（草稿） Random Forest的随机性表现在哪里。 第一，是选择训练样本的随机性，又放回的 第二，是选择树节点特征的随机性。在n个特征中选择nsub个子特征的最优，但是会增加树对样本的你和程度，但是会提高泛化能力，可采用交叉验证的方法确定合适的nsub。 https://www.cnblogs ...
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2018-04-24 00:25:00
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Dubbo 是支持泛化调用的，什么是泛化调用呢？泛化调用的好处是什么呢，泛化调用说白一点就是服务消费者并没有服务的接口。 在《Dubbo入门—搭建一个最简单的Demo框架》一文中，我们已完成了最最基本的Dubbo的搭建及调用，我们的dubbo-provider、dubbo-consumer、dubb ...
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2018-04-22 18:12:06
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前言 泛型实现了参数化类型的概念; 泛型的主要目的之一是用来指定容器要持有什么类型的对象，编译器保证类型的正确性; 多态也是一种泛化机制; 基本类型无法作为类型参数； 一.基本使用方式 泛型基本分为泛型类型和泛型方法两种，泛型类型声明方式为 类型参数用尖括号括住，放在类名后边 ,泛型方法的参数列表应 ...
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2018-04-21 14:27:35
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看一些代码介绍时候总会提到 UML 类图。比如前段时间看设计模式，就对类图表示的类之间关系似懂非懂，总是有雾里看花的感觉；所以来补一下 UML 类图的一些简单知识。首先来看一张图 1、车的类图结构为<<abstract>>，表示车是一个抽象类； 2、他有两个继承类：小汽车和自动车。他们之间的关系为实 ...
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2018-04-20 23:32:23
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AlexNet的基本结构 Alexnet是由5个卷积层和三个全连接层组成，一共8个权重层(池化层不是权重层因为其没有参数),其中ReLU激活函数作用在每个卷积层和全连接层上，在第一个卷积层和第二个卷积层后面连接一个局部响应规范化层，最大池化层作用在第一个卷积层，第二个卷积层和第五个卷积层的输出上。 ...
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2018-04-20 14:31:56
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十、应用机器学习的建议 10.1 决定下一步做什么 很多时候我们会发现我们通过最小化代价函数获得的模型所预测的值和真实值有很大的偏差(其实就是泛化能力差)，此时我们可以在训练完之后对我们的模型进行诊断测试。测试模型的有效性 10.2 评估一个hypothe假设 一个好的hypothesis是即要代价 ...
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2018-04-15 16:20:20
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一、基本流程 决策树是一类常见的机器学习方法，其是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时很自然的一种处理机制。例如我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题 进行决策时，通常会进行一系列的判断或者“子决策”。这个决策的流程如下图所示： 一般的，一棵树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶子结点 ...
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2018-04-15 16:14:44
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StarUML操作及常见的关联、聚合、组合、泛化、依赖、实现概念介绍 ...
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2018-04-14 14:02:20
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sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是： bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树)，然后综合他们的预测结果，通常集成模型的效果会优于 ...
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2018-04-14 11:15:59
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背包九讲 目录 第一讲 01背包问题 第二讲 完全背包问题 第三讲 多重背包问题 第四讲 混合三种背包问题 第五讲 二维费用的背包问题 第六讲 分组的背包问题 第七讲 有依赖的背包问题 第八讲 泛化物品 第九讲 背包问题问法的变化 附：USACO中的背包问题 前言 本篇文章是我(dd_engi)正在 ...
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2018-04-09 21:51:47
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