¿Se puede cambiar Escape en Steam a chino?
No existe una versión china de Escape 1 en Steam, pero parece que sí hay una versión china de Escape 2 (no lo he jugado y no me atrevo a jugarlo).
Si quieres una traducción al chino, hay un paquete de traducción al chino en 3DM o Youxia.com y no debería haber ningún problema al instalarlo. (Por lo general, arroja el archivo de configuración chino al directorio raíz)
No me atrevo a jugar un juego tan aterrador como Escape. . Sólo puedo mirar los videos de los grandes. . Jaja
上篇: xgboost multicategoría Cómo configurar etiquetas XGBoost ahora se ha convertido en un arma importante para los ingenieros de datos. Es un método muy complejo para procesar diversos datos generales. Construir un modelo usando XGBoost es muy fácil, pero mejorar el rendimiento del modelo es difícil (al menos a mí me resulta muy confuso). -Qué parámetros deben ajustarse y qué valores deben ajustarse para obtener resultados de salida ideales. Este artículo es adecuado para principiantes en XGBoost. Este artículo presenta principalmente mis habilidades de ajuste de parámetros y conocimientos relacionados con XGboost, así como mi práctica en Python. conjuntos de datos. Necesito entender XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) El método de aumento de gradiente es una versión optimizada del método de aumento de gradiente. Un agradecimiento especial a: Gracias al Sr. Sudalai Rajkumar (también conocido como SRK) por su apoyo. Actualmente ocupa el segundo lugar en AV Rank. Ayuda. No hay ayuda de los artículos. Solo puedo dar me gusta a algunos científicos de datos como guía. Tabla de contenido I. Ventajas de XGBoost II. Ventajas del paso de regularización de XGBoost, que reduce la ayuda del procesamiento paralelo. La implementación de XGBoost es un salto en velocidad en comparación con GBM. Como todos sabemos, Boosting se considera un procesamiento secuencial y se puede paralelizar. La construcción de cada árbol de clases depende del árbol anterior. el árbol. Espero poder entender el significado de esta oración. XGBoost admite la implementación de Hadoop 3. ¿Permite XGBoost a los usuarios definir criterios de evaluación de objetivos de optimización personalizados? XGBoost permite a los usuarios definir objetivos de optimización personalizados y criterios de evaluación, agregar nuevas dimensiones al modelo y limitar el procesamiento a cualquier restricción. 4. Procesamiento de valores faltantes XGBoost tiene reglas de procesamiento de valores faltantes integradas. Los usuarios deben proporcionar el mismo valor para el valor faltante que el parámetro que se pasará. Manejar los valores faltantes en el caso de valores. 5. Pode el agrietamiento con una pérdida negativa de GBM para detener el agrietamiento del GBM, de modo que el codicioso cálculo de grietas rectas XGBoost real se realice y se pode a la profundidad especificada (máx_profundidad). XGBoost continúa resquebrajándose y encuentra dos grietas, luego las fusiona, dejando dos grietas. Detectar las limitaciones de XGBoost Ya basado en el modelo Continuar XGBoost round-robin Continuar entrenando las características de algunas aplicaciones específicas Gran ventaja sklearnGBM implementa dos puntos de conteo de la función Creo que XGBoost tiene un concepto de punto de función poderoso Preste atención a algunos puntos Resumí Ya que quiero afrontarlo. Los comentarios me indicaron que actualizara la lista de parámetros XGBoost. 下篇: Cómo registrarse en saucenao