GBDT的核心就在于累加所有树的结果作为最终结果。分类树决策树的分类算法有很多，以具有最大熵的特征进行分类，以信息增益特征进行分类（ID3），以增益率特征进行分类（C4.5），以基尼系数特征进行分类（CART分类与回归树）等等。这一类决策树的特点就是最后的结果都是离散的具体的类别，比如苹果的好/坏，性别男/女。回归树回归树与分类树的流程大致一样，不同的是回归树在每个节点都会有一个预测值，以年龄为例
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2018-12-12 10:32:53
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转自：https://blog.csdn.net/qq_43208303/article/details/84837412 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每 ...
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2018-12-09 16:45:43
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1.创建容器$dockercreate-itubuntu:latest2.启动容器$dockerstart容器ID3.新建并启动容器$dockerrun-itubuntu:16.04/bin/bash4.守护态运行$dockerrun-dubuntu/bin/sh-c"whiletrue;doechohelloworld;sleep1;done"5.停止容器$dockersto
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2018-12-06 23:20:59
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https://mp.weixin.qq.com/s/2vjM-gcauvHnn6KJzlOm4g Chisel的模块和Verilog的模块很相似，都用来定义模块结构（hierarchical structure）。 Chisel的模块定义，包含三部分内容： a. 继承自Module类； b. 定义 ...
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2018-12-02 14:21:58
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决策树 决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布. [图片上传失败...(image 2e6565 1543139272117)] 决策树的中间节点可以看做是对一种特征的判断,也是符合 ...
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2018-11-25 20:43:30
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遇到了图片小白首先就把它下载之后，丢进ue，意外答案就出来了 nctf{photo_can_also_hid3_msg} ...
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2018-11-13 00:17:44
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本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对比了各种算法的不同点。 决策树：是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型：决策树由结点和有向边组 ...
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2018-11-03 14:07:16
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一.ID3 1.李航统计学习书上写：ID3相当于用极大似然法进行概率模型的选择。这句话邹博的回答是：从ID3的构建树过程而言，它可以看成使用贪心算法得到近似最优的一颗决策树，它无法保证是最优的。李航《统计学习方法》中这句话，应该是ID3提出时使用的理论依据，可以参考J.R. QUINLAN的" In ...
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2018-11-01 22:33:47
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使用rbd-nbd进行rbd挂载 1. 使用rbd-nbd进行rbd挂载 1.1. 1. 安装软件 1.2. 2.部署nbd模块的配置: /etc/modprobe.d/nbd.conf 1.3. 3.加载nbd模块 1.4. 4.新建rbd并映射到本地块设备 1.5. 5.简单测试 1.6. 6. ...
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2018-11-01 22:31:27
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（1）建树 1. 选择属性 ID3算法用的是信息增益，C4.5算法用信息增益率；CART算法使用基尼系数 2. 选择属性的最优分割点 ID3算法：使用信息增益作为分裂的规则，信息增益越大，则选取该分裂规则。多分叉树 缺点：归纳偏置问题： ID3算法会偏向于选择类别较多的属性 另外输入变量必须是分类变 ...
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2018-10-26 12:09:32
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