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决策树与随机森林：从可解释性到集成方法 决策树和随机森林是机器学习中常见的两种算法，它们在分类和回归任务中广泛应用，尤其在处理具有复杂非线性关系的数据时具有显著优势。决策树具有较好的可解释性，而随机森林作为一种集成学习方法，在提高模型准确性和鲁棒性方面表现出色。本文将介绍决策树的
1、MybatisPlus概述 2、MybatisPlus特性 3、基本环境搭建 4、测试 MybatisPlus学习笔记（一）😄 Code皮皮虾 一个沙雕而又有趣的憨憨少年，和大多数小伙伴们一样喜欢听歌、游戏，当然除此之外还有写作的兴趣，emm…，日子还很长，让我们结伴一起走下去吧🌈
的书籍，但是因为我在 ABAP 学习过程中，从没有看过国内出版的 ABAP 书籍，因此没有发言权，觉得不能贸然推荐，以免误导大家。另一方面，我是真的觉得，BC400 ～ BC402 这三本培训教材，是我个人认为最权威，最系统学习 ABAP 的材料。 有的朋友可能觉得按部就班学习标准教材，速度太慢
文章目录 零、本讲学习目标 一、为什么要使用this关键字 （一）假设场景 （二）解决方案 二、this关键字三种常见用法
一、思维进化算法及BP神经网络简介 1 思维进化算法的选择与改进 1.1 算法选择 深度学习与人工智能发展迅速，在疾病预测方面也起到至关重要的作用。通过对比Logistic回归模型和BP神经网络两种模型，并将模型预测结果与传统的
张量生成，该模型可以从空间自生成分子序列，结合强化学习模式，对生成的分子序列打分反馈，更新隐式表达模型，学习进化，优化生成结构。1599644736295065785.png（图片来自上述论文）针对原码训练时间过慢问题对强化学习部分进行优化，尝试运用分布式架构加速训练：learner-actor分离：分布采样，扩大
成模型提升深度学习鲁棒性的DVERGE方法。我们通过提取集合模型的子模型学到的“非鲁棒特征”确定其缺陷所在，并进一步通过多样化子模型的缺陷使其面对对抗性噪声输出不同的结果。这一新颖的多样性描述与优化方式使DVERGE得到了超出其他集成学习方法的迁移攻击鲁棒性。深度学习模型的鲁棒性缺失图1
天晚上关灯还是开灯等甚至根据周围环境控制灯的亮度。4-从上面的例子来看，其实存着很多的机会发展Iot，现在华为技术在5G的优势那么大，所以学习IoT技术从华为云的Oceanconnect平台搞起不会错的！
计算机操作系统学习笔记 | 进程 进程 正如我们所知，一个进程是一个程序对某个数据集的执行过程，是分配资源的基本单位。 进程的静态描述由3部分组成：进程控制块 (Process Control Block, PCB) 、有关程序段和该程序段对其进行操作的数据结构集。而PCB（
写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI
或控制台 I/O），一定不要持有锁。 结语 线程安全性的相关学习就总结到这，这节的内容相对较多，虽然看完可能只需几个小时，但前前后后总结和归纳，花了几天的时间；即便如此，我仍然乐此不疲地做着这件事情，因为我也在并发学习的过程中，慢慢体会到了并发编程的魅力，通过巧妙的构思，简单的代
序列最小最优化算法是支持向量机学习的主要实现方法。我们知道，支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题。这样的凸二次规划问题具有全局最优解，并且有许多最优化算法可以用于这一问题的求解。但是当训练样本容量很大时，这些算法往往变得非常低效。目前人们已提出许多快速实现算法。序列最小最优化(sequential
作为一个对新技术充满好奇心的开发者，每当更新API时，实际上既紧张，又兴奋。紧张是怕之前学习的不用了，白费了。兴奋是有新的东西肯定是更好，又可以给自己能力添砖加瓦了。 所以，我选择了HarmonyOS Next作为挑战的对象，特别是其最新发布的5.0.1（API 13）版本。在这
知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取 const 修饰的变量是只读的，本质还是变量 修饰的局部变量在栈上分配空间 修饰的全局变量在全局数据区分配空间
一、为每个类别标识修改训练集。因为“梯度提升树分类”是二分类算法，所以要把训练集标识改为2个。具体操作如下：1、复制4个《【7天入门机器学习课程附加题：故障多分类】总结之二——数据处理》处理好的数据训练集xlj.csv，引入新标识“other”用9表示。对标识0(Normal)使用的训练集xlj0
思路：和BPE整体类似，基于概率生成新的subword，而不是下一最高频字节对 优点：可以通过深度学习方法，加速生成的过程 缺点：需要先将 Unigram Language Model ULM是另外一种subword分隔算法，它能够输出带概率的多个子词分段。它引入了一个假设
知识来源主要是陈正冲老师的《C语言深度解剖》及Delphi Tang老师的《C语言剖析》和《征服C指针》，《C和指针》，有兴趣的朋友可以看我置顶文章获取 函数类型的概念 1.C语言函数也是有类型的 2.函数类型由函数返回值，参数类型，参数个数共同决定
看看是否与自己的理解相一致。9、提交bug fix或者某个新的功能代码。在学习开源的过程中，有几个方面，会获得大量的收获：1、架构与模式2、开源社区常见的一些惯用法3、相关领域的结构与算法总结一点是：学习开源，就尽可能在代码里找答案，而不是在代码之外找答案，那些都是二手的，而且很可能是不准确的。
https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/?offset=7&limit=6 这个 api 在公网上可以用于学习目的使用： 这里有一个小问题：每次我在浏览器里修改 limit 的值时： form control 的 valueChanges 事件会触发两次：
我的openwrt学习笔记（十三）：MT7688 串口测试 MT768
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