ENSEMBLE POLARISBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	ENSEMBLE POLARIS
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Company Address:	1025w.balboablvd,SAINTPAUL,MN,USA
ZIP Code: Postal Code:	55116
Telephone Number:	6514873340 (+1-651-487-3340)
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Website:	epolaris. org
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USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	9999
USA SIC Description:	Unclassified
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Company Directories & Business Directories

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NICHOLAS KARPEN
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Company News:

集成学习（ensemble learning）应如何入门？ - 知乎
目前，有三种常见的集成学习框架：bagging，boosting和stacking。国内，南京大学的周志华教授对集成学习有很深入的研究，其在09年发表的一篇概述性论文《Ensemble Learning》对这三种集成学习框架有了明确的定义，概括如下：
如何ensemble多个神经网络？ - 知乎
Nematus 的论文里面说： Nematus provides support for applying single models, as well as using multiple models in an ensemble – the latter is possible even if the model architectures differ, as long as the output vocabulary is the same
干货丨化合物靶标预测平台工具盘点 - 知乎
5 PharmMapper Pharmmapper 是一个非常知名的由华东理工大学开发与维护的药效团匹配与潜在识别靶标平台，它通过将所查询化合物的药效团与内部药效团模型数据库匹配来执行预测 PharmMapper来自TargetBank, DrugBank, BindingDB 和 PDTD这几个数据库，当前版本中，已有超过53000个受体基础的药效团模型。
在ensemble plants中如何找到某个基因在植物不同位置的转录表达量？ - 知乎
步骤3：查看交互式表达图谱页面会显示组织特异性表达热图或柱状图（例如根、叶、花等部位的表达量）。鼠标悬停（Hover）在图表中的不同组织区域：部分数据集支持悬停显示 TPM FPKM值（表达量单位）。部分图表会联动显示具体实验条件或样本信息。
在Plants. ensemble. org中找到了一个想要的基因，怎么把它的序列导出来呢？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
微正则系综和巨正则系综中“微”和“巨”分别有什么含义？ - 知乎
而微正则系综（microcanonical ensemble）中的系统体积V、粒子数N和能量E都确定，相当于是正则系综的一个子集；相应地，巨正则系综（grand canonical ensemble）中的系统仅有体积V确定，粒子数和能量都不确定，所以正则系综相当于其子集。
哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表？ - 知乎
集成学习 (Ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习：不同的初始化不同的超参数不同的整体结构深度模型和宽度模型 [5]属于一种集成学习。周期 (Epoch) 在训练时，整个数据集的一次完整遍历，以便不漏掉任何一个样本。
有哪些object detection ensemble的方法? - 知乎
有哪些object detection ensemble的方法? He Kaiming在论文Deep Residual Learning for Image Recognition 中描述道,在faster rcnn… 显示全部关注者 24
如何理解ensemble representation？和ensemble learning有关？ - 知乎
ensemble是如何提升test accuracy的？ Ensemble之所以有效，是因为每个独立的神经网络在初始化时会随机选择 v1 或 v2，有50%的概率选择其中之一。因此，只要我们集成多个独立训练的模型，很可能它们的集成将选择包含两个特征 {v1, v2} 和 {v3, v4}。
为什么做stacking ensemble的时候需要固定k-fold？ - 知乎
为什么做stacking ensemble的时候需要固定k-fold？在做stacking ensemble的时候发现如果不固定k-fold会出现过拟合现象。在kaggle的discussion上，他们的做法也是需要团队… 显示全部关注者 170