元算法是对其他算法进行组合的一种方式.单层决策树实际上是一个单节点的决策树.adaboost优点:泛化错误率低,易编码,可以应用在大部分分类器上,无参数调整缺点:对离群点敏感适用数据类型:数值型和标称型数据bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法自举汇聚法,也称为bagging方法,是在从原始数据集选择S次后得到的S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换得到的.这里的替换就意味着可以多次选择同一个样本.这一性质允许…

我们经常使用决策树处理分类问题,近年来的调查表明决策树也是经常使用的数据挖掘算法K-NN可以完成多分类任务,但是它最大的缺点是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解决策树的优缺点:优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据缺点:可能会产生过度匹配问题适用数据类型:数值型和标称型在构造决策树时,我们需要解决的第一个问题是,当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用.为了找到决定性的特征,划分出最好的结果,我们必须评估每个特征…

假设现在有一些点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,依次进行分类.Logistic回归的一般过程(1)收集数据:采用任意方法收集数据(2)准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳(3)分析数据:采用任意方法对数据进行分析(4)训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数(5)测试算法:一旦训练步骤完…

K近邻算法概述优点:精度高.对异常数据不敏感.无数据输入假定缺点:计算复杂度高.空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称型工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K各最相似的数据,这就是k——近邻算法k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择…

paip.输入法编程--英文ati化By音标原理与中文atiEn处理流程 python 代码为例 #---目标 1. en vs enPHati 2.en vs enPhAtiSmp 3.cn vs enPHati 4. cn vs enPhAtiSmp #两个方法,一个获得enPhAtied代码,一个获得哪的smp版本.. def convert2atiEnPnNoSpltr(old):        a=old.replace("@", "").replace(…

       今儿跟同事讨论起来spring早期的,通过大篇幅xml的配置演变到今天annotation的过程,然后随手写了个小样例,感觉还不错,贴到这里留个纪念. 样例就是用JAVA API的方式,演示了一下DI的注入模式,但因我对设计模式了解的比較少,那本书躺了非常久都没时间去看.所以理解的有些幼稚,随后等复习到spring那的时候.具体会有更好的答案.…

Strusts2+Spring+Hibernate尽管是主流的WEB开发框架,可是SpringMVC有越来越多的人使用了.确实也很好用.用得爽! 这里实现了一个SpringMVC+Spring+Hibernate的小样例.凝视都在代码里面. 项目各包的结构例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcWlhbnR1amF2YQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve…

将Dagger系列的咖啡壶样例再做一下简化,作为Dagger2的入门的第一个小样例. 场景描写叙述:有一个电水壶,它使用一个加热器来烧水.电水壶具备的功能有:開始加热(on方法),结束加热(off方法),倒水(brew方法). 正确使用Dagger2要依照下面5个步骤来进行: 1.确定依赖对象和被依赖对象 本例中.水壶是依赖对象(dependent object),加热器是被依赖对象(dependent object's dependency).而与此同一时候,加热器本身并不依赖谁,所以它是一个…

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 在一个资源池中.获取资源 # Author: zhang # Date: 2015-7-27 import time import os import threading # 其它的一些可加入操作,这里为休眠 def doSomething(): time.sleep(1) # 获取资源 def getResource(threadid): global i global lock while True: l…

决策树不断将数据切分成小数据集,直到所有目标变量完全相同,或者数据不能再切分为止,决策时是一种贪心算法,它要在给定的时间内做出最佳选择,但并不关心能否达到最优 树回归 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:数值型和标称型数据 实现CART算法和回归树,回归树和分类树的思路类似,但叶节点的数据类型不是离散型,而是连续型 树回归的一般方法 (1)收集数据:采用任意方法收集数据. (2)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 (3)分析数据:绘出数据…