器，然后使用该弱分类器对所有样本 进…