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ligerui_ligerTree_001_第一个“树”效果

折叠.展开.有复选框.没有复选框: 源码地址:http://download.csdn.net/detail/poiuy1991719/8571255 效果图: <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%> <html> <head> <title>ligerTree</title> <!-…

CART分类与回归树与GBDT(Gradient Boost Decision Tree)

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍…

机器学习-树模型理论（GDBT，xgboost，lightBoost，随机森林）

tree based ensemble algorithms 主要介绍以下几种ensemble的分类器(tree based algorithms) xgboost lightGBM: 基于决策树算法的分布式梯度提升框架 GBDT(Gradient Boosting Decison Tree) 随机森林 Why is it called random forest 决策树 tree based ensemble algorithms 原始的Boost算法是在算法开始的时候,为每个样本赋上一个权重…

【zTree】zTree展开树节点

今天在做zTree树的时候想着将第一级tree展开,于是利用下面方法: /** * 展开树节点的第一层 */ function openFirstTreenode(){ // 获取树对象 var treeObj = $.fn.zTree.getZTreeObj("treeDemo"); /* 获取所有树节点 */ var nodes = treeObj.transformToArray(treeObj.getNodes()); //当再次点击节点时条件不符合,直接跳出方法 // 遍历树…

集成方法：渐进梯度回归树GBRT（迭代决策树）

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他…

机器学习（七）—Adaboost 和 梯度提升树GBDT

1.Adaboost算法原理,优缺点: 理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说,使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络.对于决策树,Adaboost分类用了CART分类树,而Adaboost回归用了CART回归树. Adaboost算法可以简述为三个步骤: (1)首先,是初始化训练数据的权值分布D1.假设有N个训练样本数据,则每一个训练样本最开始时,都被赋予相同的权值:w1=1/N. (2)然后,训练弱分类器hi.具体训练过程中是:如果某个训练样本点,被弱分类器h…

机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第30篇文章,我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型--GBDT. 虽然文无第一武无第二,在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说.但在深度学习兴起和流行之前,GBDT的确是公认效果最出色的几个模型之一.虽然现在已经号称进入了深度学习以及人工智能时代,但是GBDT也没有落伍,它依然在很多的场景和公司当中被广泛使用.也是面试当中经常会问到的模型之一. 遗憾的是市面上关于GBDT的资料虽然不少,但是很少有人把…

树堆（Treap）学习笔记 2020.8.12

如果一棵二叉排序树的节点插入的顺序是随机的,那么这样建立的二叉排序树在大多数情况下是平衡的,可以证明,其高度期望值为 \(O( \log_2 n )\).即使存在一些极端情况,但是这种情况发生的概率很小.而且这样建立的二叉排序树的操作很方便,不必像伸展树那样通过伸展操作来保持数的平衡,也不必像 AVL 树.红黑树等结构那样,为了达到平衡而进行各种复杂的旋转操作.变成复杂度低了,正确率就很高,这对有限的竞赛时间和紧张的竞赛考场是很重要的. Treap 就是一种满足堆的性质的二叉排序树.在保持二叉排…

Treevalue(0x02)——函数树化详细解析（上篇）

本文将对 func_treelize 这一treevalue库中的核心功能进行详细的原理解析. 关于treevalue的概述,可以参考之前的文章:Treevalue(0x01)--功能概述 树化函数基本原理 在treevalue库中, func_treelize 是核心特性之一,可以将普通的函数快速作用于树对象上.而这一"作用"的原理是什么呢,我们来一起看看--首先准备一个普通的函数,并加上 func_treelize 装饰器,就像这样 from treevalue import fu…

简单入门canvas - 通过刮奖效果来学习

一 .前言 一直在做PC端的前端开发,从互联网到行业软件.最近发现移动端已经成为前端必备技能了,真是不能停止学习.HTML5新增的一些东西,canvas是用的比较多也比较复杂的一个,简单的入门了一下,通过一个刮奖效果来学习. 二.canvas基础 本文的目标是做一个刮奖效果,但是如果都不知道canvas是怎么回事,那么肯定也无法进行下去,所以先讲讲canvas基础吧. 首先,该怎么理解canvas,思来想去,最好的理解办法应该就是把canvas理解为一个空白的画纸,一张你可以在上面画画的纸. 然…