本文从电力欠费风险预测的角度出发,提出了一种基于特征选择改进的LR-Bagging(即以逻辑回归为基分类器的Bagging集成学习)算法,其精髓在于每一个训练的LR基分类器的记录和字段均通过随机抽样得
毛刺问题在FPGA设计中非常关键,只有深刻理解毛刺的本质,才有可能真正掌握设计的精髓,本文就FPGA设计中的毛刺问题进行了深入的探讨,分析其产生的原因和条件,给出了几种常用的消除方法,希望对FPGA设
本文从电力欠费风险预测的角度出发,提出了一种基于特征选择改进的LR-Bagging(即以逻辑回归为基分类器的Bagging集成学习)算法,其精髓在于每一个训练的LR基分类器的记录和字段均通过随机抽样得
毛刺问题在FPGA设计中非常关键,只有深刻理解毛刺的本质,才有可能真正掌握设计的精髓,本文就FPGA设计中的毛刺问题进行了深入的探讨,分析其产生的原因和条件,给出了几种常用的消除方法,希望对FPGA设