本例将展示使用多输出评估期来实现图像完成.目标是根据给出的上半部分人脸预测人脸的下半部分. 第一列展示的是真实的人脸,接下来的列分别展示了随机森林,K近邻,线性回归和岭回归对人脸下半部分的预测. # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from sklearn.uti
在前阵子写的一篇博文"SQL SERVER 2014 下IF EXITS 居然引起执行计划变更的案例分享"里介绍了数据库从SQL SERVER 2005升级到 SQL SERVER 2014后,发现一个SQL出现性能问题,当时分析后发现执行计划变了,导致SQL出现了性能问题.但是没有彻底搞清楚为什么出现这种情况.当时看到Actual Number of Rows 与Estimated Number of Rows之间的偏差较大(统计信息是最新的),以为是优化器的Bug造成的.其实罪魁祸
点击开始-所有程序-Microsoft SQL Server 2008-配置工具-SQL Server 安装中心然后点击左侧的维护,在点击右侧的版本升级,接着按照提示一直点下一步,到产品密钥的时候输入开发版: PTTFM-X467G-P7RH2-3Q6CG-4DMYB企业版: JD8Y6-HQG69-P9H84-XDTPG-34MBB就OK了.如果以上操作后还提示评估期已过,修改注册表:HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Microsoft SQL Ser
sql server 2012提示评估期已过的解决方法: 第一步:进入SQL2012配置工具中的安装中心. 第二步:再进入左侧维护选项界面,然后选择选择版本升级. 第三步:进入输入产品密钥界面,输入相应版本密钥. 第四步:按照默认一直点下一步,遇到升级按钮,点升级直到升级完毕. sql server 2012 版本序列号如下: MICROSOFT SQL SERVER 2012 企业核心版激活码序列号: FH666-Y346V-7XFQ3-V69JM-RHW28 MICROSOFT SQL SE
本文目的 当前spark(1.3版)随机森林实现,没有包括OOB错误评估和变量权重计算.而这两个功能在实际工作中比较常用.OOB错误评估可以代替交叉检验,评估模型整体结果,避免交叉检验带来的计算开销.现在的数据集,变量动辄成百上千,变量权重有助于变量过滤,去掉无用变量,提高计算效率,同时也可以帮助理解业务.所以,本人在原始代码基础上,扩展了这两个功能,下面记录实现过程,作为备忘录(参考代码). 整体思路 Random Forest实现中,大多数内部对象是私有(private[tree])的,所以