目录实现原理与代码全部代码结束语 实现原理与代码像全局序列匹配一样，局部序列比对的目的也是找到两个序列之间的相似度。 Smith-Waterman这一局部比对算法的原理和Needleman-Wunsch全局比对算法一样，也是运用了动态规划(DP)的思想。具体关于Needleman-Wunsch全局比对算法可参考我的这篇博客。Smith-Waterman算法经常两序列长度相差较大时使用，或需要匹配
RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合弱分类器来实现强分类器。本文转自ABC研习社区。
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2021-07-27 10:15:54
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ML之RF：随机森林RF算法简介、应用、经典案例之详细攻略目录随机森林RF算法简介1、RF基本的构建算法过程2、RF算法相关文献、论文随机森林RF算法的应用1、RF用于回归2、RF用于分类随机森林RF算法的经典案例1、基础用法随机森林RF算法简介 随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类...
原创
2022-04-22 14:51:48
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ML之RF：随机森林RF算法简介、应用、经典案例之详细攻略目录随机森林RF算法简介1、RF基本的构建算法过程2、RF算法相关文献、论文随机森林RF算法的应用1、RF用于回归2、RF用于分类随机森林RF算法的经典案例1、基础用法随机森林RF算法简介 随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类...
原创
2021-06-15 20:46:44
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在2019年1月20号，Robot Framework RIDE发布了1.7.3版本解决了此前RIDE一直无法兼容Python 3的问题。也就意味着Robot Framework不管是采用何种编辑器，都已经是可以支持Python 3了。一、需要安装的工具目录安装 python3.7.0我这里采用的是 python3.7 （目前慢慢市场在推广 python3.0 版本了）安装 robotframew
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2021-09-14 20:04:23
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什么是RF：自动化测试工具功能测试技术，基于Selenium来实现自动化功能测试，而RobotFrameWork，简称RF，就是基于Python+Selenium来实现的自动化测试框架，自动化测试工具。RF纯粹是基于关键字驱动与数据驱动相结合的一种自动化测试框架，能够完美地对WebUI，APPUI，接口来实现自动化功能测试，不需要写代码，本身是基于RF自定义的一种表格编写语法的形式来实现的工具的自
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2023-07-05 14:12:44
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ESD（Electrostatic Discharge Protection Devices），静电保护元件，又称瞬态抑 制二极管阵列（TVS Array）。ESD 由一个或多个 TVS 晶粒或二极管采用不同的布局制 成具有特定功能的多路或单路 ESD 保护器件。 ESD 主要应用于各类通信接口 ESD 保 护，如 USB、HDMI、RS485、RS232、VGA、RJ11、RJ45、BNC、SI
GBDT与RF作为机器学习中最常用的两个集成学习算法，Spark中也有相应的实现。下面是基于Spark 2.1.0 GBDT与RF算法的训练与预测(train/predict)接口实现。功能：- train(训练)/train_cv(训练+网格搜索参数优化+交叉验证)/predict(预测)接口Random Forest算法train/train_cv/predict实现：im...
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2022-01-17 14:23:54
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Bagging与随机森林算法原理总结在集成学习原理小结中，我们学习到了两个流派，一个是Boosting，它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系，另一个是Bagging，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合，本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结。随机森林是集成学习中可以和GBDT相较衡的算法，尤其是它可以很方便地进行并行训练，在现在的大数据大样本下很有诱惑力。1.
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2021-05-05 11:18:00
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SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林多特征分类预测（Matlab） 1.运行环境Matlab2018b及以上； 2.麻雀算法优化随机森林树木棵树和森林深度，输入12个特征，分四类，可视化展示分类准确率，模型对比输出。 3.data为数据集，MainSSA_RFNC为主程序，其他为函数文件，无需运行，分类效果如下：ID:3266702468950026 机器学习算法设计师 SSA
软链接中： rm -rf **/ 会把源目录与软链接里面的所有子目录删除，但软链接目
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2022-10-13 16:52:06
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1Amplitude AM调制 2 Frequency FM调制 3Phase Phase 调制 复合调制 三者关系：
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2018-09-12 19:47:00
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本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等）自动优化的代码~
本文介绍基于Python的随机森林（Random Forest，RF）回归代码，以及模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、
记得曾经有次rm -rf * ，完事冒了一身冷汗，还好是负载。不想今日又上演了次历史，暂且算是历史重演吧，所以无论大小备份了再说吧。
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2011-01-20 16:02:43
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主流： 1.数据驱动：把测试用例的数据单独提取出来放入到excel 或者yaml文件里面，通过改变excel或者yaml中的苏剧来驱动用例执行 2.关键字驱动（RF）：在一些项目中的逻辑封装成一个关键字，调用不用的关键字来实现不同的逻辑，从而驱动用例执行 特点： 编写用例简 单，可以以robot.t ...
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2021-07-20 23:11:00
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1.导包SeleniumLibrary 失败，红色字体 解决方法 重新导入就成功了 元素定位 相对路径 //form/span/input xpath=//form/span[2]/input 通过属性定位 xpath=//input[@autocomplete='off'] 通过部分属性 xpat ...
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2021-08-11 22:23:00
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1.在setting中找到插件plugins，搜索intellibot 2. 3 . 4. 5. ...
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2021-08-04 08:37:00
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