一、知识铺垫1.1 决策树决策树是机器学习最基本的模型，在不考虑其他复杂情况下，我们可以用一句话来描述决策树：如果得分大于等于60分，那么你及格了。(if-then语句）这是一个最最简单的决策树的模型，我们把及格和没及格分别附上标签，及格（1），没及格（0），那么得到的决策树是这样的但是我们几乎不会让计算机做这么简单的工作，我们把情况变得复杂一点引用别的文章的一个例子这是一张女孩对于不同
这几天在网上看到一篇关于随机森林的文章，感觉挺有趣的，就在这简单地总结了一下随机森林，并使用matlab来仿真实现。随机森林 随机森林使用了元胞自动机模型，其中每个元胞有三种状态：无树、着火、有树。其中每个元胞的演变规则如下： （1）表示有树状态的元胞如果四周有一个元胞表示着火状态，则下一时刻这个元胞位置变为着火状态； （2）已经着火的元胞下一时刻变为空元宝； （3）每一个表示有树状态的元胞以一个
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2024-02-22 18:47:52
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一、决策树给定一个数据表怎么画决策树。每个内部节点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，1. 以实例为基础的归纳信息。决策树的建立过程是一个递归的过程。以信息熵为度量构造一颗熵值下降信息的过程。信息越多，不确定性越小。决策树的建立过程是熵不断的下降过程。哪种下降更快，则以它作为优先节点。决策树的生成过程是贪心法，每一步都求当前最优。决策树可以自学习。不需要使用者了解背景，只要训练实例
1. 决策树概念决策树算法以树状结构表示数据的分类的结果。每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数，记为分支。先树结构再决策。即可分类又可回归。2.决策树结构-以打篮球为例 根节点：只有输出分支，没有输入分支。图中为age； 叶子节点：作出分类/回归结果的节点；只有输入没有输出分支；图中为爱打篮球/不爱打篮球； 非叶子节点: 除去叶子节点，其他还没得出分类label的节点为非叶子节点；决策过程的中
随机森林的定义：上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法（Breiman et al. 1984），通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林（Breiman 2001a），即在变量（列）的使用和数据（行）的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。随机森林对多元公线性不敏感
目前集成学习有bagging、boosting算法，两者异同可以参考这篇博客 随机森林（RandomForest）是一种bagging的方法； Adaboost、GBDT、XGBoost 都是一种boosting方法。本文只介绍AdaBoost的基本原理方便自己复习，并附上两年前写的matlab程序。基本原理参考：李航的《统计学习方法》 AdaBoost通过加大分类误差率小的弱分类器的
任何机器学习算法都会有一个很常见的问题，就是过拟合问题(overfitting)，经常都能看到很多人在问随机森林会不会出现过拟合问题，在外国的网站看到了这篇文章，觉得写的很好，所以翻译转载在这里。提出问题：随机森林是否会过拟合？当我第一次看到这个问题时，我有点惊讶，第一个想法是，当然！任何复杂的机器学习算法都会过拟合。我已经训练了数百个随机森林（RF）模型，并且多次观察到它们过拟合。第二个想法是，
# Python调试的不确定性：为何每次运行结果不同？
在软件开发过程中，调试是一个不可或缺的环节。然而，有时候我们会发现，同样的代码在不同的运行中给出的结果却并不一致。这种现象在Python语言中尤其常见，原因多种多样。本文将探讨这种现象的原因，并通过代码示例来说明问题的复杂性。
## 1. 随机性
Python的某些操作是随机的。例如，当我们使用`random`模块生成随机数时，每次调用
# 深度学习每次结果不一样
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 设置随机种子 |
| 3 | 构建深度学习模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 运行模型并观察结果 |
## 2. 代码实现
### 步骤1：导入必要的库和模块
```python
import numpy as np
impor
原创
2023-08-02 10:08:30
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# Python每次运行结果不一样
Python是一种高级编程语言，因其简洁易读的语法和强大的功能而广受欢迎。然而，有一个令人困惑的问题：为什么Python每次运行结果都不一样？本文将解释这个问题，并提供一些代码示例来帮助你理解。
## Python的随机性
Python每次运行结果不一样的原因之一是其内置的随机性。Python有一个random模块，提供了生成伪随机数的功能。伪随机数是通过
原创
2023-11-12 09:55:58
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输出（print）用print()在括号中加上字符串，就可以向屏幕上输出指定的文字。比如输出’hello, world’，用代码实现如下：print('hello, world')print()函数也可以接受多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出：(注意：逗号=空格)print('I feel', 'I have', 'a strong motherla...')输出结果：I feel
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2023-06-01 17:37:53
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# Java异步查出结果每次不一样
在Java开发中，我们经常会遇到需要进行异步操作的情况，如调用远程接口、数据库查询等。在异步操作中，有时我们会发现每次执行都会得到不同的结果，这可能让人感到困惑。本文将深入探讨这个问题，并提供相应的代码示例。
异步操作是指在进行某个任务时，不需要等待该任务完成才能执行下一步操作。相反，我们可以继续执行其他任务或者等待结果返回后再处理。在Java中，我们可以使
原创
2024-02-03 09:54:29
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# Python 归一化结果不一致的实现过程
## 一、概述
在数据预处理过程中，归一化是一项重要的操作。归一化使得数据特征的值具有相似的尺度，这在训练机器学习模型时尤为重要。有时，我们希望每次归一化的结果都略有不同，以增加随机性和模型的鲁棒性。在本文中，我将逐步指导你如何在 Python 中实现“每次归一化结果不一样”的效果。
## 二、实现流程
以下是实现的整个流程：
| 步骤
# Python 随机函数项目方案
## 引言
在编程中，随机性是一个重要的概念，尤其是当我们需要生成随机数据时。Python 提供了强大的随机数生成模块 `random`。然而，不同的情况下，我们可能会面临需要每次生成的随机数均不同的需求。本方案将探讨如何实现这一目标，并提出一个利用随机函数的项目。
## 项目目标
本项目旨在开发一个简单的“随机抽奖”系统。用户可以在该系统中输入多个候选
# Python随机数生成：探索“随机”的世界
在编程中，我们常常需要生成随机数。尤其是在游戏开发、模拟数据生成以及机器学习等领域，随机数的应用尤为广泛。然而，Python每次生成的随机数字并不都是完全相同的，这也是随机性的核心所在。本文将深入探讨Python的随机数生成，包含代码示例、状态图以及有趣的应用场景。
## 随机数生成器
Python中，使用`random`模块是生成随机数的主要
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想
# Redis Cluster Keys 每次的结果不一样：理解和解决这个问题
## 引言
Redis 是一个开源的内存数据库，以其高效的性能和丰富的数据结构而受到广泛欢迎。随着数据量的增加，很多开发者选择使用 Redis Cluster 来实现数据分片和高可用性。然而，使用 Redis Cluster 时，开发者可能会遇到一个让人困惑的问题：keys 命令的结果每次都不一样。本文将为您解释这
钉钉小程序后台接收钉钉开放平台的回调比较重要，比如通讯录变动的回调，审批流程的回调都是在业务上十分需要的。回调接口时打通钉钉平台和内部系统的重要渠道。但是给回调的接口增加了一些障碍，它需要支持回调的服务器的接口支持AES-CBC加解密。不然无法成功注册或解析内容。钉钉官方文档中给出了JAVA,PHP,C#的后台SDK和demo，但是却没有Node服务器的代码支持，这让占有率很高的node服务器非常
现象描述：在 windows 操作系统下加解密正常，但部署到 linux 环境中相同的输入加密结果不正确，并且每次运行返回的结果都不同。修改后的代码：KeyGenerator kgen = KeyGenerator.getInstance("AES");
//需手动指定SecureRandom随机数生成规则
SecureRandom random = SecureRandom.getInstanc
Random类 (java.util)
Random类中实现的随机算法是 伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。相同种子数的Random对象，相同
