XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和树宽
I2O办公室宽建议者日 sgil@seas.harvard.edu
•高助理网络军事系统（HACM）•安全文件（SAFEDOC）•验证者的管道推理验证者可以实现鲁棒系统（provers）•验证的安全性和性能增强大型遗产软件（V-Spells）（V-Spells）（V-Spells）（V-Spells）（V-Spells）•受到验证的微观匹配（AMP）•快速的开发工具（固化的执行工具）•加强执行工具（固化的执行工具）•硬化工具（固化工具）•硬化工具（固化工具）•硬化工具（固化工具） （arcos）
基于树的模型需要数据预处理吗？
数据预处理是机器学习管道的重要组成部分（García等，2015; Alasadi和Bhaya，2017;çetinandYıldız，2022），因为它极大地影响了数据质量（Famili等，1997），并发现可以优化机器学习模型的关系，并将其发现。尽管是一个耗时的过程（Anaconda，2022），但这是基本的，尤其是对于大型数据集，降低维度可以在随后的过程中节省时间（García等，2016）。数据预处理不仅包括质量检查，还包括关键元素，例如转换，填充丢失的数据，离群值检测以及模型的变量选择。尽管普遍认为，基于树的模型不需要预处理，因为它们可以在没有任何更改的情况下处理它，但实验表明我们可以通过适当的预处理获得更好的结果（Caruana等，2008； Grinsztajn等，20222）。这种理解可能对自动化机器学习（AUTOML）管道有益，使我们能够优化和实施一个自动化的机器学习过程，该过程可以适当地预处理数据集以获得所选模型以产生更好的结果。本文提出了一个广泛的实验，涉及38个数据预处理策略，用于二进制和多类分类以及回归任务。我们使用五个基于树的模型：决策树，随机森林，XGBOOST，LIGHTGBM和CATBOOST。我们扩展了Forester 1软件，包括更多干扰自动模型学习的预处理。有关该工具的更多信息可在附录A中获得。
UCB，蒙特卡洛树搜索，alphazero
可以证明，UCB的遗憾在渐近上是最佳的，请参见Lai和Robbins（1985），渐近的适应性分配规则；或2018年Bandit算法书籍的第8章在线可在线提供，网址为https://banditalgs.com/。
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•非洲在全球关键的矿产资源中拥有很大一部分，并有可能在清洁能源技术的全球供应链中发挥至关重要的作用。•但是，在有效利用其关键矿产资源（包括有限的基础设施，融资不足，薄弱的治理框架和地缘政治风险）时，面临挑战。•迫切需要将非洲的关键矿物质潜力与其更广泛的可持续发展目标保持一致，利益相关者应专注于加强政策制定流程，并促进以人为中心的过渡性矿业子行业的投资方法。•本文旨在指导政策制定者，行业利益相关者和民间社会行为者利用非洲的关键矿物质，以使其所有人受益。
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大学宽网站委员会的第41届会议
1林业，野生动植物和旅游学院10 10 10 23 23 10 76 1 2自然和应用科学学院10 10 20 20 25 10 75 2 3农业学院10 10 20 19 10 19 10 69 3 4社会科学与人文学院10 18 20 20 10 10 10 68 4 4 5 18 23 8 66 6 8害虫管理研究所8 10 15 21 10 64 7 9本科研究局9 10 16 18 10 63 8
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