的分裂(INDEX BLOCK SPLIT)。 如图1所示,当有新值插入到L4叶节点块的时候,此时L4叶 ...
信息增益是树模型,比如ID 算法用来寻早最优特征分割点的计算标准了解信息增益之前, 需要了解熵 熵 信息增益与熵 entropy 有关,在概率论中,熵是随机变量不确定性的度量,熵越大,随机变量的不确定性就越大 假设 X 是取有限个值的离散随机变量,其概率分布为: P X x i p i,i , , ,...,n 则,熵的定义为: H X sum i n p i log p i 一般取自然对数 e ...
2020-08-22 12:27 2 1148 推荐指数:
的分裂(INDEX BLOCK SPLIT)。 如图1所示,当有新值插入到L4叶节点块的时候,此时L4叶 ...
Bagging vs. Boosting Bagging和Boosting是树模型集成的两种典型方式。Bagging集成随机挑选样本和特征训练不同树,每棵树尽可能深,达到最高的精度。依靠小偏差收敛到理想的准确率。Boosting算法注重迭代构建一系列分类器, 每次分类都将上一次分错的样本的权重 ...
http://blog.csdn.net/zawedx/article/details/51818475 由于上面这篇文章讲的很清楚了,不打算再讲一遍......骗访问量也要按基本法 利用这种动态开点的值域线段树可以解决一堆有序集合进行合并/分裂/查询k小的问题,最好用的就是在排序问题 ...
一、信息论基础 树具有天然的分支结构。对于分类问题而言,决策树的思想是用节点代表样本集合,通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配,将它们划分到该节点下的子节点,并且要求各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度,从而起到分类效果。 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定性。当一个节点 ...
。 (DES算法比较简单,容易破解已不建议使用) AES(微信用的就是这种加密方式) 秘钥长 ...
数据库中B+树索引的分裂并不总是从页的中间记录开始,这样可能会导致空间的浪费,例如下面的记录: 插入式根据自增顺序进行的,若这时插入10这条记录后需要进行页的分裂操作,那么根据B+树对半分裂的规则,会将记录5作为分裂点记录,分裂后得到下面两个页: 然而由于插入是顺序的,P1这个页中将 ...
1. 线性规划问题: 简称LP问题,使用单纯形法进行求解。 如:如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题 2. 整数规划 与线性规划类似,分支定界法求解。 3. 非线性规划 如 ...
lenet Lenet 是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展,最初是为手写数字识别建立的网络。 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。 卷积层块里的基本单位是卷 ...