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- 基于机器学习的城市电梯困人故障原因预测方法研究
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- 集成模糊层级划分的LightGBM食品安全风险预警模型:以肉制品为例北大核心CSCDCSTPCD
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- 基于集成学习方法的点击率预估模型研究北大核心CSCDCSTPCD摘要:由于互联网中积累的广告日志具有数据稀疏、特征量大、正负样本分布极其不均匀等问题,使得人工特征提取费时费力,并且单一预测模型很难得到更好的预测性能.针对这些问题,提出梯度提升树GBDT和Stacking相融合的点击率预测模型GBDT-Stacking.通过引入梯度提升树自动进行特征提取与构造,并结合Stacking集成模型对在线广告点击率进行预测,有效提高了单个预测模型的性能.在真实广告数据集上的实验结果表明,GBDT-Stacking…查看全部>>
- 基于双向LSTM和GBDT的中医文本关系抽取模型北大核心CSCDCSTPCD