Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
在mlr和parallelMap中可以并行化多个级别吗?例如 mlr.tuneParams 和 mlr.benchmark
我正在使用多个学习器 大约 15 个不同的学习器 运行 mlr 基准测试 并使用 irace 调整控件进行嵌套重采样 我的问题是 是否可以在parallelMap 上运行两个并行化级别 如果我使用 mlr benchmark 级别 则速度更
r
MLR
R - mlr:是否有一种简单的方法可以在嵌套重采样(空间)中获得调整后的支持向量机模型的可变重要性?
我正在尝试获取可变重要性对于a的所有预测变量 或变量 或特征 调优支持向量机 SVM 模型使用e1071 svm通过mlr 封装在R 但我不确定我的评估是否正确 好吧 一开始的想法是 为了获得诚实调整的 svm 模型 我遵循嵌套重采样教程
r
machinelearning
SVM
MLR
多元回归分析
多元回归分析 MLR多元线性回归多输入单输出预测 Matlab完整程序 目录 多元回归分析 MLR多元线性回归多输入单输出预测 Matlab完整程序 预测结果 评价指标 基本介绍 程序设计 参考资料 预测结果 评价指标 训练集数据的R2为
多元回归分析(Matlab)
线性回归
MLR
多元线性回归
多输入单输出
PCA-APCA-MLR
全称 principal component analysis absolute principal component score multiple linear regression 原理 绝对因子分析 多元线性回归受体模型 APCS
PCA
APCA
MLR