完成时间：2015/10/13（大二上学期）耗时：4天参考资料：首先贴一下我的实现结果：（图一为橡树、图二为随便写的枯藤文法） 实现功能：1. 程序可以读取用户定义的fct格式（fractal的缩写~）的文法，并根据载入的文法规律生成植物（附件提供了2组测试文法）。2. 系统提供了一组预设的纹理。用户可以在程序中修改植物的纹理，实现不同的叶片、树干效果。3. 除了我给出的一组fct格式的
本文介绍的 Isolation Forest 算法原理请参看我的博客：Isolation Forest异常检测算法原理详解，本文中我们只介绍详细的代码实现过程。1、ITree的设计与实现首先，我们参看原论文中的ITree的构造伪代码：这里写图片描述1.1 设计ITree类的数据结构由原论文[1,2]以及上述伪代码可知，ITree是一个二叉树，并且构建ITree的算法采用的是递归构建。同时构造的结束
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2024-04-21 22:15:48
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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
神仙题……考虑计算三个部分：1、\(n\)个点的森林的数量，这个是期望的分母；2、\(n\)个点的所有森林中存在最短路的点对的最短路径长度之和；3、\(n\)个点的所有路径中存在最短路的点对的个数之和，这个是用来计算需要取到\(m\)的点对的数量。对于1，这个就直接对着树的数量的EGF做多项式exp即可。因为点之间有序所以用EGF，\(n\)个点的树的数量由Cayley定理就是\(n^{n-2}\
Isolation Forest（以下简称iForest）算法是由南京大学的周志华和澳大利亚莫纳什大学的Fei Tony Liu, Kai Ming Ting等人共同提出，用于挖掘异常数据【Isolation Forest，Isolation-based Anomaly Detection】。该算法基于异常数据的两个特征：（1）异常数据只占少量；（2）异常数据特征值和正常数据差别很大。iFores
原创
2023-05-30 21:53:24
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# Python Isolation Forest 找孤立点
在数据科学的领域中，异常值检测是一个重要的任务。异常值，或称为离群点，是指在数据集中显著不同于其他观测值的数据点。识别这些异常值可以帮助我们提高模型的准确性。本文将介绍一种流行的异常值检测方法——Isolation Forest，并通过Python代码示例进行说明。
## 什么是Isolation Forest？
Isolatio
题目：Characterization of diazotrophic root endophytes in Chinese silvergrass (Miscanthus sinensis)发表杂志：Microbiome发表时间：2022年11月3日通讯作者：孙蔚旻第一作者：李永斌；杨瑞通讯单位：广东省科学院生态环境与土壤研究所影响因子：16.84DOI：10.1186/s40168-022-0
孤立森林（Isolation Forest）算法本身不是为多类别分类任务设计的，直接将其用于业务大类的分类识别通常不是最佳选择。它的核心思想是异常检测（Anomaly Detection）。然而，这并不意味着孤立森林的思想或算法完全不能在该场景中发挥作用。我们可以从以下几个方面来看：1. 核心目的不匹配（主要限制）孤立森林的目标： 识别与大多数数据点显著不同的“异常”或“离群”点。它假设异常点数量
代码如下，测试发现，是否对输入数据进行归一化/标准化对于结果没有影响：import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def
原创
2023-05-31 11:01:10
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 孤立森林（isolation Forest）是一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时 ...
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2021-07-27 20:33:00
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# MySQL事务隔离性
在MySQL数据库中，事务隔离性是指多个事务并发执行时，各个事务之间的隔离程度。MySQL提供了四种隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。本文将详细介绍MySQL事务隔离性的概念和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 事务隔离级
原创
2023-08-12 14:43:43
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本研究通过实验演示了异常标记如何逐步完善异常检测方案和主要分类模型在欺诈检测中的应用。实验结果表明，Isolation Forest作为一个强
1 简介孤立森林（isolation Forest）是一种高效的异常检测算法，它和随机森林类似，但每次选择划分属性和划分点（值）时都是随机的
原创
2022-09-04 00:40:48
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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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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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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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异常检测是机器学习中的一个重要领域，它涉及识别数据集中的异常或异常模式。Isolation Forest是一种常用的异常检测算法，它基于
原创
2024-03-01 11:45:22
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0-写在前面随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出。简单来说，是一种bagging的思想，采用bootstrap，生成多棵树，CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能
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2024-05-08 10:08:43
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Application Isolation Environments简称AIE，即应用隔离环境，Xenapp的一个功能。
开始很多人都告诉我不要使用AIE来发布应用程序，会出现很多莫名奇妙的问题，但是上周碰到一个用户，他的程序在启动的时候会独占一个log文件，锁定读写，这样在同一台机器上就不能启动第二个instance。只是一个文件的问题的话，如果换成Stream方式太浪费资源，而且用户也不接受
原创
2010-11-20 12:11:03
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Forest是一个高层的、极简的轻量级HTTP调用API框架。相比于直接使用Httpclient不再用写一大堆重复的代码了，而是像调用本地方法一样去发送HTTP请求。 添加Maven依赖 <dependency> <groupId>com.dtflys.
forest</groupId> <artif ...
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2021-11-02 16:50:00
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