在一个热带雨林中生存着一群猴子，它们以树上的果子为生。昨天下了一场大雨，现在雨过天晴，但整个雨林的地表还是被大水淹没着，部分植物的树冠露在水面上。猴子不会游泳，但跳跃能力比较强，它们仍然可以在露出水面的不同树冠上来回穿梭，以找到喜欢吃的果实。现在，在这个地区露出水面的有 N 棵树，假设每棵树本身的直径都很小，可以忽略不计。我们在这块区域上建立直角坐标系，则每一棵树的位置由其所对应的坐标表示(任意两
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2024-01-13 15:22:17
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一大早起来赶火车去上海的热带风暴，到那的时间差不多是10点左右。
热带风暴占地并不大，不过第一次玩水上乐园，还是让我乐不思蜀。“追魂战车”、“海盗滑道群”、“巨龙双峰”、“音速飞龙”、“风暴滩”等都很刺激，可惜的是排队人太多，没玩“神龙出水”就回来了。
心情一直都很HIGH，只是在回来的时候因为太认真
原创
2008-08-17 21:30:28
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数据集引用使用本数据集的部分或全部数据时，请注明出处(tcdata.typhoon.org.cn)，并引用以下文献（点击DOI号访问）：Ying, M., W. Zhang, H. Yu, X. Lu, J. Feng, Y. Fan, Y. Zhu, and D. Chen, 2014: An overview of the China Meteorological Administratio
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2023-12-19 21:52:40
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中新网广州9月6日电 (记者 王坚)南海热带低压中心6日8时位于广东阳江东南方约720公里的海面上，中心附近最大风力7级(15米/秒)，中心最低气压1002百帕。
截至6日10时38分，广东有28个台风白色预警生效，沿海市县需做好防台风工作，渔船及时回港避风；风电、石油平台作业人员及时撤离；海洋牧场、户外树木、临时构筑物、高层建筑需及时检查做好防风加固；海岛、滨海旅游注意安全适时关停。
记者从湛江海事局了解到，南海热带低压已于7月13日17时生成。为做好防御工作，湛江海事部门于13日21时起启动防抗热带气旋Ⅳ级应急响应。
受热带低压外围东南气流影响，14日夜间至18日湛江市各地及沿海雷雨趋于明显，局部有大到暴雨。湛江海事部门已部署海上防御工作，通过高频、微信、电话等方式重点加强安全信息发布，提醒船员加强值班值守，密切关注天气动态，严格落实海上防风措施。
(总台
原创
2024-07-18 16:16:40
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热带水果，顾名思义，是指那些生长在热带和亚热带地区的水果。这些水果以其独特的口感、丰富的营养和多样的种类，赢得了全球消费者的喜爱。本文将详细介绍热带水果的种类及其各自的特点。
### 一、热带水果的种类
热带水果的种类繁多，各具特色。以下是一些常见的热带水果：
1. **芒果**：被誉为“热带果王”，果肉细腻，气味香甜，含有丰富的维生素。
2. **榴莲**：人称“万果之王”，气味浓烈，果肉丰满，
孤立森林，不再描述正常的样本点，而是要孤立异常点。用一个随机超平面对一个数据空间进行切割，切一次可以生成两个子空间。继续随机选取超平面，切割得到的两个子空间，以此循环下去，直到每子空间里面只包含一个数据点为止。密度很高的簇要被切很多次才会停止切割，即每个点都单独存在于一个子空间内，但那些分布稀疏的点，大都很早就停到一个子空间内了。随机选择m个特征，通过在所选特征的大值和小值之间随机选择一个值来分割
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2024-03-23 20:36:18
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目录随机森林随机性特征重要性out-of-bag(oob) scoreTRTE代码孤立森林目的基本原理及步骤代码 随机森林随机森林是一种以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。回归问题结果：各学习器的均值分类问题结果：
硬投票：基学习器预测频率最高的类别为最终结果（原论文采用方法）软投票：通过各基学习器的结果概率分布计算样本属于某个类别的平均概率，然后选择概率分布最高的类
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2023-08-11 17:14:56
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中新网5月30日电 据中央气象台网站消息，昨日，重庆东部、湖北南部、湖南北部、贵州南部、广西西北部、海南岛东部等地部分地区出现大雨或暴雨，贵州黔南和黔西南、广西河池、海南万宁等局地大暴雨。预计今天，南方的较强降雨将主要出现在广西、海南岛等地，此外，东北地区也有明显降水。值得关注的是，南海热带扰动已经生成，并将于今日加强为热带低压，公众需及时关注其动向及影响。
今天，黑龙江东南部、安徽南
原创
2024-06-18 15:40:09
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实现概要在陷入实现细节之前，我们先从全局大方面上来把握一下MLlib是如何实现分布式决策树的。首先，MLlib认为，决策树是随机森林(RandomForest)的一种特殊情况，也就是只有一棵树并且不采取特征抽样的随机森林。所以在训练决策树的时候，其实是训练随机森林，最后从随机森林中抽出一棵树。为了减少分布式训练过程中遍历数据的次数和提高训练速度，实现上采取了以下几个优化技巧：
以广
目录1. GBDT算法的过程1.1 Boosting思想1.2 GBDT原理 需要多少颗树2. 梯度提升和梯度下降的区别和联系是什么？3. GBDT的优点和局限性有哪些？3.1 优点3.2 局限性4. RF(随机森林)与GBDT之间的区别与联系5. GBDT与XGBoost之间的区别与联系6. 代码实现 1. GBDT算法的过程GBDT(Gradient Boosti
目录 1、什么是随机森林2、随机森林的特点缺点3、随机森林的评价指标--袋外误差（oob error）4、随机森林的生成过程5、Bagging和Boosting的概念与区别Bagging算法（套袋法）：Boosting（提升法）Bagging，Boosting的主要区别决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：6、决策树ID3,C4.5决策树的生成CART决策树的生成决策树的减枝1、
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2024-02-03 17:55:38
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本次主题是随机森林，杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 Jeremy谈到的一些重要的事情是，数据科学并不等同于软件工程。 在数据科学中，我们做的是设计模型。 虽然软件工程有自己的一套实践，但数据科学也有自己的一套最佳实践。模型构建和原型设计需要一个交互的环境，是一个迭代的过程。 我们建立一个模型。 然后，我们采取措施来改善它。 重复直
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2023-10-03 09:56:37
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FORMA is a MODIS-based deforestation alerting system for the humid
原创
2022-05-26 01:12:05
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//sicily 1034. Forest// 1.如果有任一节点的入度>1 或者没有根节点,则不是森林,否则:// 2.先找根节点（入度为0的节点）,压入栈.// 3.对栈中的根结点(当前)删除掉，把所有子节点压入栈，重复这过程.最后若所有结点都曾压入栈中,则能构成森林,反之则说明有环存在#include<iostream> //BFS求森林深度和宽
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2011-08-24 16:32:00
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.深度森林是南大周志华老师前两年提出的一种基于随机森林的深度学习模型。当前的深度学习模型大多基于深度学习神经网络（DNN），其中每一层都是可微的，在训练过程中通过反向传播调参。而本篇介绍的深度森林算法基于不可微的子模型，该算法把多个随机森林串联起来组成了深度学习模型。作者认为深度模型的优越性主要在于：深度网络多层建构；模型特征变换；模型足够复杂。文中提出基于树模型的gcForest也可满足以上三点
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2024-04-01 16:37:55
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级联森林（Cascade Forest） 级联森林结构的图示。级联的每个级别包括两个随机森林（蓝色字体标出）和两个完全随机树木森林（黑色）。 假设有三个类要预测，因此，每个森林将输出三维类向量，然后将其连接以重新表示原始输入。注意，要将前一级的特征和这一级的特征连接在一起——在最后会有一个例子，到时候再具体看一下如何连接。 给定一个实例（就是一个样本），每个森林会通过计算在相关实例落入的叶节
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2024-05-17 18:09:02
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随机森林和提升作者：樱花猪 摘要：本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十一次次课在线笔记。随机森林和提升都是机器学习将弱分类器融合成强分类器的方法。和我们熟悉的另一种机器学习模型SVM相比，这种方法更适合于大数据并且它的计算速度要比SVM快许多。 引言Boosting这些比较受广大研究者的热爱，而曾经红得半边天的SVM不再那么主流。仔细一看，实际上随机森林我
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2024-05-07 09:18:29
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sklearn随机森林本文基于菜菜的sklearn教学@目录sklearn随机森林随机森林分类器概述引入包导入数据划分测试集和训练集核心代码特征重要性预测交叉验证参数讲解随机森林回归案例分析基础代码调参结语随机森林分类器概述随机森林是一种集成算法，即运用大量不同的算法，选出最优的一个，主要是基于决策树。引入包from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi
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2023-08-13 22:28:07
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目录背景级联森林多粒度扫描代码总结背景深度森林(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。 级联森林 上图表示gcForest的级联结构。每一层都
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2023-10-14 16:23:02
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