思路梳理： 决策树 |————Bagging[bootstrap抽样、投票分类] |————Boosting[bootstrap抽样、分错元组权重上升、分类器上也加权重进而判断] |————RandomForest[bootstrap抽样、n个特征找少量的建树分类、Cart算法（基尼系数、不剪枝）， ...
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2016-06-26 22:31:03
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决 决策树与迭代决策树（GBDT）
5
阅读目录
1. 决策树的模型
2. 决策树的基本知识
3. ID3、C4.5&CART
4. Random Forest
5. GBDT
6. 参考内容
今天我们来谈一谈机器学习算法中的各种树形算法，包括ID3、C4.5、CART...
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2016-06-24 15:37:52
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购物车是做什么的？ 我们先来看一下现实超市中的购物车，一个带四个轱辘的铁筐子，客人推来推去，看到什么东西喜欢，就扔进去，觉得东西差不多了，就推到收银台。 那B2C网站中的购物车又是一个什么东西呢？ 从广义上说，购物车在B2C网站里无处不在，当客人进入一个B2C网站时，他就相当于推着购物车开始逛超市了 ...
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2016-06-17 19:04:43
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转自 http://my.oschina.net/cart/blog/282477 做前端开发不短了，用过jQuery Mobile jqMobi 也纯手工写过。。 最后总结如下： jQuery Mobile：适合大而全，兼容性高，功能全，但是文件大，略显臃肿。。如果你是网页版、手机版共用jquer ...
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移动开发 时间：
2016-06-17 09:47:07
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TGroupon其实就是ECSHOP修改的。漏洞文件：delete_cart_goods.phpif($_POST[‘id‘])
{
$sql=‘DELETEFROM‘.$GLOBALS[‘ecs‘]->table(‘cart‘)."WHERErec_id=".$_POST[‘id‘];
$GLOBALS[‘db‘]->query($sql);
}漏洞测试：http://www.baidu.com/delete_cart_goods.phpPOST：id=1%..
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Web程序 时间：
2016-06-16 18:19:58
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硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是 ...
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2016-05-31 19:08:33
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GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁，能有效的应用到分类、回归、排序问题，虽然使用起来不难，但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost，它们之间有非常紧密的联系，GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，xgboost扩展和改进了GDBT，xgboost算法更快，准确率也相对高一些。
1. Gradient boo...
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2016-05-31 10:39:58
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决策树
决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。
决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。
决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。
案例：...
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2016-05-27 12:04:59
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后续再次学习，现在理解有些模糊。优点：可以对复杂和非线性的数据建模缺点：结果不易理解适用数据类型：数值型（转换成二值型）和标称型数据树回归的一般方法收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：需要数值型的数据，标称型数据应该映射成二值型数据。分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树。训... ...
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系统相关 时间：
2016-05-24 09:14:57
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ReadMe: 流程图： user_info： goods_info: save_cart: user_lock: 程序代码： ...
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2016-05-20 11:49:26
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