在今天我已经吧互联网营销精准决策项目的所有数据处理和分析的工作都完成了，包括按照范围分类，给表格打标签，设置权重，添加宽表，价格分类分析，销售情况分类分析等，在这几天的开发过程中，自己学到了很多，包括 ...
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2019-09-11 11:39:17
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[1]特征选择标准criterion：string类型，可以使用"gini"或者"entropy"，前者代表基尼系数，后者代表信息增益。一般说使用默认的基尼系数"gini"就可以了，即CART算法。除非你更喜欢类似ID3, C4.5的最优特征选择方法。 [2]特征划分点选择标准splitter：st ...
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2019-08-30 14:03:33
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二分查找 package demo3;public class BinarySearch { public String binarySearch(int[] array,int key) { int left = 0; int right = array.length-1; while (left ...
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2019-08-16 00:39:38
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测试一 1 package KaoShi; 2 3 import java.util.Scanner; 4 5 public class Demo01 { 6 static Scanner sc = new Scanner(System.in); 7 8 public static void mai ...
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2019-08-14 23:41:02
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ID3的决策树中主要使用了香农熵的概念，熵表示了数据的混乱程度，熵的值越大表示混乱程度越大 熵的计算公式为 H = -∑p(xi)log(P(xi))，表示P(xi)表示xi这种情况出现的概率 每次对于特征的选择流程如下，先求出原本数据集的熵值，然后对于每个特征，以此特征作为分类标准之后再进行剩余数 ...
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2019-08-08 16:13:11
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在介绍ID3算法前，让我们先用一张图引入什么是决策树。 决策树是模仿树结构来进行决策的，通过判断有无女票、是否需要陪女票、有无任务等子决策来对是否学习作出最终的决策。 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型 ...
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2019-07-28 17:32:27
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最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量... ...
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2019-07-19 18:26:51
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https://mp.weixin.qq.com/s/UggNsNOeEMP-GhzlLiT-qQ 简单介绍Edges的实现。 ?? 1. TLEdge 包含client和manager两端的边，继承TLEdgeParameters类： ?? 1) isAligned 判断访问的地址和访问大小是否对 ...
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2019-07-04 23:55:50
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RAID概念 磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），有“独立磁盘构成的具有冗余能力的阵列”之意。 磁盘阵列是由很多价格较便宜的磁盘，以硬件（RAID卡）或软件（MDADM）形式组合成一个容量巨大的磁盘组，利用多个磁盘组合在一起，提升整个磁盘 ...
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2019-07-03 15:22:02
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1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估： a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树（decision tree）？ 3. 熵（entropy）概念： 变量的不确定越大，熵也就越大。 4. 决策树归纳算法（ID3） 5. 其他算法及 ...
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2019-06-25 11:57:46
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