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…

线性回归优点:结果易于理解,计算上不复杂缺点:对非线性的数据拟合不好适用数据类型:数值型和标称型数据horse=0.0015*annualSalary-0.99*hoursListeningToPulicRadio这就是所谓的回归方程,其中的0.0015和-0.99称作回归系数,求这些回归系数的过程就是回归.一旦有了这些回归系数,再给定输入,做预测就非常容易了具体的做法就是用回归系数乘以输入值,再将结果全部加在一起,就得到了预测值回归的一般方法(1)收集数据:采用任意方法收集数据(2)准备数据:…

SVM有很多种实现,但是本章只关注其中最流行的一种实现,即序列最小化(SMO)算法在此之后,我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易解释缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题适用数据类型:数值型和标称型数据寻找最大间隔:分割超平面的形式可以写成W^T *x+b,要计算点A到分割超平面的距离,就必须给出点到分割面的法线或垂线的长度,该值为|w^T+b|/||w||.这里的常数…

之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I…

       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…

# coding=utf-8 # AVL树Python实现 def get_height(node): return node.height if node else -1 def tree_minimum(node): temp_node = node while temp_node.left: temp_node = temp_node.left return temp_node def tree_maximum(node): temp_node = node while temp_node…

算法概述 CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法. 它采用一种二分递归分割的技术,分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数,将当前的样本集分为两个子样本集,使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支.因此,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树. 叶子节点不是一个类别,而是一个固定的分数. 分类树 如果目标变量是离散变量,则是classfication Tree. 分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法. 回归树 如果目标…

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…

来源:Redislabs 作者:Loris Cro 翻译:Kevin (公众号:中间件小哥) 近年来,许多编程语言都在努力改进它们的并发原语.Go 语言有 goroutines,Ruby 有 fibers,当然,还有 Node.js 帮助普及的 async/await,这是当今使用最为广泛的并发操作类型.在本文中,我将以 python 为例讨论 async/await 的基础知识.我选择python语言,是因为这个功能在python 3中比较新,很多用户可能对它还不是很熟悉.使用 async/a…