最近正在给客户做的个人项目，要求实现C#与Matlab之间的调用，即C# winform界面收集用户输入的参数，将参数传递给Matlab的算法计算，Matlab函数返回的结果显示在winform界面上。 网上此类的文章较多，但自己在实现过程中还是有些差别，所以在项目进行之前，自己写了一个测试的例子来实现C#对Matlab函数的调用。一. 测试用例简介 功能：Matlab函数计算
SourceTree 是 Windows 和Mac OS X 下免费的 Git 客户端，同时也是Mercurial和Subversion版本控制系统工具。支持创建、克隆、提交、push、pull 和合并等操作。SourceTree拥有一个精美简洁的界面，大大简化了开发者与代码库之间的Git操作方式，这对于那些不熟悉Git命令的开发者来说非常实用。SourceTree不仅有图形化界面又有git命令行
Linux下高效数据恢复软件extundelete应用实战作为一名运维人员，保证数据的安全是根本职责，所以在维护系统的时候，要慎之又慎，但是有时难免会出现数据被误删除的情况，在这个时候改如何快速、有效地恢复数据呢？本文我们就来介绍一下Linux系统下常用的几个数据恢复工具。一、如何使用“rm -rf”命令 在Linux系统下，通过命令“rm -rf”可以将任何数据直接从硬盘删除，并且没有任何
最近正在学习这一部分，备忘录。1、参数调整
对算法合适的选项进行调整的过程——参数调整
caret包中提供了多种工具进行自动参数调整，train()函数作为接口，可以选择评估方法和度量性指标，自动寻优过程。
主要考虑的问题：
（1）训练哪种模型，（2）模型中哪些参数可调，可调节空间多大，（3）选择评价标准
以C5.0示例：library(caret)
control <- tra
## 解决“R语言package extraTrees is not available for this version of R”错误的方法
### 1. 概述
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白解决这个问题。首先，我们需要明确问题的根源以及解决方案的整体流程。然后，我会逐步指导你完成每一个步骤，帮助你顺利解决这个错误。
### 2. 解决流程
下面是解决“R语言p
原创
2024-04-17 07:07:19
907阅读
Alien Skin Exposure X7 PS是一款专业的图像编辑和后期处理软件，功能非常强大，但对新手不是很友好，比较难上手。今天就为大家介绍一款实用的调色滤镜插件，上手方便，操作简单，处理后的照片质量也很高，它就是Alien Skin Exposure。下面我就用Exposure X7为大家介绍PS调色滤镜插件的下载，同时也会和大家分享PS调色滤镜教程。一、PS调色滤镜插件下载首先在文章末
转载
2024-08-18 21:42:39
263阅读
鉴于最近看的东西太杂了，所以单独用一个文档记录一些平时看到的机器学习项目。NNI的https://nni.readthedocs.io/en/latest/FeatureEngineering/Overview.htmlTreeBasedClassifier指的是ExtraTrees
原创
2021-08-04 09:48:59
225阅读
基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees ##学会了数据分层抽样，以及各种回归的代码书写。可能还需要注意调参等。 数据准备from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use('fivethirtyeigh
转载
2023-10-29 13:30:31
59阅读
Python使用sklearn实现的各种回归算法示例本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5np.sin(x1
转载
2023-05-19 19:28:10
224阅读
本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+
转载
2023-12-23 22:12:52
103阅读
和决策树模型类似，scikit-learn中的随机森林模型也提供了基于普通Decision Tree的Random Forest学习器和基于随机化Extra Tree的ExtraTrees学习器。 鉴于Decision Tree和Extra Tree差别甚小，本文以Random Forest为例进行介绍。1. 模型的主要参数在Random Forest中，存在两大类型的参数，分别为框架参数和单棵决
转载
2024-03-26 14:29:02
149阅读
1.scikit-learn中的随机森林sklearn.ensemble模块中包含两种基于随机决策树的平均算法：随机森林算法和ExtraTrees的方法。这两种算法都是专为决策树设计的包含混合扰动技术的算法。这意味着分类器依赖着引入随机性来进行建模。整体的预测结果，来自各个独立分类器的综合平均预测结果。原理：随机森林，顾名思义，就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每
转载
2024-02-10 07:33:10
69阅读
