Fragment进阶Fragment回退站Fragment传值activity给fragment传值fragment给activity传值fragment给fragment传值 Fragment回退站注意fragment的生命周期public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private RadioButton one_r
文章目录介绍设置安装 TF-DF 和 dtreeviz导入库可视化分类树加载、清洗和准备数据分割训练/测试集并训练模型训练一个随机森林分类器显示决策树检查叶节点统计信息决策树如何对实例进行分类特征空间划分可视化回归树加载、清洗和准备数据分割训练/测试集并训练模型训练一个随机森林回归器显示决策树检查叶子节点统计信息决策树如何预测实例的值特征空间划分 介绍之前的教程演示了如何使用TensorFlow
参考https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html#sklearn.ensemble.IsolationForest.fit class sklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples
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2024-05-08 15:32:16
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5.串，由零个或多个字符组成的序列，又叫字符串串的比较是通过组成字符串的字符之间的编码来进行的，而字符串编码指的是字符在对应字符集中的符号。串的存储结构与线性表相同分两种串的顺序存储结构串的顺序存储结构是用一组地址连续的存储单元来存储串中的字符序列的。按照预定义的大小，为每个定义的串变量分配一个固定长度的存储区域，一般使用定长数组来定义串的顺序存储方式其实是有问题的，因为串的插入和替换都会引起长度
CSS是一个很独特的语言。看起来非常简单，但是某种特殊效果看似简单，实现起来就颇有难度。这篇文章主要是给在学习前端的童鞋分享一些新的CSS技巧，一些在前端教程和培训课堂中不会讲到的知识。第二就是让还在前端开发这条道路上的童鞋们，重新燃起对前端排版和特效的热爱和热情！? 文章目录1. 固定底部内容2. 悬停放大图片特效3. 瞬间黑暗模式? Darkmode.js4. 自定义列表符号5. 图片视差效
for循环（提升）增强for循环：格式：for（int i：arr（数组或集合））{//只能做遍历手段system.out.println（i）；}注意：如果循环完毕，里面存储的是最后一个数据，针对所有集合和数组都可以遍历。三种迭代功能（删除）：1.普通for循环可以删除元素（根据索引删除）2.迭代器可以删除3.增强for循环不可以删除可变参数概述和使用（容易出问题少用）概述：定义方法时不知道定义
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2024-03-25 21:52:06
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### 如何实现r语言forestploter包的forest_theme
#### 整体流程
首先，我们需要安装并加载`forestplot`包，然后设置相应的主题`forest_theme`，最后绘制森林图。
```r
# 安装并加载forestplot包
install.packages("forestplot")
library(forestplot)
# 设置forest_the
原创
2024-06-27 05:46:05
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深度森林(Deep Forest)是周志华教授和冯霁博士在2017年2月28日发表的论文《Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks》中提出来的一种新的可以与深度神经网络相媲美的基于树的模型，其结构如图所示。 gcForest.png 文中提出的多粒度级联森林(Multi-Grained Casca
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2024-05-05 06:46:17
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题目秀秀有一棵带n个顶点的树T，每个节点有一个点权ai-。有一天，她想拥有两棵树，于是她从T中删去了一条边。第二天，她认为三棵树或许会更好一些。因此，她又从她拥有的某一棵树中删去了一条边。如此往复，每一天秀秀都会删去一条尚未被删去的边，直到她得到由n棵只有一个点的树构成的森林。秀秀定义一条简单路径（节点不重复出现的路径）的权值为路径上所有点的权值之和，一棵树的直径为树上权值最大的简单路径。秀秀认为
网上看了下isolation forest，想自己实现，先把思路理清楚：1 isolation forest是由很多树组成，最后的结果是综合各个tree的结果，在这里叫itree2 在训练阶段，itree的训练如下（先给出一些符号及表示的意义：N代表训练数据的总个数，n代表从N个数据中无放回抽样得到的n个数据）：a 对每个itree，用不同的n进行训练，在样本中，随机选一个特征（比如一个训练集的特
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2024-10-21 12:39:38
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对含有大量不相关属性的高维问题，孤立森林可使用新增的属性快速获得检测结果；而基于距离方法的检测效果不佳。即使在训练数据集没有异常数据，孤立森林依旧可良好工作。孤立森林是高效准确的异常检测器，特别是对大的数据集iForest：对给定数据集，构建一个全集树，异常样本就是有最短路径的样本。有两个参数，树的个数和采样大小。孤立树孤立的特点使其能构建不完全的模型并利用其它模型不适用的欠采样。由于大部分孤立树
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2024-05-26 15:32:10
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Spark 数据挖掘—利用决策树预测森林覆盖类型1 前言预测问题记住一点：最垃圾的预测就是使用平均值，如果你的预测连比直接给出平均值效果都要差，那就省省吧！ 统计学诞生一个多世纪之后，随着现在机器学习和数据科学的产生，我们依旧使用回归的思想来进行预测，尽管回归 就是用平均值向后不断回滚来预测。回归的技术和分类的技术紧密相关。通常情况下，当目标变量是连续数值时指的是回归，例如预测 身高和体重。当预测
(About this article)In this article, we will try to get a deeper understanding of what each of the parameters does in the Random Forest algorithm. This is not an explanation of how the algorithm works
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2024-08-06 20:28:52
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在LightGBM的fit方法中，通过指定eval_metric参数来确定优化方向。eval_metric参数用于指定模型评估指标（metric），该指标会被最小化或最大化以进行优化。根据不同的问题类型和目标，可以选择不同的评估指标。例如，对于回归任务，常见的评估指标包括均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。对于分类任务，可以使用准确率（accuracy）、对数损失（logloss）等作
1. 决策树和决策森林决策树算法家族能自然地处理类别型和数值型特征决策树算法容易并行化它们对数据中的离群点（outlier）具有鲁棒性（robust），这意味着一些极端或可能错误的数据点根本不会对预测产生影响 2. Covtype数据集https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/covtype
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2024-04-24 17:08:11
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前言随着机器学习近年来的流行，尤其是深度学习的火热。机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍。最近，我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研究工作。想到了异常检测算法，并且上网调研发现有一个算法非常火爆，那就是本文要介绍的算法 Isolation Forest，简称 iForest 。南大周志华老师的团队在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间
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2024-07-31 20:36:54
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1 如果模块没有全部加载完成, 则不继续执行2 获得所有的themeRegistry数组3 一翻处理之后获得THEMEinfo ARRAY4 global $theme_path 或许被改变了 当hook_theme是在.module文件定义的 $theme_path被改成成module所在的路径5...
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2015-12-04 17:35:00
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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
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2024-05-22 08:55:19
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文章目录前言Forest介绍为什么使用 Forest?Forest 如何使用?Forest 的工作原理Forest 的架构Forest的使用依赖导入配置yml请求请求方法URL 参数数据转换Content-Type 请求头请求体类型Encoder拦截器(常用)一、构建拦截器二、拦截器与 Spring 集成注解说明：@Body 注解@JSONBody注解修饰对象（常用）@XMLBody注解修饰对象
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2024-05-30 10:46:02
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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
