node, 度level,树高hight View Code ...

零.序言 　　前两天在逛 blog 的时候看见一些内联样式新奇的写法时很纳闷，虽然说不上多么熟练，但是从来没见过 --color: brown 这样的写法，百度一番之后仍然没啥头绪，今天偶然看到一篇文章之后才知道这是 css 变量，不禁感叹自从 V8 引擎之后花样越来越多。经过翻查总结(也没啥 ...

首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类 ...

一、变量是个好东西 在任何语言中，变量的有一点作用都是一样的，那就是可以降低维护成本，附带还有更高性能，文件更高压缩率的好处。 随着CSS预编译工具Sass/Less/Stylus的关注和逐渐流行，CSS工作组迅速跟进CSS变量的规范制定，并且，很多浏览器已经跟进，目前，在部分项目中已经 ...

目录 衍生工具概述 定义 特点 分类 远期合约和期货合约 远期合约概述 期货合约概述 期权合约 期权合约的概念 期权合约的常见类型 影响期权价格的因素 ...

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 ...

决策树的目标是从一组样本数据中，根据不同的特征和属性，建立一棵树形的分类结构。 决策树的学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则，得到与数据集矛盾较小的决策树，同时具有很好的泛化能力。决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，通常采用启发式方法，近似求解这一最优化问题。 算法原理 ...

看到一篇关于决策树比较好的文章，转录过来，内容如下： 决策树 决策树里面最重要的就是节点和分裂条件，直接决定了一棵树的好坏。用一个简单的例子先说明一下： 来一段情景对话： 母亲：女儿，你也不小了，还没对象！妈很揪心啊，这不托人给你找了个对象，明儿去见个面吧！ 女儿：年纪 ...