思路 运用树上差分的思想，转化成一个普通的主席树模型即可求解 代码 cpp include include include using namespace std; struct Node{ int lson,rson,sz; }pt[100100 30]; const int MAXlog=19; ...
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2018-12-30 11:45:39
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决策树 一.决策树基本描述 决策树是一种基本的分类与回归方法,呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程.学习时,利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型.预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类.而学习又通常包括三个步骤:特征选择,决策树生成,决策树修剪. 二.决策树模 ...
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2018-12-22 16:40:18
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一、DOM继承树 DOM——Document Object Model DOM定义了表示修改文档所需要的方法。DOM对象即为宿主对象，由浏览器厂商定义，用来操作html和xml的一类厂商定义，也有人称DOM是对HTML以及xml的标准编程接口。 继承树模型图： 1.document继承于HTMLDo ...
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2018-12-22 11:38:04
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过度拟合（overfitting）是指数据模型在训练集里表现非常满意，但是一旦应用到真实业务实践时，效果大打折扣；换成学术化语言描述，就是模型对样本数据拟合非常好，但是对于样本数据外的应用数据，拟合效果非常差。在我们数据分析挖掘业务实践中，就是“模型搭建时表现看上去非常好，但是应用到具体业务实践时， ...
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2018-12-08 19:16:46
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文章转自： https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html 首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树 ...
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2018-12-01 23:43:33
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**本文转自https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html** </font> <br><br> <p>首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到 ...
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2018-11-19 22:40:16
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1. 前言 相信看了之前关于集成学习的介绍，大家对集成学习有了一定的了解。本文在给大家介绍下远近闻名的随机森林（RF）算法。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。 2. 随机森林原理 随机森林是Bagging ...
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2018-11-16 18:50:02
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本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点和有向边组 ...
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2018-11-03 14:07:16
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【译】提升树算法的介绍（Introduction to Boosted Trees） 1. 有监督学习的要素 XGBoost 适用于 有监督学习 问题。在此类问题中，我们使用多特征的训练数据集 $x_i$ 去预测一个目标变量 $y_i$ 。在专门学习树模型前，我们先回顾一下有监督学习的基本要素。 E ...
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编程语言 时间：
2018-10-27 21:14:56
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一、DOM的基本概念 DOM是文档对象模型，这种模型为树模型；文档是指标签文档；对象是指文档中每个元素；模型是指抽象化的东西。 二、Window对象操作 1、属性和方法： 属性（值或者子对象）： opener:打开当前窗口的源窗口，如果当前窗口是首次启动浏览器打开的，则opener是null。 di ...
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编程语言 时间：
2018-10-08 20:47:57
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