介绍Stacking、Bagging和Boosting三种方式。 一、Stacking 思想：由原始的训练集训练出若干个单模型，将单模型的输出结果作为样本特征进行整合，并把原始样本标记作为新数据样本标记，生成新的训练集。再根据训练集训练一个新模型，并对样本进行预测。 注意：模型训练时，如果直接使用一 ...
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2019-11-27 00:38:18
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08 决策树与随机森林 决策树之信息论基础 认识决策树 1. 来源： 决策树的思想来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if then 结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。 2. 举例：是否见相亲对象 信息的度量和作用 1. 克劳德 .艾尔伍德 .香农：信息论创始人，密 ...
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2019-11-25 23:55:16
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索 引 号： 000014349/2016-00257 主题分类： 工业、交通\信息产业（含电信） 发文机关： 国务院 成文日期： 2016年12月15日 标 题： 国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知 发文字号： 国发〔2016〕73号 发布日期： 2016年12月27日 主 题 词： 国 ...
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2019-11-25 18:06:07
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随机森林，顾名思义，是由众多决策树构建而成的算法。其最终输出由众多决策树根据投票决定（得票最多者获胜；或者得票超过一半输出，否则不输出。具体策略根据情况而定）。随机森林属于 集成学习 中的 Bagging（Bootstrap AGgregation 的简称） 方法。具体的，集成学习包含Boostin ...
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2019-11-25 11:33:38
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定义： 树的存储结构： 1.双亲表示法： //树和森林 //二叉树的双亲表示法 typedef struct PTNode{ ElemType data; int parent; //双亲的位置（下标） }PTNode; //树结构 typedef struct{ PTNode nodes[MAX_ ...
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2019-11-18 20:42:54
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结巴分词：jieba.cut() 决策树 集成学习 无监督学习 tf-idf文本特征提取 tf 词频 idf 逆向文档频率 tf-idf 思想：一篇文章中出现多次，其他文章很少出现 TF-IDF作用：用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。 词频（term frequen ...
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2019-11-18 15:38:18
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问题描述 一只猪走进了一个森林。很凑巧的是，这个森林的形状是长方形的，有n行，m列组成。我们把这个长方形的行从上到下标记为1到n，列从左到右标记为1到m。处于第r行第c列的格子用(r,c)表示。 刚开始的时候猪站在(1,1),他的目标是走到(n,m)。由于猪回家心切，他在(r,c)的时候，只会往(r ...
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2019-11-17 15:06:33
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题目描述 可爱的$ZYB$来到一个售货机前。 售货机里有一共有$N(\leqslant 10^5)$个物品，每个物品有$A_i$个。自然，还有$N$个购买按钮。正常情况下，按下第$i$个按钮，需要支付$C_i$的钱，然后会跳出一份物品$i$。如果该物品卖完了，按下此按钮无效。 但是，这台售货机的电路 ...
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2019-11-13 15:52:14
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背包(一般是$01$背包吧)与树形$DP$的结合,第一维通常是节点编号,第二维通常是背包体积.由子节点向父节点转移的时候,就是一个普通的背包问题. $T1$:选课/$The$ $more$, $The$ $Better$ "洛咕" "HDU(多组数据)" 题意:给定一个$n$个节点的森林,带点权,选 ...
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2019-11-13 12:57:19
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从百度云课堂上截图的基础概念，如果之前不了解的可以先看一下这篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_30708329/article/details/97262409 不同的数据集训练不同的模型，根据模型进行投票得到最终预测结果 多棵决策树组成森林，每个模型训练集不同和选择 ...
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2019-11-10 19:41:45
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