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UC Irvine Machine Learning Repository
UC Irvine Machine Learning Repository
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新方法优化集成分类器以实现更快预测
研究人员为二元集成分类器（如随机森林）开发了优化的序贯测试策略。这些方法旨在通过依次评估基础模型并在出现明确多数预测时停止，而不是评估所有模型，来降低计算成本。这些策略旨在最大限度地减少执行的基础模型数量，同时控制与完整集成的分歧。在真实世界和基准数据集上的测试表明，在分歧极小的情况下，速度提升了4倍或更多。
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用户推荐加州大学欧文分校机器学习库提供数据集
一位Mastodon用户推荐加州大学欧文分校机器学习库作为数据集资源，并指出该库包含600多个选项。用户澄清他们不是在推销AI，而是在提出一个在许多领域都熟悉的方法。他们还询问，如果提到的库不够精确，其他人是否有兴趣分享数据集。