為了測(cè)試我們寫的代碼是否正確,我們需要自己寫兩個(gè)個(gè)方法,這兩個(gè)方法對(duì)于調(diào)試代碼來說是十分有幫助的。 編寫輔助函數(shù):通過一個(gè)數(shù)組創(chuàng)建一個(gè)鏈表 Java 代碼: 對(duì)代碼的說明 1...
為了測(cè)試我們寫的代碼是否正確,我們需要自己寫兩個(gè)個(gè)方法,這兩個(gè)方法對(duì)于調(diào)試代碼來說是十分有幫助的。 編寫輔助函數(shù):通過一個(gè)數(shù)組創(chuàng)建一個(gè)鏈表 Java 代碼: 對(duì)代碼的說明 1...
上一篇文章介紹了預(yù)剪枝,本文接著介紹后剪枝。 其實(shí)預(yù)剪枝和后剪枝都是為了防止模型過擬合。 我們先記住一句話。 后剪枝,就是將完整的樹劃分好之后,再考慮如何剪枝。。。 我們先看...
剪枝(pruning)是決策樹學(xué)習(xí)算法對(duì)付"過擬合"的主要手段。在決策樹學(xué)習(xí)中,為了盡可能正確分類訓(xùn)練樣本,結(jié)點(diǎn)劃分過程將不斷重復(fù),有時(shí)會(huì)造成決策樹分支過多,這時(shí)就可能因訓(xùn)練...
上一篇文章我們介紹了增益率,本文介紹基尼指數(shù)(Gini index)。 CART決策樹使用基尼指數(shù)來選擇劃分屬性。 CART是Classification and Regre...
上一篇文章我們介紹了信息增益,本文介紹增益率。 我們知道信息增益可以幫助我們構(gòu)建決策樹,但是信息增益準(zhǔn)則有一個(gè)缺點(diǎn)。具體是什么缺點(diǎn)呢? 在上面的表格中,我們?cè)囍鴮?duì)編號(hào)這一列計(jì)...
前面提到了信息熵,公式為:。本篇文章我們介紹信息增益。 我們先記住很抽象的一句話,屬性劃分樣本所獲得的信息增益。 如何理解呢? 我如何挑選出想要的瓜,如何挑選出好瓜和壞瓜,瓜...
這幾天在學(xué)習(xí)Django,簡(jiǎn)單記錄一下。我用到的Django版本是4.0,目前完成的功能如下:1.可以在瀏覽器頁面上展示本地?cái)?shù)據(jù)庫中的用戶信息 2.可以在瀏覽器頁面上添加數(shù)據(jù)...
在開發(fā)或者面試過程中,如何解決hive的數(shù)據(jù)傾斜問題是不可避免的。 發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜的根本原因在于,shuffle之后,key的分布不均勻,使得大量key集中在某個(gè)reduce節(jié)...