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bupt981025@bupt981025
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“哪部分，最近在看application”
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“好看[ema0]”
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“嗯嗯 我看网上说对应交叉验证，但是在kaggle上看它们管模型加权平均叫blend，我也挺疑惑，我英语也不太好，可能有误解。”
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“如果是stack 和blend 的话，我觉得两者不能视为另一种的特殊情况。stacking 的搜索空间要大得多，要考虑更多维的数据和更多的组合特征，blend的话要考虑的仅仅是模型的结合。场景不同两者的适用性也不太相同。不过blend下限要高点吧 （大概）”
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“我懂的也不多。上面那个是我找资料看到的。我对集成这方面了解并不多。能先问一下 你的模型融合 和集成具体指什么策略。像我了解的一种是 在第一层模型上套xgboost之类来做本地cv的调参（好像管这个叫stack）另一种是直接对模型输出加权平均 （管这个叫blend）。不知道能不能和你说的融合和集成对应。一般说来第一种的c…”
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“棒！最近也想试试长曝光”
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“牛啊”
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“把高光拉低点，你看那帽子都白成啥样了”
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