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...
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LeetCode 鏈表專題 2：測(cè)試你的鏈表程序 -
[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--8.后剪枝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...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--7.預(yù)剪枝剪枝(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...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--6.基尼指數(shù)
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...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--5.增益率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)...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--4.信息增益前面提到了信息熵，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...
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[Django]1.實(shí)現(xiàn)從前端頁面向數(shù)據(jù)庫中插入數(shù)據(jù)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)...
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[Hive]數(shù)據(jù)傾斜
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)...
