activiti-study 集成 学习

简介: 1、从https://github.com/henryyan/activiti-study下载:将activiti-study的压缩包,解压2、导入activiti-study项目选择Maven项目搞定3、导入后效果:作者:jiankunking 出处:http://blog.csdn.net/jiankunking

1、从https://github.com/henryyan/activiti-study下载:


activiti-study的压缩包,解压

2、导入activiti-study项目


选择Maven项目



搞定

3、导入后效果:


作者:jiankunking 出处:http://blog.csdn.net/jiankunking


目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 Python
CatBoost高级教程:深度集成与迁移学习
CatBoost高级教程:深度集成与迁移学习【2月更文挑战第17天】
28 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
CatBoost中级教程:集成学习与模型融合
CatBoost中级教程:集成学习与模型融合【2月更文挑战第13天】
40 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
LightGBM高级教程:深度集成与迁移学习
LightGBM高级教程:深度集成与迁移学习【2月更文挑战第6天】
101 4
|
3月前
|
存储 Go
Go 浅析主流日志库:从设计层学习如何集成日志轮转与切割功能
本文将探讨几个热门的 go 日志库如 logrus、zap 和官网的 slog,我将分析这些库的的关键设计元素,探讨它们是如何支持日志轮转与切割功能的配置。
100 0
Go 浅析主流日志库:从设计层学习如何集成日志轮转与切割功能
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法
集成学习发展史
集成学习发展史
96 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
集成学习(上):机器学习基础task1-熟悉机器学习的三大主要任务
集成学习(上):机器学习基础task1-熟悉机器学习的三大主要任务
35 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法
机器学习 - [集成学习]Bagging算法的编程实现
机器学习 - [集成学习]Bagging算法的编程实现
32 1
|
30天前
|
机器学习/深度学习 算法
大模型开发:描述集成学习以及它如何工作。
集成学习通过结合多个模型预测提升性能,减少偏差和方差。分为Bagging和Boosting:Bagging使用数据子集并行训练模型,如随机森林;Boosting则顺序训练,聚焦前一轮错误,如AdaBoost。Stacking利用模型输出训练新模型。多样性是关键,广泛应用于分类、回归等任务,能有效提高泛化能力和防止过拟合。
16 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 缓存 算法
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例-2
【视频】Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例
21 5
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
Scikit-learn进阶:探索集成学习算法
【4月更文挑战第17天】本文介绍了Scikit-learn中的集成学习算法,包括Bagging(如RandomForest)、Boosting(AdaBoost、GradientBoosting)和Stacking。通过结合多个学习器,集成学习能提高模型性能,减少偏差和方差。文中展示了如何使用Scikit-learn实现这些算法,并提供示例代码,帮助读者理解和应用集成学习提升模型预测准确性。

热门文章

最新文章