https://blog.csdn.net/gnosed/article/details/78768679 ...
转自:http: www.androidstar.cn E A E A D E A F E C BA E AE E B E A E AE E E E B E E F E 在日常工作中,经常需要使用随机算法。比如面对大量的数据, 需要从其中随机选取一些数据来做分析。 又如在得到某个分数后, 为了增加随机性, 需要在该分数的基础上, 添加一个扰动, 并使该扰动服从特定的概率分布 伪随机 。本文主要从这 ...
2018-10-13 08:56 0 11772 推荐指数:
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本文尽量用简单直白通俗易懂深入浅出详实通透的手法将常见的几种排序算法的原理和代码呈现给众位,欢迎批评指教! 为简单起见,本文所述排序默认都以升序排序为例。(当然最后给出的源代码是升序降序都有的) 冒泡排序(Bubble sort) 冒泡排序每轮都得到数列中的最大值,同时将其置于最后 ...
学习原理总结中,给出bagging的原理图。 (1)、Bagging的特点“随机采样”。随机采 ...
随机森林算法 集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合。 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样 ...
几种经典的hash算法注:最近因为在做和hash有关的题目,感到很纠结。虽然上学期数据结构学过,但是当时觉得hash没什么用,所以没有认真学~后悔啊~~~现在恶补一下~计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法。所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据 ...
计算理论中,没有Hash函数的说法,只有单向函数的说法。所谓的单向函数,是一个复杂的定义,大家可以去看计算理论或者密码学方面的数据。用“人 类”的语言描述单向函数就是:如果某个函数在给定输入的 ...
Table of Contents 1 随机森林概述 1.1 个体学习器 1.2 集成策略 2 随机森林的一些相关问题 2.1 偏差(Bias)与方差(Variance) 2.2 RF通过降低方差提高预测准确性 ...
输入 400条用户购买记录,每条记录包含用户id、性别、年龄、薪水、是否购买,具体如下图: 输出 输出1:从输入1中的400条数据中选择一部分作为训练数据,训练得到随机森林模型。 输出2:根据输出1得到的随机森林模型,对从400条输入数据中挑选出来的测试数据进行购买预测 ...