stacking是什麼意思，stacking的意思翻譯、用法、同義詞、例句

stacking英标

英:/''stækɪŋ/ 美:/'ˈstækɪŋ/

類别

CET4,CET6,考研,IELTS,TOEFL

常用詞典

例句

常用搭配

同義詞

專業解析

Stacking 是一個多義詞，其核心含義指将物體或概念一層層地向上或整齊地疊放、堆積起來的動作或狀态。該詞廣泛應用于日常生活、物流倉儲、計算機科學和機器學習等多個領域，具體含義需結合語境理解：

1. 基礎含義（物理堆疊）：

   • 指将物品（如箱子、書籍、盤子）垂直疊放在一起，以節省空間或便于整理。例如："Stacking the firewood neatly by the shed."（把木柴整齊地堆放在棚屋旁）。在物流和倉儲管理中，"stacking" 指貨物在貨架或托盤上的堆放方式，涉及效率和安全考量。國際标準化組織（ISO）對倉儲操作有相關規範。

2. 計算機科學：

   • 數據結構： 指一種名為棧（Stack） 的抽象數據類型。它遵循LIFO（Last In, First Out，後進先出） 原則，即最後放入的元素最先被取出。操作主要包括壓棧（push - 添加元素到頂部）和彈棧（pop - 移除頂部元素）。棧在編程中廣泛用于函數調用、表達式求值、回溯算法等。麻省理工學院（MIT）的《計算機科學導論》公開課程材料對此有詳細講解。
   • 内存管理： 指程式運行時用于存儲局部變量和函數調用信息的調用棧（Call Stack）。

3. 機器學習（集成學習技術）：

   • 指一種高級的集成學習方法，稱為堆疊泛化（Stacked Generalization） 或簡稱Stacking。其核心思想是：
     • 第一層（基學習器）： 訓練多個不同的基礎機器學習模型（如決策樹、支持向量機、K近鄰等）。
     • 第二層（元學習器）： 使用這些基礎模型的預測結果（而非原始特征）作為輸入，訓練一個最終的“元模型”（或稱“次級模型”）來進行最終的預測。目的是結合多個基礎模型的優勢，獲得比單一模型或簡單平均（如投票法、Bagging）更好的泛化性能。斯坦福大學人工智能實驗室（SAIL）的線上資源對集成學習技術有系統闡述。

4. 其他領域：

   • 遊戲： 在某些遊戲中（如《俄羅斯方塊》），指方塊下落并累積的過程。
   • 體育： 在橄榄球防守陣型中，指防守隊員在鋒線後垂直排列。
   • 化學： 指分子（如芳香族化合物）的π軌道重疊方式（π-π stacking）。

總結來說，"stacking" 的核心是“層疊”或“疊加”的概念，無論是物理實體的堆放、數據的有序管理，還是機器學習中模型的組合預測，都體現了将不同元素有序地組合在一起以達成特定目的（如節省空間、高效計算、提升預測性能）的過程。 牛津英語詞典（OED）和劍橋詞典均收錄了該詞條，提供了詳盡的定義和用法示例。

網絡擴展資料

“stacking”的含義可分為基礎詞義 和技術術語 兩類，具體解釋如下：

一、基礎詞義

1. 動詞含義
   “stacking”是動詞stack 的現在分詞形式，核心含義為“有序堆疊”，指将物體整齊地疊放成堆。

   • 例句：Some traders are already stacking the red-hot book on their shelves.
   • 擴展：可指飛機分層盤旋等待降落（如航空術語）或物品的碼放（如書籍、貨物等）。

2. 名詞含義
   作為名詞時表示“堆垛” 或“分層結構”，常見于物流、倉儲等場景。

二、技術術語（機器學習領域）

在集成學習中，Stacking（堆疊泛化）是一種通過組合多個基模型（Base Models）提升預測性能的方法。其核心特點包括：

1. 分層架構

   • 第一層：訓練多個不同類型的基模型（如決策樹、SVM、神經網絡等），生成預測結果。
   • 第二層：将基模型的預測結果作為新特征，訓練元模型（Meta Model）進行最終預測。

2. 關鍵優勢

   • 多樣性：結合不同模型的優勢，減少過拟合風險。
   • 交叉驗證：通常使用交叉驗證生成基模型的預測，避免數據洩露。

3. 應用場景
   常見于數據競賽和複雜預測任務，如分類、回歸問題。

• 日常語境：強調物理層面的堆疊或分層操作。
• 技術語境：特指一種集成學習策略，通過元模型融合基模型的預測結果。
  如需進一步了解技術細節，可參考機器學習相關文獻或課程（如CSDN博客）。

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