题目描述 要么永生，要么繁殖。 在环境舒适的 \(X\) 星球，细胞们选择了繁殖，并且把知识一代一代传承下去。 在 \(t=1\) 秒时，有一个新生的细胞在混沌中诞生了。 对于每个细胞，当它诞生 \(a\) 秒后就会变得成熟。 每个成熟的细胞每秒都会分裂一次（包括它刚刚成熟的那一时刻）。每次分裂会
效果图 说明 在之前的RippleView的基础上 增加了分裂效果 我称之为RippleView2 上一篇博客连接- -> RippleView 升级功能： 分裂两个 水平对称分布分裂三个 三角形分布分裂四个 对称分布复原 回到涟漪荡漾状态 基础功能： 中心圆控制
B-tree的插入 总结一下插入的过程：对于一般的M阶B树，当插入一个关键字使得该节点的关键字超过M。我们可以先查看相邻的兄弟节点中有没有未满的。如有，将一个关键字插入到兄弟节点中。如果兄弟节点都满了。那么必须分裂该节点。分裂的两个节点各有一半关键字。然而这使得父节
问题背景 今天，看到Twitter的DBA团队发布了其最新的MySQL分支：Changes in Twitter MySQL 5.5.28.t9，此分支最重要的一个改进，就是修复了MySQL 的Bug #67718：InnoDB drastically under-fills pages in certain conditions。关于此Bug的详细描述，以及如何重现此问题，能够阅读以上的Bug连接，
爱站网关键字挖掘工具并不能完全挖掘到我们想要的关键字,还是要靠我们自己去思考和体验用户角度来想办法 闲聊： 写这篇文章是4.22号，百家号连续两次拒审，导致我写文都不想写，最近百度的波动收录都比较慢，所以我在观察观察，把文章压一压然后合适的时候发布出来。 简单解释长尾关键字： 比
B-树家族： 1.多叉的平衡搜索树（允许一个结点有多个孩子）习惯上可以把 B- 树 称为 M- 树，M的意思是结点中最多有多少个孩子2.特性K(甲) < Ka < K(乙) < Kb < K(丙)3.查找思路：小于k，在k之前的子树中找等于k，找到了大于k，比较下一个k，如果没有后续k了，就在最后一个子树中查找4.插入过程
A-Select Numbers Given nn positive numbers, ZJM can select exactly KK of them that sums to SS. Now ZJM wonders how many ways to get it! Input The first line, an integer T<=100T<=100, indicates the number of test cases. For each case, there are two l
在文件存储系统中，会使用到B树来进行存储，为什么要这样做？这样做的原因是什么？ 如果我们在很多数据中去查询一条数据，逐一进行比较是最容易想到的办法，逐一进行比较的算法时间复杂度是O(n)，似乎是慢了点。这时我们就想到了AVL树，这种数据结构的搜索时间复杂度是O(logn)，也就
本文主要以mllib 1.1版本为基础，分析决策树的基本原理与源码 一、基本原理 二、源码分析 1、决策树构造 指定决策树训练数据集与策略（Strategy）通过train函数就能得到决策树模型DecisionTreeModel 决策树策略包含了：algo（算法类型：分类、回归），impurity（信息增益
看到一篇关于决策树比较好的文章，转录过来，内容如下： 决策树 决策树里面最重要的就是节点和分裂条件，直接决定了一棵树的好坏。用一个简单的例子先说明一下： 来一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪多大了？ 母亲：25
讲授决策树的基本概念，分类与回归树的原理，决策树的表示能力，决策树的训练算法，寻找最佳分裂的原理，叶子节点值的标记，属性缺失与替 代分裂，决策树的剪枝算法，决策树应用。 非常直观和易于理解的机器学习算法，最符合人的直观思维，因为生活中很多时候做决策就是用这种树状结构做决定的。 大纲
最近重温了一下XGBoost，现在总结一下XGBoost的基本常识，公式是自己在草稿纸上推导然后码出来的，和原始论文不太相同。在推导过程中也不断多问自己几个为什么。 1. XGBoost 的数学推导： 1.1 目标与惩罚函数 设$\lbrace(x_{i},y_{i})\mid x_{i}\in\mathbb
一、创建简单的分裂原理图库 二、导入原有的原理图库
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf XGBoost的成功主要归因于，各种场景下的可拓展性。 该系统在单机上的运行速度，比现存的其他方案快10倍。在分布式或内存配置下，可拓展支持数十亿的样本量。 XGBoost的可拓展性，源于系统和算法层面的优化。主
\(fhq~~treap\) 总结 \(fhq~Treap\) 是一种很好用的数据结构。它很像 $ Treap$ ，但它也可以支持区间操作，同时它也可以进行可持久化，它甚至还很好写。面对这么好的数据结构，怎么能不学一学呢？ 这个ppt可能是起源？ 如果你已经看过了上面那个 \(ppt\)，应该知道无旋 \(Treap\) 的思
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
今天是周末，之前给自己定了一个小目标：每周都要写一篇博客，不管是关于什么内容的都行，关键在于总结和思考，今天我选的主题是梯度提升树的一些方法，主要从这些方法的原理以及实现过程入手讲解这个问题。 本文按照这些方法出现的先后顺序叙述。 GBDT 梯度提升树实在提升树的基础上发展而来
第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5) 上一节我们讲了不同的决策树对应的计算纯度的计算方法，其实都是针对分类来说，本节的话我们讲解回归树的部分。 目录 1-Cart回归树的
2-3树 2-3树在历史上很重要，并且在很多应用程序中还在使用。 2-3树和2-3-4树 和2-3-4树相比，除了子节点数不一样外，其它的都完全一样。 插入 在查找插入位置的过程中不理会遇到的节点是不是满的，顺着树找到要插入的叶节点，如果叶节点不满，就插入新值。 分裂节点 如果叶节点满了，分裂叶节点
之前简单总结的，后面的内容基本是目录，详细内容后面再添加 1.决策树的定义 简单的来说决策树就是将数据集根据一定规则分裂，建立成树结构，用来进行决策，每一个非叶子节点是一个判断条件，每一个叶子节点是结论。从根节点开始，经过多次判断得出结论。 举例： 省略数据集，给出得到的树如下，
线段树分裂合并 我先接触的是线段树合并所以先讲线段树合并。 首先，用来合并的线段树必须是动态开点的。线段树合并所做的事就是合并两棵动态开点线段树的信息，对于两棵动态开点线段树，可能会存在一些公共节点，我们所要做的就是合并这些节点的信息，然后把其他节点的信息继承。理清思路之
