1.正向激励说实话不是很理解 有点决策树与线性分类结合的意思 它的想法是：为样本矩阵中的样本随机分配初始权重，由此构建一棵带有权重的决策树，然后与实际相比更改权重。我的理解是这样的，比如在 的手写版中，样本的特征有x1与x2，分类依据如下，那么按正向激励的操作，可能是这般方法：
import sklearn.tree as st
import sklearn.ensemble as se
# m
serverAutoSaveInterval15
// Gamedifficulty mode. Must be set to Peaceful Normal or Hard(游戏难度，必须设置成和平/ Peaceful、一般/ Normal或困难/ Hard)
difficultyNormal
// New orcontinue a game. Must be set to New or Con
今天给大家分享一篇在遥感影像时间序列中挖掘频繁出现的序列模式的论文，本文通过提取森林景观格局的演化过程，来评价森林的稳定性和健康程度。该论文的题目是《Extracting Frequent Sequential Patterns of Forest Landscape Dynamics in Fenhe River Basin, Northern China, from Landsat Time
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier1.RandomForestClassifier（）参数含义n_estimators森林中树木的数量，默认为10criterion衡量分割质量的函数，默认“基尼系数”max_depth树深，整数或无min_samples_split分割内部节点所需的最小样本数 ，默认为2。如果整数，就认为是最小数
一、背景使用 Spark 机器学习库来做机器学习工作，可以说是非常的简单，通常只需要在对原始数据进行处理后，然后直接调用相应的 API 就可以实现。但是要想选择合适的算法，高效准确地对数据进行分析，可能还需要深入了解下算法原理，以及相应 Spark MLlib API 实现的参数的意义。目前，Spark MLlib 中实现了 tree 相关的算法，决策树 DT（DecisionTree），随机森林
Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks*AuthorsZhi-Hua Zhou, Ji FengAbstract & Introduction这篇文章提出了一种名为“gcForest (multi-Grained Cascade Forest)”的基于决策树的集成方法，具有和神经网络相竞争的能力。其高性能主要体
