Uplift Decision Tree With KL Divergence Intro Uplift model 我没找到一个合适的翻译,这方法主要应用是,探究用户在给予一定激励之后的表现,也就是在电商领域,比如我们给一部分用户发了一些优惠券,那么这些行为是否将"转化"用户呢?是否会起一些积极作用呢?Uplift Model是模拟增量操作对个人行为的影响的.(经济学的人研究) 而在决策树中,我们给一部分样本treatment,而不给另一部分样本treatment,这样相当于每个样本…

什么是决策树? 决策树是一种基本的分类与回归方法.其主要有点事模型具有可得性,分类速度快.学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化原则建立决策树模型:预测时,对新数据,利用决策树模型进行分类. 决策树学习通常包含以下三个步骤: 选择特征 决策树生成 剪枝 决策树的改进路线: ID3--->C4.5--->CART (1)其中ID3是基于信息增益来选择划分属性 (2)C4.5不直接使用增益率来选择划分属性,而是使用了一个启发式:先从候选划分属性中选取信息增益高于平局水平的属性,再从中选择增益率最…

[dsu on tree][学习笔记] - Candy? - 博客园 题单: 也称:树上启发式合并 可以解决绝大部分不带修改的离线询问的子树查询问题 流程: 1.重链剖分找重儿子 2.sol:全局用桶或者数据结构存信息. ①递归所有的轻儿子,回溯前删除贡献 ②递归重儿子,不删除贡献 ③暴力找所有轻儿子,加入贡献 ④更新x的答案 ⑤如果x是父亲的轻儿子,再把整个子树贡献删除(信息只有子树的,有时可以不用再dfs去重,可以直接清空) 正确性: 一个点的轻儿子会暴力更新到所有信息,重儿子链不会删除贡献…

查询算法的流程 如果查询与当前结点的区域无交集,直接跳出. 如果查询将当前结点的区域包含,直接跳出并上传答案. 有交集但不包含,继续递归求解. K-D Tree 如何划分区域 可以借助下文图片理解. 我们不仅可以将 K-D Tree 理解为一个高维二叉搜索树,通过某一维标准值进行元素的划分. 还可以理解为使用一些直线(线段或射线)将整个空间划分为若干个区域,便于缩小搜索范围,以达到剪枝的目的. 2-D 查询复杂度证明 有问题请在评论区指出,谢谢! 可以知道,时间开销最大的地方在于流程中"有交集但…

[ML学习笔记] 决策树与随机森林(Decision Tree&Random Forest) 决策树 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果.每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支. 一棵决策树的组成:根节点.非叶子节点(决策点).叶子节点.分支 算法分为两个步骤:1. 训练阶段(建模) 2. 分类阶段(应用) 熵的概念 设用P(X)代表X发生的概率,H(X)代表X发生的不确定性,则有:P(X)越大,H(X)越小:P(X)越小,H(X)越大. 信息熵的一句话解释是:消除不确定性的程度…

[机器学习]决策树(decision tree) 学习笔记 标签(空格分隔): 机器学习 决策树简介 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 本文采用的是ID3算法,ID3算法就是在每次需要分裂时,计算每…

Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting Regression Tree),也称为Multiple Additive Regression Tree(MART),阿里貌似叫treelink. 首先学习GBDT要有决策树的先验知识. Gradient Boosting Decision Tree,和随机森林(random forest)算法一样,也是通过组合弱学习器来形成一个强学习器.GBDT的发明…

Ext.Net学习笔记22:Ext.Net Tree 用法详解 上面的图片是一个简单的树,使用Ext.Net来创建这样的树结构非常简单,代码如下: <ext:TreePanel runat="server"> <Root> <ext:Node Text="根节点" Expanded="true"> <Children> <ext:Node Text="节点1" Expand…

将Adaboost和decision tree相结合,需要注意的地主是,训练时adaboost需要改变资料的权重,如何将有权重的资 料和decision tree相结合呢?方法很类似于前面讲过的bagging,通过采样资料来使资料获得不同的权重. 一棵完全的树的权值会无限大,可能出现过拟合.因此需要得到一棵弱分类的树,方法如下: 接下来比较深入的分析adaboost.经过代换,出现了如下惊人的结果: 某个资料的权重正比于投票分数 联系到之前学习的SVM,发现了一个秘密:投票的分数就是某个点到分隔…

有丶难,学到自闭 参考的文章: zcysky:[学习笔记]dsu on tree Arpa:[Tutorial] Sack (dsu on tree) 先康一康模板题吧:CF 600E($Lomsat$ $gelral$) 虽然已经用莫队搞过一遍了(可以参考之前写的博客~),但这个还是差距挺大 我们如果对于每个节点暴力统计答案,是$O(N^2)$的复杂度:最坏情况下整棵树是一条链,对于每个节点的统计平均下来是$O(N)$的 具体是怎么做的呢? 对于以当前节点$x$为根的子树,我们建立$cnt$和…

[ML]熵.KL散度.信息增益.互信息-学习笔记 https://segmentfault.com/a/1190000000641079…

珂朵莉树(Chtholly Tree)学习笔记 珂朵莉树原理 其原理在于运用一颗树(set,treap,splay......)其中要求所有元素有序,并且支持基本的操作(删除,添加,查找......)来实现区间压缩. 那么区间压缩的意义在于区间推平这是珂朵莉树的核心(如果没有这个操作实际上不一定需要这种算法) ps:若保证有连续相等甚至递增的区间,也可以的(吧?). 可想而知它的操作在于对区间的分裂和合并操作 (为什么?因为这样可以方便而快捷的区间推平) 珂朵莉树的实现 在众多树中因为set这个…

前言 一次模拟赛的\(T3\):传送门 只会\(O(n^2)\)的我就\(gg\)了,并且对于题解提供的\(\text{dsu on tree}\)的做法一脸懵逼. 看网上的其他大佬写的笔记,我自己画图看了一天才看懂(我太蒻了),于是就有了这篇学习笔记. 概念篇/基础运用 算法简介 现在考虑这样一类树上统计问题: 无修改操作,询问允许离线 对子树信息进行统计(链上的信息在某些条件下也可以统计) 树上莫队?点分治? \(\text{dsu on tree}\)可以把它们吊起来打! \(\text{…

来自OpenCV2.3.1 sample/c/mushroom.cpp 1.首先读入agaricus-lepiota.data的训练样本. 样本中第一项是e或p代表有毒或无毒的标志位:其他是特征,可以把每个样本看做一个特征向量: cvSeqPush( seq, el_ptr );读入序列seq中,每一项都存储一个样本即特征向量: 之后,把特征向量与标志位分别读入CvMat* data与CvMat* reponses中 还有一个CvMat* missing保留丢失位当前小于0位置: 2.训练样本…

近几天跟着dreagonm大佬学习了\(dsu\ on\ tree\),来总结一下: \(dsu\ on\ tree\),也就是树上启发式合并,是用来处理一类离线的树上询问问题(比如子树内的颜色种数)的不二法宝.它不仅好想好写,还有着\(O(nlogn)\)的优秀时间复杂度(划重点). 结合一道例题来讲吧: CF600E Lomsat gelral 题目大意: 一棵树有\(n(n\leqslant 10^5)\)个结点,每个结点都是一种颜色,每个颜色有一个编号,求树中每个子树的最多的颜色编号的和…

Roadmap Decision Tree Hypothesis Decision Tree Algorithm Decision Tree Heuristics in C&RT Decision Tree in Action Summary…

Roadmap Adaptive Boosted Decision Tree Optimization View of AdaBoost Gradient Boosting Summary of Aggregation Models Summary…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

23 DesignPatterns学习笔记:C++语言实现 --- 2.4 Composite 2016-07-22 (www.cnblogs.com/icmzn) 模式理解…

之前的笔记,算不上是 Deep Learning, 只是为理解Deep Learning 而需要学习的基础知识, 从下面开始,我会把我学习UFDL的笔记写出来 #主要是给自己用的,所以其他人不一定看得懂# UFDL链接 : http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 自编码器( Autoencoders ):(概述) 自编码器是只有一层隐藏节点,输入和输出具有相同节点数的神经网络. 自编码器的目的是求的函数 . 也…

Spring实战第八章学习笔记----使用Spring Web Flow Spring Web Flow是一个Web框架,它适用于元素按规定流程运行的程序. 其实我们可以使用任何WEB框架写流程化的应用程序,但是这样就没有办法将流程和实现分开了,你会发现流程的定义分散在组成流程的各个元素中,没有地方能够完整地描述整个流程.Spring Web Flow是Spring MVC的扩展,它支持开发基于流程的应用程序.它将流程的定义与实现流程行为的类和视图分离开来. 在Spring中配置Web Flow…

目标: 对构建生命周期 (build  lifecycle),Maven仓库 (repositories),依赖管理 (dependency management)和项目对象模型 (Project Object Model)有一个基本的理解 目前不准备深入学习maven故此使用工具ideaj 来帮助学习, 用idea创建一个默认的maven工程,结构如下: 使用idea自带的工具运行maven命令的时候可能会遇到异常: -Dmaven.multiModuleProjectDirectory sy…

python3.4学习笔记(十七) 网络爬虫使用Beautifulsoup4抓取内容 Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器,它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree). 它提供简单又常用的导航(navigating),搜索以及修改剖析树的操作.它可以大大节省你的编程时间. Beautiful Soup Documentation — Beautiful Soup 4.4.0 documentationhttp://www.crummy…

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,…

JProfiler学习笔记   一.安装JProfiler        从http://www.ej-technologies.com/下载5.1.2并申请试用序列号   二.主要功能简介 1．内存剖析 Memory profiler JProfiler 的内存视图部分可以提供动态的内存使用状况更新视图和显示关于内存分配状况信息的视图.所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象. 所有对象 显示类或在状况统计和尺码信息堆上所有对象的包.你可以标记当前值并显示差异值.…

摘要: 发觉在学习react的生态链中,react+react-router+webpack+es6+fetch等等这些都基本搞懂的差不多了,可以应用到实战当中,唯独这个redux还不能,学习redux还学的挺久的. 其中困扰我最久的就是redux的异步数据流的处理.难点主要是概念太多,接触的词太多,而且网上的案例看的头都疼,很容易晕,已经晕了好多次了.后来被我简化之后,终于搞懂了,哈哈.!来来来,今天总结一下,希望对大家有所帮助.不过本人主要是介绍redux的异步操作,如果对redux不是很熟…

引用:http://weimingtom.iteye.com/blog/1483566 (20121108)注意:这篇文章用cdt编译ndk工程的内容已过时(现在可以用adt-bundle,避免配置繁琐的参数),最新版ADT 20.0.3支持右键把Android工程直接添加native特性(即Android工程和CDT Makefile工程合二为一),不需要做太多复杂的设置,而且完全兼容ndk-build命令行编译.当然,因为会执行完全编译,所以如果经常clean,又想加快编译速度,得另想方法.…

JProfiler学习笔记    推荐文章:JProfiler 入门教程 一.安装JProfiler        从http://www.ej-technologies.com/下载5.1.2并申请试用序列号   二.主要功能简介 1．内存剖析 Memory profiler JProfiler 的内存视图部分可以提供动态的内存使用状况更新视图和显示关于内存分配状况信息的视图.所有的视图都有几个聚集层并且能够显示现有存在的对象和作为垃圾回收的对象. 所有对象 显示类或在状况统计和尺码信息堆上所…