决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,属于监督学习中的一种.看字面意思应该也比较容易理解,相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络,似乎决策树感觉“亲切”许多. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配的问题. 使用数据类型:数值型和标称型. 简单介绍完毕,让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露”. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同

完成一项任务往往有多种方式,我们将其称之为策略. 比如,超市做活动,如果你的购物积分满1000,就可以按兑换现金抵用券10元,如果购买同一商品满10件,就可以打9折,如果如果购买的金额超过500,就可以享受满减50元的优惠.这是三个不同的促销策略. 再比如,联系朋友.同学,可以打电话,也可以发短信,可以发微信,也可以发邮件,这是四个不同的联系策略. 再比如,去外出旅游,我们可以选择火车,也可以选择公共汽车,可以选择飞机,也可以选择自驾游.这又是四个不同的出行策略. 以上这些真实场景,都有策略选择

前言:初学者对python的流程语句有一定的了解,但是运用起来总会磕磕碰碰.本文总结了一些初学者在学习python时做的经典案例 一.名片管理系统(限单个名片) info = {'name':'jam', 'age': 24, 'high':171 } while True: print('='*60) #字符串拼接可以用* print('===名片管理系统===') print('1.改 2.删 3.查 4.增 5.退出') c=input('请选择:') ': res = input('请输

目录 : 一.递归的简介 二.递归的经典应用   2.1 递归求阶乘   2.2 递归推斐波那契数列   2.3 二分法找有序列表指定值   2.4 递归解汉诺塔 前言: 当我们碰到诸如需要求阶乘或斐波那契数列的问题时,使用普通的循环往往比较麻烦,但如果我们使用递归时,会简单许多,起到事半功倍的效果.这篇文章主要和大家分享一些和递归有关的经典案例,结合一些资料谈一下个人的理解,也借此加深自己对递归的理解和掌握一些递归基础的用法. 一.递归的简介 1.递归的百度百科定义 : 程序调用自身的编程技巧

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并依据这些数据来预測未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.如果如今有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同一时候存在一个通用的搜索引擎,比方百度,通用搜索引擎希望可以识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器能够理解为一个函

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

广义来说,有三种机器学习算法 1. 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成.这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来.利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数.这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度.监督式学习的例子有:回归.决策树.随机森林.K – 近邻算法.逻辑回归等. 2.非监督式学习 工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计.这个算法用在不同的组内聚类分析.这种分析方式被广泛地用来细分

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

本文是给有一点 Python 基础但还想进一步深入的同学,有经验的开发者建议跳过. 前言 上文讲述了如何认识开源项目和一些编程方法的介绍,这节主要来说说 Python 代码怎么写的一些演化过程和可以如何写的参考,在现在的 Sipeed 开源社区/社群里,有太多的新手不知道如何写好 Python 代码,尤其是嵌入式中的 Python 代码也是有不少的技巧和观念需要注意的,至少让这篇文章从循环开始说起. 可以把本文当作一篇经验之谈,主要是探讨代码稳定性与性能,以及一些计算机知识的拓展. 循环执行代码

1. jQuery的基本信息:  1.1 定义: jQuery是JavaScript的程序库之一,它是JavaScript对象和实用函数的封装, 1.2 作用: 许多使用JavaScript能实现的交互特效,使用jQuery都能完美地实现,下面通过五个用途来更多的了解. 1.2.1 访问和操作DOM元素 1.2.2 制作页面样式 1.2.3 对页面时间的处理 1.2.4 方便地使用jQuery插件 1.2.5 与Ajax的完美结合 1.3 优势: 想必有人就会问了:为什么人们会更多的选择jQue

Linux运维之道(大量经典案例.问题分析,运维案头书,红帽推荐) 丁明一 编   ISBN 978-7-121-21877-4 2014年1月出版 定价:69.00元 448页 16开 编辑推荐 1.<Linux运维之道>从运维工作的实际需求出发,全面讲解相关的技术.经典案例,以及常见问题的解决方案. 2.作者丁明一具有丰富的实践及教学经验,且非常认真,本书是其呕心沥血之作,不仅内容精益求精,代码的编排作者也花了一些心思,可见其缜密. 3.本书得到了多位业内专家的强烈推荐,包括红帽大中华区考

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

//php中foreach()函数与Array数组经典案例讲解 function getVal($v) { return $v; //可以加任意检查代码,列入要求$v必须是数字,或过滤非法字符串等.} //以下一段代码其实很简单,对于新手还是老手都比较难读,不建议这样写代码,代码要安全,高效,易读易用.写一个别人难理解的代码并不是明智的选择. // 读懂以下代码需要知道 foreach 循环的用法 //$_GET $_POST $_COOKIE 数组 ,PHP变量 , PHP运算符,函数以下两行

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末 摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的<云数据库十大经典案例分析>的分享整理而成.罗龙九以MySQL数据库为例,分析了自RDS成立至今,用户在使用RDS过程中最常见的问题,包括:索引.SQL优化.锁.延迟.参数优化.连接数.CPU.Iops.磁盘.内存等.罗龙九通过对十大经典案例的总结,还原问题原貌,给出分析问题的思路,旨在帮助用户在使用

引言:在昨天的文章<无线键鼠监听与劫持>中,我们提到今天会向您介绍一个无线键鼠的监听与劫持的经典案例,<MouseJack>:MouseJack能利用无线鼠标和键盘存在的一些问题,达到伪装成键盘并实现任意按键的效果. 关于无线键鼠的监听与劫持有两个比较有参考价值的案例.其中之一就是MouseJack,它能利用无线鼠标和键盘存在的一些问题,达到伪装成键盘并实现任意按键的效果.造成的危害是可以伪装键盘输入任意命令控制计算机,甚至通过命令脚本下载病毒或者木马进行进一步的攻击. Mouse

200行Python代码实现2048 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操

转载请标明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/31513065 上一篇已经实现了这个项目的整体的HTML和CSS: HTML5 CSS3 经典案例:无插件拖拽上传图片 (支持预览与批量) (一) 这篇博客直接在上篇的基础上完成,最终效果: 效果图1: 效果图2: 好了,请允许我把图片贴了两遍,方便大家看效果了~ 可以看出我们的图片的li的html其实还是挺复杂的,于是我把html文档做了一些修改: <span style=&quo

转自:http://www.51testing.com/html/83/n-3718883.html 有人认为编程是一门技术活,要有一定的天赋,非天资聪慧者不能及也.非也,这是近几年,对于技术这碗饭有一些心得体会,大多数人成为某领域顶级专家可能会有些难度,但应对日常工作,成长为资深研发工程师.技术专家.甚至成为小团队的Team Leader,其实并不难. 多读书.多看报,多研究常用开源框架的源码,比如:github.com,这里汇集了全球工程师的智慧! 言归正传,下文会列举工作中常用的一些技术,

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下    如何不靠耐心测试 通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook