极端原理
原创
2021-12-27 14:14:25
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ET或Extra-Trees（Extremely randomized trees，极端随机树）是由PierreGeurts等人于2006年提出。该算法与随机森林算法十分相似，都是由许多决策树构成。但该算法与随机森林有两点主要的区别：1、随机森林应用的是Bagging模型，而ET是使用所有的训练样本得到每棵决策树，也就是每棵决策树应用的是相同的全部训练样本；2、随机森林是在一个随机子集内
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
1． booster[默认是gbtree]
选择每次迭代的模型，有两种选择：gbtree基于树的模型、gbliner线性模型
2． silent[默认是0]
当这个参数值为1的时候，静默模式开启，不会输出任何信息。一般这个参数保持默认的0，这样可以帮我们更好的理解模型。
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2023-12-12 10:56:47
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# 如何在PyTorch中实现极端树（Extreme Trees）
作为一名新手开发者，学习如何实现机器学习算法是非常重要的。而极端树（Extreme Trees）是一种基于树的集成学习方法，常用于回归和分类任务。本文将指导你如何使用PyTorch框架实现极端树，下面是整个实现流程概述。
## 实现流程概述
我们将分成以下几个步骤来实现极端树：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
你在整理统计公司人的收入情况，手一抖，不小心把某个人的月薪26249变成262490了，某个人的月薪16895变成1689.5了。于是变成了如下的情况：incomes=[25590, 23306, 26780, 29463, 22485, 262490, 24985, 1689.5, 17700, 18257, 24132, 21479, 19304, 16511, 18573, 26606, 2
转的。随机森林：是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。，随机森林对回归的结果在内部是取得平均 但是并不是所有的回归都是取的平均，有些是取的和，以后会发博文来解释这样的一个现象，需要整理些资料出来。 随机森林里的随机包含的意思是： 样本随机 特征随机 参数随机 模型随机（ID3 ,C4.5）&nbs
# 极端随机森林（Extreme Random Forest）及其在Java中的实现
极端随机森林（Extreme Random Forest，简称ERF）是一种基于随机森林的机器学习算法，它在随机森林的基础上进行了改进和优化。ERF通过引入额外的随机性，提高了模型的泛化能力和鲁棒性，适用于各种分类和回归问题。
## 随机森林简介
在介绍ERF之前，我们先来了解一下随机森林。随机森林是一种集
原创
2024-02-12 04:32:33
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1. 箱图含义箱图是一中用于统计数据分布的统计图，也可以粗略地看出数据是否具有对称性，分布的分散程度等信息。箱图中的信息含义如下：最下方的横线表示最小值最上方的横线表示最大值黑色空心圆圈表示异常值黑色实心圆圈表示极端值箱子由下四分位数、中值以及上四分位数组成
异常值又称离群值，指大于1.5倍的四分位数间距的值。处于1.5倍~3倍四分位数间距的值用空心圆圈表示。极端值属于异常值中的一种。 极端
# 极端空间 Docker 教程
在当今互联网时代，容器化技术已经成为软件开发和部署的重要工具之一。Docker作为一种流行的容器化解决方案，为开发者提供了方便、高效的部署方式。本文将介绍Docker的基本概念和使用方法，并结合实际代码示例进行详细讲解。
## 什么是Docker？
Docker是一个开源的容器化平台，它允许开发者将应用程序及其依赖项打包到一个称为容器的可移植容器中。这使得应
1. 箱图含义箱图是一中用于统计数据分布的统计图，也可以粗略地看出数据是否具有对称性，分布的分散程度等信息。箱图中的信息含义如下：最下方的横线表示最小值最上方的横线表示最大值黑色空心圆圈表示异常值黑色实心圆圈表示极端值箱子由下四分位数、中值以及上四分位数组成
异常值又称离群值，指大于1.5倍的四分位数间距的值。处于1.5倍~3倍四分位数间距的值用空心圆圈表示。极端值属于异常值中的一种。 极端
随着全球气候变化的加剧，极端天气事件的频率和强度日益增加。这些现象给社会、经济和生态系统带来严重影响，因此对极端天气的分析与预测变得愈发重要。本文将探讨如何使用Python进行极端天气分析的全过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展。
### 背景定位
在过去的几十年里，我们见证了极端天气事件的显著增加。例如，2016年到2020年期间，全球范围内由极端天气引起的灾
LSM-Tree简介LSM Tree（Log Structure Merge Tree）是一种数据结构从字面意思理解，是一种基于日志追加写、有一定结构、并且会merge合并的树（数据结构）特点是：①利用磁盘批量的顺序写要远比随机写性能高出很多来支持随机读写操作②更适用于写多读少类型的场景③广泛应用在各大 NoSQL 中。比如基于 LSM 树实现底层索引结构的 RocksDB，就是 Facebook
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2023-10-17 20:11:37
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# SQL Server处理极端数据的指南
在数据处理的过程中，有时会遇到极端数据（outlier），这些数据往往会影响到我们的分析与决策。因此，学会如何在 SQL Server 中处理这些极端数据是非常重要的。本文将指导你如何识别和处理极端数据，并提供具体的代码示例。
## 数据处理流程
以下是处理极端数据的基本流程：
| 步骤 | 描述
本谜题测试的是你对某些规则的掌握程度，这些规则用于声明从方法中抛出并被catch语句块所捕获的异常。下面的三个程序每一个都会打印些什么？不要假设它们都可以通过编译： 第一个程序，Arcane1，展示了被检查异常的一个基本原则。它看起来应该是可以编译的：try子句执行I/O，并且catch子句捕获IO
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2018-10-23 23:37:00
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# MySQL 极端情况下链表的使用与性能分析
在数据库设计中，链表是一种常见的数据结构，用于处理动态数据集合。MySQL 在极端情况下处理链表的效率和性能常常成为性能瓶颈的关键。本文将结合代码示例，探讨在 MySQL 中实现链表的方式、性能分析，以及如何使用甘特图和类图来可视化相关信息。
## 一、链表的数据结构
在 MySQL 中，虽然没有直接提供链表的数据类型，但可以通过自定义表结构来
如何使用R语言去掉极端值
## 引言
在数据分析和建模过程中，极端值（outliers）是一个常见的问题。极端值是指在数据集中与其他观测值明显不同的异常值。这些异常值可能是由于错误的测量、记录错误、稀有事件或其他原因引起的。极端值的存在可能会影响数据分析的结果，使得模型不准确或偏差。因此，我们需要一种方法来检测和处理这些极端值。
本文将介绍如何使用R语言来检测和去除极端值，并提供一个实际问题
原创
2023-12-15 03:57:42
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1 背景知识1.1 我为什么写这样一个介绍材料？这份材料的初稿是在2002年八月完成的，所以其中的描述，并不完全反应我现在的情况的情况。但是为了保持最初的原味，我决定不去修改它们。我现在的情况是这样的：过去的7年里，如果项目所需要的Java扩展已经存在，我就使用 Java。更往前算，我主要使用Wirth家族的语言（主要是Modula-2和Oberon）。所以，一开始我对Java相对其他语言而言的优
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精选
2011-05-14 11:53:29
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早就想写这篇文章了，一直瞎忙，没顾上。
前端时间读到一篇博文：警惕技术人员的极端性（http://yanyangtian.blog.51cto.com/2310974/1058598）。文章说道，技术人员常常犯的一个错误是思考问题的片面性。通读全文，这个片面性就是指技术人员
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原创
2012-12-04 22:10:41
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在测试过程当中，测试一些极端的场景，开发人员可能会觉得你是在钻牛角尖，但是这不能阻止我们进行测试。 如最近项目在准备验收文档，需要处理几百MB甚至是达到GB的word文档，结果使用wps打开非常卡顿。
原创
2022-05-20 22:53:53
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在Python终端中，我们可以使用换行符来在代码中进行换行。换行符是一个特殊字符，用于表示换行操作。Python使用反斜杠（\）作为换行符，将一行代码分成多行。
下面是一些常见的使用换行符进行换行的情况：
1. 长表达式的换行：当一个表达式很长时，我们可以使用换行符将其分成多行，以增强代码的可读性。例如：
```python
result = (10 + 20 + 30 +
原创
2023-08-02 09:41:50
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