有关机器学习的文献的简单介绍
今天给大家分享有关机器学习的文献，其中也会对的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
EI文章是如何检索的?
1、直接检索 直接检索是EI期刊检索最常用的方式。用户可以通过输入关键词、作者、题目、摘要等信息进行检索。在检索框中输入关键词，点击搜索按钮，即可得到相关的文章列表。用户可以在文章列表中查看每篇文章的详细信息，包括题目、作者、摘要、关键词等。
2、数据库检索：通过EI数据库进行检索，这是最常见的方式。用户可以在学校或公共图书馆等场所访问EI数据库，使用关键字、主题、作者、论文标题等搜索论文。该数据库覆盖了各种工程学科，包括计算机科学、电气工程、机械工程、化学工程等。
3、通过图书馆资源检索如果您有图书馆的访问权限，很多图书馆都会提供各类数据库资源，包括EI。您可以通过图书馆的网站或者图书馆内的电脑直接访问EI，进行论文的检索和查询。查询步骤 确定搜索主题：首先，您需要明确自己的搜索主题或关键词。这可以是具体的技术问题，工程项目，或者科学领域等。
GBDT:梯度提升决策树
集成算法篇随机森林：通过集成多个决策树，减少过拟合，提高预测稳定性。AdaBoost：逐次提升弱分类器，强化整体性能，但可能对异常值敏感。GBDT（梯度提升决策树）：通过累加决策树的预测误差，强化模型，尤其适合处理复杂问题，但对数据质量要求较高。
原因是决策树本来就是弱模型，分割点是不是精确并不是太重要；较粗的分割点也有正则化的效果，可以有效地防止过拟合；即使单棵树的训练误差比精确分割的算法稍大，但在梯度提升（Gradient Boosting）的框架下没有太大的影响。 （2）直方图做差加速 LightGBM另一个优化是Histogram（直方图）做差加速。
梯度提升树的每个树都会拟合上棵树的拟合目标残差。在梯度提升决策树中，还添加了shrinkage，这个是与adaboost的一个重大区别，相当于学习率，控制每棵树学习到更少的东西，使用更多的树来进行集成学习。
迈向高效：GBDT与XGBoost/GBDT，即梯度提升决策树，以其强大的偏差纠正能力闻名。它通过损失函数的负梯度，构建CART树并迭代更新模型，但面对大数据和高维特征，其训练速度往往受限。
传说中的RNN到底是何方神圣?(后附作者及相关信息)
1、假设你已经知道最基本的人工神经网络模型（也就是全连接的前馈神经网络），那么希望本文可以帮助你理解RNN，也就是传说中的循环神经网络。严格来说，本文是综合了（或翻译了）网上若干最容易理解、写得最棒的文章而成的。但问题在于网上的文章龙蛇混杂，水平参差不齐。而且拙劣者远远多于（甚至已经稀释了）优秀的文章。
关于有关机器学习的文献，以及的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
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