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随机森林的原理分析及Python代码实现

随机森林的原理分析及Python代码实现

在讲随机森林前,我先讲一下什么是集成学习。集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器更好的泛化性能。考虑一个简单例子:在二分类任务中,假定三个分类器在三个测试样本上的表现如下图,其中√表示分类正确,×表示分类错误,集...

HashMap实现原理和源码解析

HashMap实现原理和源码解析

哈希表(hashtable)也叫散列表,是一种非常重要的数据结构。许多缓存技术(比如memcached)的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表,本文会对Java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解,然后会对JDK8的HashMap源码进行分析。一、什么是哈希表先了解下基本数据结构。...

powerdesigner生成SQL常见错误

powerdesigner生成SQL常见错误

1,生成的字段名和数据库的关键字相同2,生成的字段类型没有指定长度,例如:varchar,如果没有指定varchar的长度,则生成的sql执行会报错。...

图的最小生成树:Prim算法和Kruskal算法

图的最小生成树:Prim算法和Kruskal算法

生成树的定义:如果连通图G的一个子图是一棵包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树。 生成树是连通图的包含图中的所有顶点的极小连通子图。它并不唯一,从不同的顶点出发进行遍历,可以得到不同的生成树。其中,权值最小的树就是最小生成树。关于最小生成树最经典的应用模型就是城市通信线路网最小造价...

梯度下降法及其实现

梯度下降法及其实现

本文主要介绍了梯度下降法的原理和方法,结合二次型的具体实例来阐述梯度下降的过程,使用三维可视化技术实现了一个梯度下降的演示程序。梯度下降法是一种最优化算法,在最优化理论里面也叫最速下降法,在常用的优化算法当中算是最简单的一种算法了。一般来说求解优化问题根据具体情况有很多其他更好的办法,不过下降法思想...

决策树与随机森林

决策树与随机森林

 首先,在了解树模型之前,自然想到树模型和线性模型有什么区别呢?其中最重要的是,树形模型是一个一个特征进行处理,之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此,逻辑回归是将所有特征变换为概率后,通过大于某一概率阈值的划分为一类,小于某一概率阈值的为另一...

用R进行多元线性回归分析建模

用R进行多元线性回归分析建模

概念:多元回归分析预测法,是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。 下面我就举几个例子来说明一下 例一:谋杀率与哪些因素有关变量选择states<-as.data.fram...