目录 一、概述 二、从一个例子理解线段树 创建线段树 线段树区间查询 单节点更新 区间更新 三、线段树实战 -------------------------- 一 概述 线段树,类似区间树,它在各个节点保存一条线段(数组中的一段子数组),主要用于高效解决连续区 ...
最近学习 西瓜书 的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子 https: zhuanlan.zhihu.com p ,为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤。 AdaBoosting Adaptive Boosting 算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个学习器 第二个需要修正第一个的错误:筛选出错误并把它们放大 第三个再修正之前的错误 重复以上步骤,直到学习器数目达事先指定的 ...
2020-03-02 17:51 1 1039 推荐指数:
目录 一、概述 二、从一个例子理解线段树 创建线段树 线段树区间查询 单节点更新 区间更新 三、线段树实战 -------------------------- 一 概述 线段树,类似区间树,它在各个节点保存一条线段(数组中的一段子数组),主要用于高效解决连续区 ...
一、基本的MVP模式实现 为了更好的理解MVP,我们首先实现一个基本的MVP模式,再逐步演进到一个实用的MVP模式,我们还是先来看这么一段代码。 首先定义视图View: View Code 然后定义展示器Presenter: View ...
GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类、回归、排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost扩展 ...
一句) 第一步:语法分析(即扫描一下看一看有没有低级的语法错误,比如多个大括号啊,写个中文标点等等, ...
先从一个案例入手,开始深入理解学习Oracle的并行机制,并以此延申到其他数据库。 1系统持续报direct path read,导致IO短时间内变化较大,经过定位为sql_id为4j4g5wsd7nbjs导致,由于该sql中并无对表 dayureport(199G ...
1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量,不确定性越大,熵值就越大;若随机变量退化成定值,熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x),则其熵为: 联合 ...
GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁,能有效的应用到分类、回归、排序问题,虽然使用起来不难,但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。 本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost,它们之间有非常紧密的联系,GBDT是以决策树(CART)为基学习器的GB算法,xgboost ...
废话不说,配置NLB需要准备以下环境: 1. 至少两个服务器,我的是windows server 2008 R2; 我的两个服务器名分别为NLB3和NLB2,其中NLB3是主,为什么呢?后面会谈到 ...