决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通…

串口调试助手vc源程序及其详细编写过程   目次: 1.建立项目 2.在项目中插入MSComm控件 3.利用ClassWizard定义CMSComm类控制变量 4.在对话框中添加控件 5.添加串口事件消息处理函数OnComm() 6.打开和设置串口参数 7.发送数据 8.发送十六进制字符 9.在接收框中以十六进制显示 10.如何设置自动发送 11.什么是VARIANT数据类型?如何使用VARIANT数据类型? 1.建立项目:打开VC++6.0,建立一个基于对话框的MFC应用程序SCommTest…

大家好,本周分享的是发表在MCP(MOLECULAR&CRLLULAR PROTEOMICS)上的一篇关于质谱数据处理和识别的文章,题目是psims - A Declarative Writer for mzML and mzIdentML for Python,通讯作者是波士顿大学的Joseph Zaia. 质谱中数据处理和识别方法的激增导致需要描述其结果的工具的复杂性不断增加. 在过去的十五年中,两种质谱数据mzML 和mzIdentML ,已成为计算方法开发的核心. 目前有基于C/C++的…

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策…

日常的 Web 网站开发的过程中,为提升登录安全或防止用户通过脚本进行黄牛操作(宇宙最贵铁皮天朝魔都的机动车牌照竞拍中),很多网站在登录的时候,添加了验证码验证,而且验证码的实现越来越复杂,对其进行脚本识别的难度也越来越高.这对我们自动化脚本编写带了非常的不便,那么如何解决登录时的验证码问题呢?经常有初学自动化脚本编写的小主们问及此问题. 此文主要针对如何解决自动化测试脚本中含登录态的操作问题,即如何降低验证码对自动化脚本编写过程中的解决方法进行分析和解决,并以实例演示(基于易迅网易迅账号登录)…

### 利用Gulp实现JSDoc 3的文档编写过程中的实时解析和效果预览 http://segmentfault.com/a/1190000002583569…

ARM Linux驱动篇 学习温度传感器ds18b20的驱动编写过程 原文地址:http://www.cnblogs.com/NickQ/p/9026545.html 一.开发板与ds18b20的入门 ds18B20是常用的数字温度传感器,具有体积小,硬件开销低,抗干扰能力强,精度高的特点.但楼主在使用过程中发现,ds18b20测量的温度还是需要进行一定的软件校准的.后面我们会谈论到. 除了上面提到的,ds18b20还有很多可圈可点的有点.下面说楼主所关注到的几个. 单总线协议,称为总线,必然可…

数据集如下: 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 好瓜 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 是 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 是 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 稍糊 稍凹 软粘 是 乌黑 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 硬滑 是 乌黑 稍蜷 沉闷 稍糊 稍凹 硬滑 否 青绿 硬挺 清脆 清晰 平坦 软粘 否 浅白 硬挺 清脆 模糊 平坦 硬滑 否 浅白…

错误如题:使用lombok注解,在代码编写过程中可以调用到get/set方法,但是在编译的时候无法通过,提示找不到get/set方法 报错如下: 解决方法: 1.首先查看你的lombok插件是否下载安装 2.查看lombok在项目引用情况[这里使用的gradle,所以展示如下][跟maven一个性质] 3.最后一点很重要,启用注解处理的功能 处理完成之后,重新编译,即可解决问题!!!…

朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后…