随机森林的特点影响分类性能的主要因素：①森林中单棵树的分类强度：每棵树的分类强度越大，则随机森林的分类性能越好。②森林中树之间的相关度：树之间的相关度越大，则随机森林的分类性能越差。随机森林的用途随机森林的适用范围随机森林主要应用于回归和分类。数据类型对数据集的适应能力强：既能处理离散型数据，也能处理连续型数据，数据集无需规范化。随机森林的优点两个随机性的引入，使得随机森林不容易陷入过拟合 两个随
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2024-02-22 23:27:21
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OpenCV 随机森林 参数 OpenCV2.3中Random Trees（R.T.）的继承结构： API： CvRTParams定义R.T.训练用参数，CvDTreeParams的扩展子类，但并不用到CvDTreeParams（单一决策树）所需的所有参数。比如说，R.T.通常不需要剪枝，因此剪枝参数就不被用到。max_depth 单棵树所可能达到的最大深度mi
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2024-01-15 13:51:58
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5.1 集成学习算法简介1 什么是集成学习集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。2 复习：机器学习的两个核心任务任务一：如何优化训练数据 —> 主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能 —> 主要用于解决过拟合问题3 集成
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2024-08-01 07:55:46
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因果推断区别于传统的相关性研究很重要的一点是潜在结果框架, 也就是我们今天的topic所要涵盖的内容。今天的session我们将会cover以下几个话题：什么是潜在结果因果推断的核心问题对于核心问题的讨论和答案完整的实例一、潜在结果研究treatment对于结果的影响，我们想要同时知道同等条件下，不同treatment下的结果，从而能够得出结论，treatment的改变是否会导致结果的不同例如 a
首先搞清楚一个概念，什么是因子分析？什么情况下需要做因子分析？因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。（简单点说就是，探讨存在相关关系的变量之间，是否存在
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2024-05-19 17:55:25
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git 团队开发常用操作流程（适用于 gogs、gitlab、github）NO1 项目构建者（1）在远程仓库创建仓库（2）将伙伴添加到仓库合作者中（无先后要求）（2）cd 到项目将要存放项目的目录，右键，git bash，输入：git clone 项目远程仓库地址 （使用https的地址，ssh需要远程仓库构建者添加）（3）进入项目目录，初始化 git init ，表明该目录为git本地仓库之一
由来：依据帕累托分析中的帕累托法则（有兴趣的话可以自己百度一下）。在公司运营中，80%的利润常常来自于20%最畅销的产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润。因此，要想提高利润的话就要从80%那一大部分的利润板块入手，而这80%的利润是由20%的产品构成的，所以，我们要找出这造成80%利润的那20%的产品，进而大比率的提高整体的利润。从程序的角度来讲，我们可以通过构造帕累托图来显而易见的表示此
前言 目前来说，版本控制主要分为：集中式版本控制（Centralized Version Control Systems，简称 CVCS）和分布式版本控制，（Distributed Version Control System，简称 DVCS）。CVCS的代表主要有CVS、SVN 以及 Perforce 等； DVCS主要有 Git、Mercurial、Bazaar 以及 Da
# Python贡献度分析
## 引言
在如今数据驱动的时代，分析代码贡献度已经成为重要的一环。不论是在开源项目中，还是在大型企业的研发团队中，了解团队成员在项目中的代码贡献度，可以帮助我们更好地进行绩效评估、提高团队协作效率，以及促进代码质量的提升。
## 什么是代码贡献度？
代码贡献度通常指的是开发者对项目代码库的贡献量。这包括了提交的代码的数量、类型（例如新功能、修复bug、文档更新
商品订价最重要的是要能确保利润，否则企业的经营就没有意义。 超级市场的商品计划人员经常变换价格，以对抗同业竞争，或因应进货成本的变化。但单一商品的价格变化，也会牵动整体商品毛利率的变化。 商品计划人员必须能够精确地推测出价格变动后所产生的后果，而此推算方法即称之为“贡献度计算法”。 &
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2009-05-14 16:13:17
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k8s的job机制， k8s的job是用来执行一次性任务的一类资源，相关的还有cronjob，用于执行以下周期性任务。部署job之后，k8s会起对应pod，当pod的状态为finished之后，job的状态会更新为complete，即这个job任务已经执行完成，pod不在系统中继续运行。相对于ReplicaSet、ReplicationController等controlle
随机森林算法决策树算法可以很容易的将模型进行可视化，同时它是将每个样本特征进行单独处理，故而不需要的对数据进行转换。但是决策树会很容易出现过拟合，为了避免过拟合现象，可以使用集合学习的方法，像：随机森林算法。随机森林又被称为：随机决策森林，是一种集合学习方法（参见下图），既可以用于分类，也可以用作回归。分类：在森林内部会进行“投票”，每棵树预测出数据类别的概率，随机森林会把这些概率值求平均，让后将
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2023-08-07 14:55:56
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内核 3.16 release 的贡献度可以在下面网页看到
原创
2023-05-04 18:43:57
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# Hadoop社区贡献度排名
## 概述
在大数据领域，Hadoop是一个非常重要的开源分布式计算框架。Hadoop社区是由全球各地的开发者组成的，他们贡献了大量的代码、文档和解决方案，推动了Hadoop的发展。本文将介绍Hadoop社区的贡献度排名，以及如何通过代码示例进行贡献。
## Hadoop社区贡献度排名
Hadoop社区的贡献度排名是根据开发者在Hadoop项目中提交的代码、
原创
2023-09-06 06:13:11
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人才的价值在于贡献度？来源的博客!甲同学买了一张3000块的沙发，第二日去乙同学家里，发现乙家里竟然有一张一模一样的沙发，就是有点显旧了。闲聊中得知乙同学接母亲从乡下接来长住，老母亲不太习惯，天天呆在家里坐沙发上长时间看电视，所以沙发很快就显旧了。甲从乙家里出来，越想越不对劲，自
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2023-05-22 11:26:27
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最近看了些主成分分析，混迹Matlab论坛，翻了n多帖子，对princomp函数有了些了解。在此只讲一些个人理解，并没有用术语，只求通俗。贡献率：每一维数据对于区分整个数据的贡献，贡献率最大的显然是主成分，第二大的是次主成分......[coef,score,latent,t2] = princomp(x);（个人观点）：x：为要输入的n维原始数据。带入这个matlab自带函数，将会生成新的n维加
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2023-12-21 22:45:44
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决策树的优势就在于数据形式非常容易理解，而kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义。1：简单概念描述 决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的，这里不做详解，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样的，本次定义主要针对ID3算法。下面我们介绍信息熵的
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2024-08-19 13:19:12
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贡献度分析贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则又称20/80定律。同样的投入放在不同的地方会产生不同的效益。例如，对一个公司来讲，80%的利润常常来自于20%最畅销的产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润。帕累托图帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。它是将出现的质量问题和质量改进项目按照重要程度依次排列而采
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2023-12-23 22:28:16
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# 聚类项特征贡献度分析及其Python实现
聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它能够将数据集中的相似对象分为同一组，从而帮助我们发现数据的潜在结构。尽管聚类方法在各个领域广泛应用，诸如市场细分、图像处理等，但在分析聚类结果时，特征的贡献度往往被忽视。
## 什么是特征贡献度？
特征贡献度是指各个特征在聚类结果中对于样本划分的重要性或影响程度。在聚类分析中，不同的特征对聚类结果有不同的影响，
WOE是什么？WOE，全称是“Weight of Evidence”，翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据，也称作WOE编码或者WOE化。WOE编码需要首先将这个变量分组处也就是分箱。一般选择使用均匀分箱，离散型数据分箱个数就是该数据的数据类别个数，连续型数据一般会使用6组，尽可
