今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。 随机森林在业内名气和使用范围都很广，曾经在许多算法比赛当中拔得头筹。另外，它也是一个通过组合多个弱分类器构建强分类器的经典模型，因此它在业内广受欢迎。 本文基于决策树相关的文章，
今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。 随机森林在业内名气和使用范围都很广，曾经在许多算法比赛当中拔得头筹。另外，它也是一个通过组合多个弱分类器构建强分类器的经典模型，因此它在业内广受欢迎。 本文基于决策树相关的文章，
1. MVVM模式MVVM 模式是 MV* 模式的一个变种。相对MVP模式，它采用双向绑定（data-binding）：View发生变动，自动反映在 ViewModel上，反之亦然。当下流行的Vue就是采用的这种模式。2. MVVM具体实现MVVM框架最常见的特性之一就是数据的双向绑定，效果如下：代码如下：常见的数据绑定方式有如下
成功不一定紧随努力，但努力后一定有收获，有进步。 一、获奖感想 老师这是为了鼓励动手做的人，这学期专业课实践动手多，很多门都需要大量时间去动手操作。从花的时间上，得这个奖或许是应该得，但从实际掌握得知识掌握奖，又有些达不到，多少有些差距，有些愧疚。 二、学期总结 到目前，过了大概
借助mmocr框架，测试几种算法的效果。 这是一个文字检测和文字识别库，集成了很多的模型，包括PSENet、PixelLink等等 安装参考 https://mmocr.readthedocs.io/en/latest/install.html (base) xuehp@haomeiya009:~/git$ conda create -n open-mmlab python=3.7 -y (base) xuehp@haomeiya
命令行安装 Cypress： npm install cypress --save-dev npm init 编辑package.json，添加如下的 json 语句： "scripts": { "open": "cypress open" }, 然后执行命令 npm run open, 即可打开 Cypress test runner： 默认看到的examples 文件夹里有很多现成的例子： 我们在 int
知乎地址：http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92我今天主要介绍机器学习集成学习方法中三巨头之一的XGBoost，这个算法在早些时候机器学习比赛内曾经大放异彩，是非常好用的一个机器学习集成算法。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在Gradient Boosti
知乎地址：http://www.zhihu.com/people/meng-di-76-92我今天主要介绍机器学习集成学习方法中三巨头之一的XGBoost，这个算法在早些时候机器学习比赛内曾经大放异彩，是非常好用的一个机器学习集成算法。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在Gradient Boosti
背景 近几年公司人员规模快速增长，超过半数开发人员均为近两年入职的新员工，开发技能与经验欠缺，之前踩坑的经验也未能完全了解，出现了几起因慢SQL而引发的生产性能问题。 为了更好地指导产品SQL设计及开发，避免不恰当的设计、开发带来问题和隐患，同时为了提升开发人员对SQL相关知识的掌
自己动手写一个基于UGUI的TreeView 前言 最近搞的BIM工程中有个PDF图纸浏览的需求，然而需要一个TreeView来列出所有的PDF文档，网上搜了下，没大有很相中的插件，于是自己思考了一下，决定自己写一个。 效果图 哎，本来想截一个GIF动图的，但是截出来的图很大，10M+，CSDN上传图片限制是5M，没
程序员的两大学习能力 http://www.czhztjz.com/ 1、学习能力 学习能力是非常关键的，前面已经说过，计算机的技术更新是非常快的，如果没有很好的学习能力，很快就会被计算机行业所淘汰。 2、动手能力 程序员需要编程首先需要掌握的是基础知识，但是动手能力才是最关键的，动手是需要编程
一、IOC基本概念IoC(Inversion of Control)，直观地讲，就是对象创建或查找对象依赖的控制权由应用代码转到了外部容器，控制权的转移是所谓反转。使用Ioc，一个对象依赖的其它对象会通过被动的方式传递进来，而不是这个对象自己创建或者查找依赖对象。二、IOC场景举例丽萨已经老大不小了，一直
纸上得来终觉浅，我们现在就要在 Windows 系统上实际操作，用几个应用软件搭建出一个“最小化”的 HTTP 实验环境，为后续学习搭建好环境。 一、搭建此环境要用到的工具如下： Win10系统 Wireshark Chrome/Firefox Telnet OpenResty Wireshark是著名的网络抓包工具，能够截获在 TCP/IP 协议
讲师：邱岳 1. 图的意义 流程图、活动图、时序图、状态图，本次聚焦于过程和行为描述。提效、宏观、点睛。梳理思路用例：做什么？ 流程图：怎么做？ 2. 流程图、活动图、时序图 3. 动手画 – 钉钉直播流程图 4. 动手画 – 新人报道活动图 5. 动手画 – 极客时间Push活动图 6. 动
春节期间零零散散学习了一点内容，由于断断续续的学，也没有动手写代码，导致忘记了很多的东西。 现在春节过去了，开始好好的学习了，今天在开始学之前试着跑一下之前写的代码，跑的稀碎。。 简单的两行代码跑了五六遍才跑通，而且学的DOS命令也快忘记了，跑通了才发现是Java.exe和javac.exe
动手学深度学习 实战Kaggle比赛-房价预测 本文介绍Kaggle比赛的房价预测实战 之前阅读了权重衰减和dropout等方法 结合前几篇文章介绍的多层感知机 所以写此文来记录并巩固 文章目录 动手学深度学习 实战Kaggle比赛-房价预测前言正文导包读取数据集预处理数据集训练模型k
《NumPy学习指南（第2版）版》 链接:https://pan.baidu.com/s/1JgvWbUdRzQtyvsaNTGu1Fw 提取码:3nwc 1 NumPy快速入门 1.1 Python 1.2 动手实践：在不同的操作系统上安装Python 刚才做了些什么 1.3 Windows 1.4 动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython 刚才做了些什
Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF 简介 本项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读，本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download，Star，Fork。除了原书内容外，我们还为每一章增加了
3.4 模型结构 本文来自开源组织 DataWhale
锚框 or 先验框 关于先验框 设置不同的先验框 先验框类别信息的确定 先验框生成 这里对比两组不同的尺度设置，是想展示一个需要注意的小问题，那就是越界，可以看到第二组可视化 部分蓝色和绿色的先验框都超出图片界限了，这种情况其实是非常容易出现的，越靠近四周的位置的先 验框
前言 本次动手实现论文《stacked capsule autoencoders》的pytorch版本。这篇论文的原作者开源了TensorFlow版本[1]，其细节和工程性都挺不错，是个参考的好范本（做研究建议直接参考原项目）。关于pytorch的实现，github也开源了相关例子[2,3,4]，但这些都只实现了原文第二个实验。本文
动手学习深度学习读书笔记 学长老早就开始催着读这本书了，一直也不知道瞎忙啥呢，给我读，往死里读。 预备知识部分是mxnet的安装的一些方法，以及一些深度学下的基础语法。mxnet这个框架感觉不错。一致致力于被一个成熟的框架宠幸~ 因此从深度学习的基础开始学习 深度学习基础 线性回归
中文自然语言处理的完整机器处理流程 中文分词利器 jieba 和 HanLP 动手实战中文文本中的关键字提取 了解数据必备的文本可视化技巧 面向非结构化数据转换的词袋和词向量模型 动手实战基于 ML 的中文短文本聚类 从自然语言处理角度看 HMM 和 CRF 一网打尽神经序列模型之 RNN 及其
1.纯随机数发生器 利用随机数发生器公式 X(n+1)=(aX(n)+c)mod m; 其中设定m=int.MaxValue=2^31-1，a=7^5=16807，c=0; 可以利用递推，利用System.currentTimeMillis()返回时间在除以10000，当做第一个数。 public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Sca
今天又上了一节Java课（上次的是补课），主要还是二柱子的那个四则运算，我今天完成了测试二，主要还是我在课下以前做的，我又完善了一下，其实我以前的关于查重方式和错题的处理思路是错误的。我老是在想怎么实现输出错误的题目，其实只要输出错题的题号就可以了，在此基础上程序再做判断，但是我的
