1.简介 随机森林和GBDT都属于集成学习。 集成学习可分为两大类：bagging和boosting； 随机森林（RF） ∈ bagging GBDT ∈ boosting 2.随机森林：由多个决策树组成的一个集成学习算法，可用于分类和回归（分类效果好于回归），最终结果采用投票制得出。 数据集处理： ...
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2020-05-21 00:19:26
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全新改版，以“效果好、精品化、立体化、实用化”为目标 《大学物理（第3版）》涵盖了教育部新制定的《非物理类理工学科大学物理课程教学基本要求》中的核心内容，以“精品化、立体化、实用化”为目标，在修订过程中继承了第1版和第2版的特色，采取压缩经典、简化近代、突出重点的方法精选和组织 朱峰 肖胜利 郑好望 ...
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2020-05-18 21:04:29
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随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的 ...
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2020-04-30 11:36:53
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1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布 image.png 上图左面用单一高斯分布去描述，显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。 2. 引入混合高斯分 这里插一句，为什么是“高斯混合模型”，而不是别的混合模型，因为从中心极限定理知，只要K足够大，模型足够复杂，样本量足够多，每一块小区域就可以 ...
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2020-04-08 11:51:36
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背景：我们的电商系统用了GA监测（可以自动关联adwords的广告组数据）piwik作为第三方检测利用pk_kwd来检测广告关键词。技术部门拥有GA的数据读取权限，但是没有adwords的数据权限，所以程序可以自由读取GA的数据，但是无法读取adwords的数据。方案很简单，因为adwords的投放报告在GA里都有，读取GA就可以读取adwords了。我们早期依赖keywords来判断哪个词效果好
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2020-04-06 23:50:02
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在液晶拼接屏领域，0.88拼接屏俨然已经成为了最小拼缝的面板，它于2019年初推出，由LG提供面板，单边拼缝0.44mm，双边拼缝0.88mm，它也成为了全球范围内仅有的一款拼缝在1mm以下的产品。此前最小拼缝的液晶面板为LG1.8mm和三星1.7mm，那么0.88拼接屏拼接后我们还能看见缝吗？一、仍然能看见，但显示效果好了很多我公司自从推出0.88拼接屏整机产品以来，就迅速在各种高端大屏应用领域
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2020-03-17 16:45:41
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背景 在三维模型产品的设计中，针对空间的管理存在这样一个普遍的需求，那就是在三维模型中，将模型所代表的空间通过附加文本的方式来展示其所代表的实际位置或功能，之前尝试过若干方式，比如直接在建模的时候，将文本以构件的方式建在模型里，其优点是展示效果好、位置可控、放大后不失真，但是缺少灵活性，一旦加入到模 ...
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2020-03-16 09:30:43
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摘要：上一篇广告行业中那些趣事系列3：NLP中的巨星BERT，从理论的角度讲了下NLP中有里程碑意义的BERT模型。BERT具有效果好和通用性强两大优点，其中效果好最主要的原因就是使用了Transformer作为特征抽取器。本篇主要详解下这个从配角到C位出道的Transformer，主要从宏观和微观... ...
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2020-03-01 12:52:50
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1、QPixmap QPixmap的设计本来就是用来加速显示，用paint绘图时用QPixmap会比其他类的效果好很多。一般小图片用QPixmap。 2、QImage 依赖软件，直接像素访问，适合大图片 3、QPixmap和QImage输出图片方式 1 void Widget::paintEvent ...
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2020-02-26 15:28:04
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由于新冠疫情的缘故，公司要求员工停薪休假，赋闲在家的时候还是决定做点正事，学学习。 本人Linux入门水平，Python入门水平，所以在网上找的那些python部署的帖子，看的是云里雾里的，也没有达到预期的运行效果。好不容易摸索了一个简单易懂的部署方式，记录一下为了加深理解。 CentOS Linu ...
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2020-02-17 15:43:57
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