一、基本概念 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树。 GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。 弱分类器一般会选择为CART TREE（也就是分类回归树）。 每一轮预测和实际值有残差，下 ...
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2020-03-12 17:13:44
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@ "toc" 首先是springboot和thymeleaf整合的demo项目，然后使用session实现购物车 一，新建购物车的实体类Cart 二，在选择商品类型页面进行页面跳转 三，在controller进行添加商品对象并记入session 四，购物车页面接收购物车信息并展示 五，补充说明 因 ...
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2020-03-08 17:48:51
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xgboost（eXtreme Gradient Boosting） 大规模并行 boosting tree 的工具，据说是现在最好用的 boosting 算法，针对传统 GBDT 算法做了很多改进 xgboost 和传统 GBDT 的区别 GBDT 基学习器只用 CART 树，而 xgboost ...
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2020-03-07 20:57:18
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一、概念 CART全称叫Classification and Regression Tree。首先要强调的是CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 二、CART生成 决策树的生成就是递归地构建 ...
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2020-03-05 19:18:12
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2.1.1 二维表与关系数据结构 二维表的特点 每个表具有表名 表由表头和若干行数据两部分构成 表有若干列，每列都有列名 同一列的值必须取自同一域 每一行的数据代表一个实体的信息 一个关系就是一个规范化的二维表。 “规范化”的含义：表中的每列都是原子项，即没有“表中表”。 一个关系由关系表、关系模式 ...
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2020-02-29 20:53:07
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1.概述 回归树就是用树模型做回归问题，每一片叶子都输出一个预测值。预测值一般是该片叶子所含训练集元素输出的均值， 即 𝑐𝑚=𝑎𝑣𝑒(𝑦𝑖|𝑥𝑖∈𝑙𝑒𝑎𝑓𝑚)cm=ave(yi|xi∈leafm)。 2.构建过程 回归树采用平方和损失函数 每次选择一个切分变量j和切分点s ...
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2020-02-19 23:46:37
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注意此篇文章接上篇：K8s之Pod资源管理及创建Harbor私有镜像仓库https://blog.51cto.com/14464303/2471369一、资源限制：pod和container的资源请求和限制：spec.containers[].resources.limits.cpu#cpu上限spec.containers[].resources.limits.memory#内存上限spec.c
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2020-02-18 23:18:41
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需求:启动程序后，让用户输入工资，然后打印商品列表允许用户根据商品编号购买商品用户选择商品后，检测余额是否够，够就直接扣款，不够就提醒可随时退出，退出时，打印已购买商品和余额 1 #！/usr/bin/ven python 2 # Author: Hawkeye 3 ''' 4 本程序为实例程序：购 ...
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2020-02-15 18:44:31
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大致题意就是给定N个数，找出满足第i个数到第j个数的和SUM等于M（如果找不到，也可以找SUM-M>0差值最小）的i和j，并输出i-j。 思路：这题可以用二分法做，但是二分法边界值条件太多，容易出错，推荐使用two pointers。这题用的是two pointers同向扫描法，固定左边界，移动右边 ...
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2020-02-12 13:06:56
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Shortest PrefixesDescriptionA prefix of a string is a substring starting at the beginning of the given string. The prefixes of “carbon” are: “c”, “ca”... ...
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2020-02-06 14:27:50
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