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late 14c., "fit, suitable, proper; affording accommodation; opportune, favorable," from Latin convenientem, present participle [现在分词] of convenire "to come together, meet together, assemble; unite, join, combine; agree with, accord; be suit
基本情况 目标：本赛题将提供发债企业2019-2020年之间的违约数据用于模型训练，以预测发债企业在2021年发生违约风险的概率，其中发债企业范围为2019-2021年发行过债券的企业。初复赛提供用于预测的发债企业范围不变，在初赛的基础上，复赛将增加发债企业的股东数据、对外投资数据以及相关企
private PointContainment GetPointContainment(Region region, Point3d point) { PointContainment result = PointContainment.Outside;//在外部 //PointContainment result = PointContainment.Inside;//在内部 //PointContainment r
ID3决策树 自信息 \[I(x)=-log_bp(x) \]可以先把自信息理解成跟米，公顷一样的一种单位，不必在这纠结 信息熵 度量随机变量 \(X\)的不确定性，信息熵越大越不确定 \[H(x) = E[I(X)] = -\sum_xp(x)log_bp(x)\tag{以离散型为例} \] 在计算时约定 如果 p(x) = 0 ，则 \(p(x)log_bp(x)=0\)
1 <if test="grouptype != null "> 2 <if test="grouptype == 0"> 3 and i.ent_id not in (select id from group_type) 4 </if> 5 <if test="grouptype == 1&qu
决策树（本文使用id3算法的准则决策） 1. 决策树的背景 决策树是一种常见的机器学习方法。决策树由根节点、内部节点、叶子节点和边组成。叶子节点对应每个决策结果，内部节点对应一个属性的测试。 2. 决策树实战 在生成决策树的过程，会用到信息熵和信息增益： 信息熵(information entropy)
var _ent = document.getElementById("test"); if (_ent.complete) { //图片已经加载完成 _ent.stop(); } else { //图片未加载完成，等待加载完成 _ent.onload = function () { _ent.onload = null; _ent.stop(); } }
操作方法 在CAD操作中SCALE缩放命令的用法：输入SC或SCALE命令，选择要缩入的对象-选择基点-输入缩放比例参数-空格完成。 代码实现 使用API实现的关键点：调用Entity的TransformBy方法。如下： /// <summary> /// 缩放 /// </summary> /// <param name="id">数据ID</param> /// <param n
©原创作者 |疯狂的Max ERNIE代码解读 考虑到ERNIE使用BRET作为基础模型，为了让没有基础的NLPer也能够理解代码，笔者将先为大家简略的解读BERT模型的结构，完整代码可以参见[1]。 01 BERT的结构组成 BERT的代码最主要的是由分词模块、训练数据预处理、模型结构模块等几部分组成。 1
©原创作者 |疯狂的Max ERNIE代码解读 考虑到ERNIE使用BRET作为基础模型，为了让没有基础的NLPer也能够理解代码，笔者将先为大家简略的解读BERT模型的结构，完整代码可以参见[1]。 01 BERT的结构组成 BERT的代码最主要的是由分词模块、训练数据预处理、模型结构模块等几部分组成。 1.1
using Autodesk.AutoCAD.ApplicationServices; using Autodesk.AutoCAD.DatabaseServices; using Autodesk.AutoCAD.EditorInput; using Autodesk.AutoCAD.Runtime; using Autodesk.AutoCAD.Geometry; using System.Collections.Generic; namespace MinimumEnclos
一.经过抓包与IDA分析已知， 返回值为1即为已激活状态 -[TRSubscriptionManager subscriptionStatus] 二.通过IDA修改可执行文件 1.修改-[TRSubscriptionManager subscriptionStatus]返回值 mov x0,#1 2.保存修改，写入到Transmit 三.修复 签名 sudo codesign -fds - /Applica
基本流程 决策树是异类常见的机器学习方法，以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型以对新示例进行分类，决策树是基于树的结构进行决策的。 一般地，一颗决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶节点，叶节点对应于决策结果，其他各个节点则对应于下一个属性测试
迭代器Iterator Set集合不像数组有序号可以遍历每个值。 Map容器也是可以用Iterator来迭代的。 因此需要迭代器来一个一个的读取 迭代器使用简单实例 Iterator it = list.iterator(); String s = (String) it.next();//需要强制转换 sout(s) next（）函数最多能够重复使用n次，超出个
机器学习期中复习 0.概念 性质 分类：定性（离散） 二分类：仅正例与负例两种多分类：多种结果 回归：定量（连续） 是否存在标记数据 有监督学习 - 有标记数据的训练无监督学习 - 无标记数据的训练半监督学习 - 使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作 学习过程：学习
public class ZipHelper { #region 压缩 /// <summary> /// 将文件压缩到文件流中 /// </summary> /// <param name="files">文件的路径</param> /// <param name="zipStream">文件流&l
一、关于块的坐标转换 //以块基点为起点，X轴方向镜像块using (var plane = new Plane(reference.Position, Vector3d.XAxis.TransformBy(ed.CurrentUserCoordinateSystem))) { reference.TransformBy(Matrix3d.Mirroring(plane)); } //获取块内除标注外
select count(*) from neaten_ent_info; -- 第一次山西数据的原始数据 334601select count(*) from ent_info; -- 第一次经过筛查的 山西数据 30981select * from neaten_ent_info; -- 第二次山西数据的原始数据 275769条select * from net_ent_info; -- 第二次经过筛查
用法 var io = new IntersectionObserver(callback, option) 参数： callback参数 time：可见性发生变化的时间，是一个高精度时间戳，单位为毫秒target：被观察的目标元素，是一个 DOM 节点对象rootBounds：根元素的矩形区域的信息，getBoundingClientRect()方法的返回值，如果没有根元素（即直
所在班级 机器学习 实验要求 决策树算法及应用 实验目标 理解决策树算法原理，能实现决策树算法 学号 3180701328 【实验目的】 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的决策树
目录【作业信息】一、实验目的二、实验内容三、实验报告要求四、实验过程及步骤 【作业信息】 作业课程 机器学习 作业要求 作业要求 作业目标 决策树算法及应用 学号 3180205402 一、实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征
朴素贝叶斯算法及应用 作业信息 个人班级 机器学习实验-计算机18级 实验题目 决策树算法及应用 姓名 武浩然 学号 3180701221 目录 一.实验目的 二.实验内容 三.实验报告要求 四.思考题 实验小结 一.实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树
作业信息 | 作业要求 | 作业要求| | 作业目标 | 作业目标 | | 姓名 | 张海龙 | | 学号 | 3180701120 | 实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法； 4
班级 机器学习 实验要求 实验四 决策树算法及应用 实验目标 实验四 决策树算法及应用 学号 3180701331 目录一、实验目的二、实验内容三、实验报告要求四、实验内容以及结果五、实验小结 一、实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法
