node, 度level,樹高hight View Code ...

零.序言 　　前兩天在逛 blog 的時候看見一些內聯樣式新奇的寫法時很納悶，雖然說不上多么熟練，但是從來沒見過 --color: brown 這樣的寫法，百度一番之后仍然沒啥頭緒，今天偶然看到一篇文章之后才知道這是 css 變量，不禁感嘆自從 V8 引擎之后花樣越來越多。經過翻查總結(也沒啥 ...

首先，在了解樹模型之前，自然想到樹模型和線性模型有什么區別呢？其中最重要的是，樹形模型是一個一個特征進行處理，之前線性模型是所有特征給予權重相加得到一個新的值。決策樹與邏輯回歸的分類區別也在於此，邏輯回歸是將所有特征變換為概率后，通過大於某一概率閾值的划分為一類，小於某一概率閾值的為另一類 ...

一、變量是個好東西 在任何語言中，變量的有一點作用都是一樣的，那就是可以降低維護成本，附帶還有更高性能，文件更高壓縮率的好處。 隨着CSS預編譯工具Sass/Less/Stylus的關注和逐漸流行，CSS工作組迅速跟進CSS變量的規范制定，並且，很多瀏覽器已經跟進，目前，在部分項目中已經 ...

目錄 衍生工具概述 定義 特點 分類 遠期合約和期貨合約 遠期合約概述 期貨合約概述 期權合約 期權合約的概念 期權合約的常見類型 影響期權價格的因素 ...

Bagging vs. Boosting Bagging和Boosting是樹模型集成的兩種典型方式。Bagging集成隨機挑選樣本和特征訓練不同樹，每棵樹盡可能深，達到最高的精度。依靠小偏差收斂到理想的准確率。Boosting算法注重迭代構建一系列分類器, 每次分類都將上一次分錯的樣本的權重 ...

決策樹的目標是從一組樣本數據中，根據不同的特征和屬性，建立一棵樹形的分類結構。 決策樹的學習本質上是從訓練集中歸納出一組分類規則，得到與數據集矛盾較小的決策樹，同時具有很好的泛化能力。決策樹學習的損失函數通常是正則化的極大似然函數，通常采用啟發式方法，近似求解這一最優化問題。 算法原理 ...

看到一篇關於決策樹比較好的文章，轉錄過來，內容如下： 決策樹 決策樹里面最重要的就是節點和分裂條件，直接決定了一棵樹的好壞。用一個簡單的例子先說明一下： 來一段情景對話： 母親：女兒，你也不小了，還沒對象！媽很揪心啊，這不托人給你找了個對象，明兒去見個面吧！ 女兒：年紀 ...