Pandas是一个免费开源的热门Python数据分析库。

Bagging 通过在原始数据集的随机子集上训练多个基本模型，并对它们的预测结果进行平均或投票来减少方差。

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Bagging又称为“装袋法”，它是所有集成学习方法当中最为著名、最为简单、也最为有效的操作之一。在Bagging集成当中，我们并行建立多个弱评估器（通常是决策树，也可以是其他非线性算法），并综合多个弱评估器的结果进行输出。当集成算法目标是回归任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果的平均值，当集成算法的目标是分类任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果少数服从多数。由于bagging

一、实验原理本次实验的原理来源于由Oliva、Torralba和 Schyns 在2006年发明并在SIGGRAPH上发表了的论文 Hybrid images。该论文提出混合图像是基于人类视觉系统对图像的多尺度处理，由视觉掩蔽研究驱动的。这些图像可用于创建引人注目的显示，其中图像在不同的距离有不同的感知。通过滤波分离图像的高频和低频，将不同图像的高频和低频合并以创建相关尺度的图像。二、实验目的本实

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随着深度卷积神经网络的兴起，目标检测在过去几年取得了显著的进展。然而，这样的繁荣并不能掩盖小目标检测(SOD)不理想的情况，这是计算机视觉中最具挑战性的任务之一，因为小目标的内在结构导致视觉外观差和噪声表示。此外，大规模数据集对小目标检测方法的基准测试仍然是一个瓶颈。在本文中，我们首先对小目标检测进行了全面的综述。

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Bagging 通过在原始数据集的随机子集上训练多个基本模型，并对它们的预测结果进行平均或投票来减少方差。

可以发现：在计算量想当时，亚当姆斯法 的计算结果更加接近 准确值(解析解)，而且其计算量也比龙格-库塔法少。没有泰勒展开到二阶导数的，所以精确值-近似值就会出现二阶导数的部分，二阶导数的部分为。在用4阶龙格-库塔法时，可以适当增大步长h，减少计算容量，一般精度也不会损失很少。阶越大，局部误差就越小，近似值就越接近精确值，但同时运算量更大。，根据这个规律特征，可以推出后续更高阶的龙格-库塔法）。的次