决策树（Decision Tree） 它通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。...优点： 决策树有易于理解和实现； 决策树可处理数值型和非数值型数据； 基于条件的决策树在party包里 install.packages(“party”) ctree(formula,data...) formula 建模表达式 data 训练数据 predic数据预测 predict(model，newdata=data.test) model 通过训练样本得到的模型...newdata 需要预测的测试数据 代码实现： #install.packages("party") library(party) data <- read.csv("data.csv") formula...0.91242236 0.08757764 Plans to attend 0.32531646 0.67468354 可以看到，决策树准确率
这几天的时间里看了一下关于分类算法的一些知识,趁热打铁写下博客来拯救下记忆力不好的自己,话不读多说,马上开始!...为了避免这一种情况,我们特地的给加上一些数 ? 所以上述的这个问题就解决了. 现在我们举一个例子吧,这样可以加深理解 ? 这个部分我也在继续学习,会将陆续更新!...———————————————我是华丽的分割线————————————— 现在用实际的代码来实现这个分类的问题吧.在这里我们会使用TensorFlow来解决分类的问题,以前的时候我写过关于线性回归的问题....相信看过的小伙伴可能在这里就会想这个回归的问题.那么这个回归和分类有什么区别可以值得说道说道.分类和回归的区别在我看来是在于输出变量的类型上.通俗理解上定量输出是回归,或者是连续变量的预测.定性的输出是一个分类...,或者说是离散变量的预测,比如说是预测我们北京的放假会是一个回归的任务,但是把一堆水果分为苹果,桃,梨子这些区别,这其实就是一个分类的任务.
传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。...特征A对训练数据D的信息增益g(D, A) = 集合D的经验熵H(D) - 特征A给定情况下D的经验条件熵H(D|A) 特征A对训练数据D的信息增益比r(D, A) = g(D, A) / H(D) 而...CART（分类与回归）模型既可以用于分类、也可以用于回归，对于回归树（最小二乘回归树生成算法），需要寻找最优切分变量和最优切分点，对于分类树（CART生成算法），使用基尼指数选择最优特征。 ...## method：树的末端数据类型选择相应的变量分割方法: ## 连续性method=“anova”,离散型method=“class”,计数型method=“poisson”,生存分析型method...=“exp” ## parms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information） ## cost我觉得是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较
它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据，相对应的分析称为回归树，如果因变量是分类数据，则相应的分析称为分类树。...构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。其算法的优点在于: 1)可以生成可以理解的规则。...4)决策树可以清晰的显示哪些变量较重要。 下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...#建立树模型要权衡两方面问题，一个是要拟合得使分组后的变异较小，另一个是要防止过度拟合，而使模型的误差过大，前者的参数是CP，后者的参数是Xerror。...，一种方法是寻找最小xerror点所对应的CP值，并由此CP值决定树的大小，另一种方法是利用1SE方法，寻找xerror+SE的最小点对应的CP值。
第一种: 在当前节点添加(错误) 这种方式构造出来的树是零零散散的节点，是每次给**current**赋值但是上一节点的**current.righr**是不变的,然后**current**和上一节点的...right就不连了,所以是错误的public TreeNode increasingBST(TreeNode root) { ArrayList list = new ArrayList...current = new TreeNode(a); current = current.right; } return node; }第二种: 在当前的右节点节点添加
对于那些没有交互的进程，很多时候，我们希望将其在后台启动，可以在启动参数的时候加一个’&'实现这个目的，后台进程会随着Shell的退出而结束。...守护进程 如果一个进程永远都是以后台方式启动，并且不能受到Shell退出影响而退出，一个正统的做法是将其创建为守护进程（daemon）。守护进程值得是系统长期运行的后台进程，类似Windows服务。...基本上任何一个程序都可以后台运行，但守护进程是具有特殊要求的程序，比如要脱离自己的父进程，成为自己的会话组长等，这些要在代码中显式地写出来换句话说，守护进程肯定是后台进程，但反之不成立。...补充 在unix/linux中，正常情况下，子进程是通过父进程创建的，子进程在创建新的进程。子进程的结束和父进程的运行是一个异步过程,即父进程永远无法预测子进程 到底什么时候结束。...当一个 进程完成它的工作终止之后，它的父进程需要调用wait()或者waitpid()系统调用取得子进程的终止状态。
前面我们介绍的k-近邻算法也可以完成很多分类任务，但是他的缺点就是含义不清，说不清数据的内在逻辑，而决策树则很好地解决了这个问题，他十分好理解。...决策树的构建 一、KD3的想法与实现 下面我们就要来解决一个很重要的问题：如何构造一棵决策树？这涉及十分有趣的细节。...用剩余数据检验决策树，如果所建立的决策树不能正确回答所研究的问题，我们要对决策树进行修剪直到建立一棵正确的决策树。这样在决策树每个内部节点处进行属性值的比较，在叶节点得到结论。...得到最终分类树。 给出分类逻辑图（遵循多数投票法）： 至于最后的建树画图涉及R的绘图包ggplot，这里不再给出细节。...要实现C4.5算法，R提供了一个程序包RWeka，J48函数可以实现决策树的构建，至于cart算法，R中的tree包提供函数tree来实现决策树的构建。
路透社数据集新闻分类预测，是个多分类问题，对于多分类问题，主要注意几点： 1、如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层。...2、对于单标签、多分类问题，网络的最后一层应该使用 softmax 激活，这样可以输出在 N 个输出类别上的概率分布。 3、多分类问题的损失函数几乎总是应该使用分类交叉熵。...它将网络输出的概率分布与目标的 真实分布之间的距离最小化。 处理多分类问题的标签有两种方法。... #对于单标签、多分类问题，网络的最后一层应该使用 softmax 激活，这样可以输出在 N 个输出类别上的概率分布。 #这种问题的损失函数几乎总是应该使用分类交叉熵。...它将网络输出的概率分布与目标的 真实分布之间的距离最小化。 #处理多分类问题的标签有两种方法。
一、将一个类别区分成 1 2 4 8 二、后台保存时候 转成一个byte 存入数据库 三、SQL中区分类别的过滤条件：比如取分类2，那么就是 2=2 <!
public function __construct(array $attributes = []) { parent::__construct($attributes); //这里根据自己的字段修改...img'/ "; return "{$branch['id']} - {$branch['name']} $logo"; }); })); }); } //下面是自己的代码...... } 添加路由app/Admin/routes.php $router- resource('categories',CategoryController::class); select中使用分类树...$form- select('parent_id', __('Parent id'))- options(Category::selectOptions())- default(1); 总结 到此这篇关于...laravel admin实现分类树/模型树的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关laravel admin 分类树 模型树内容请搜索ZaLou.Cn
今天早上收到邮件，说有一个很紧急的问题，是关于sequence的。...导致这个问题的原因主要有两个： 1）设置的maxvalue值过小了。 2）sequence的cycle模式没有启用 从库里查看sequence的状态。...问题又跑到了dba这边， 关于maxvalue的值，官方文档是这么描述的。最大28位。...，有些字段却是NUMBER(9)，很明显设置maxvalue会带来更多的问题。...有一个细节需要注意的。 如果设置为28位，最高位是没有问题的。
你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法，每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。 本文中的所有方法都使用了数据集包中随R提供的虹膜花数据集。...这个数据集描述了虹膜花的测量结果，并且要求将每次的观察结果分类到三种花中的一种。...支持向量机 支持向量机（SVM）是一种在转换问题空间中使用点的方法，可以最佳地将类分为两组。...对于多种类别的分类方法是以一对多的模式进行的，SVM（支持向量机）还支持通过建模功能与最小量的允许误差的回归。 这个配方演示了虹膜数据集上的SVM方法。...总结 在这篇文章中，您使用虹膜花数据集找到了R中的非线性分类的8种方法。 每种方法都是通用的，可供您复制，粘贴和修改您自己的问题。
这个分类是在上一次修改文章分类的时候加上的，但一直都没有添加文章，原因很简单，因为数据库是我较弱的一环，肚里确实没多少可以记录的"墨水"。...所在的公司分工忒细致，数据库是和运维分开的，有专门的管理 Oracle 的 DBA 小组，所以我这样的 SA 就被剥夺了 DB 实践运维的机会。...我这个人有个不好的毛病，不喜欢按部就班的教科书式的学习知识，讨厌有的书前几章洋洋洒洒的介绍理论知识，看了就打瞌睡！最喜欢的就是在实例中学习，大把大把的理论，我非但记不住，甚至看着没精打采的！...当然运维本身知识面太广的原因，也导致了精力确实不太够。 言归正传，作为一名运维屌丝，对数据库终归还是要掌握下的！ ? 后续在这个分类会记录一下我的数据库学习笔记，希望勉励自己，能够坚持学习下去。
本文实例讲述了PHP实现无限极分类生成分类树的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 现在的分类数据库设计基本都是：每一个分类有一个id主键字段，一个pid指向父类的id，这样便可实现无限级分类，取出的数据就是如下的格式： $arr = array( array...pid" => 2 , 'cat' => '栏目十三'), array("id" => 14, "pid" => 13 , 'cat' => '栏目十四') ); 不多说，直接上处理代码： //生成无限极分类树...} foreach($arr as $k => $v){ $pid = $v['pid']; //获取当前分类的父级id if($pid == 0){ $tree[] = & $arr[$k]...= & $arr[$k]; //如果存在父级栏目，则添加进父级栏目的子栏目数组中 } } } return $tree; } 测试运行： $cat = make_tree($arr); print_r(
,这个新的变量也指向了这个"test"常量. (2)String str = new String("test"); //此种方式会在堆内存中new一个"test"对象实例,详细分析见下文. (1)只有使用引号包含文本的方式创建的...String对象之间使用"+"连接产生的新对象才会被加入到字符串池中。...(2)对于所有包含new方式创建对象（包括null）的“+”连接表达式，它所产生的新对象都不会被加入字符串池中。...str4是在堆中创建的String对象，str3是在字符串池中创建的的"helloworld" 但是！以上的情况是一般情况！...String str4 = STR1 + STR2; System.out.println(str3 == str4); //false } } 回到开始提到的问题
Problem & Solution Problem_0 $ conda update conda Traceback (most recent c...
目前系统集成商对连锁超市行业特点和用户业务流程的了解还不够全面和细致，在“粗节”的可用性和完整性还成问题的时候谈“细节决定成败”，为时尚早。...用两个例子来说明这个问题：1、不少集成商都宣称在产品中提供了“先进的”生鲜管理模块，而实际上并没有掌握生鲜商品经营管理的特殊规律，还是按管理常规商品的思维方式来处理生鲜商品的数据。...”的数据要清理（已经忙不过来还添乱）；在所考察过的系统中，没有看到比较合理的解决方案，还是要用户用手工解决生鲜的成本核算问题。...（如果能像哥伦布那样跳出思维的窠臼，鸡蛋是完全可以竖得起来的，因为竖鸡蛋在技术上不是问题！）...由此，“需求变更的管理与控制”的理论研讨和“产品定义委员会”的机构设置也就应运而生了。这种严谨的态度没有错，但这种试图把动态的“细节”固化住的方法和思维的“出发点”却有问题！
现在得到一个需求，需要把生产环境的多个schema下的表结构复制到测试环境中的一个schema下。 生产环境和测试i环境的表空间配置都不一样。 目前可以考虑用如下的几种方式来实现。...1）使用exp/imp来做表结构的导出导入。 2）使用dbms_metadata.get_ddl来生成对应的ddl语句。 3）使用expdp/impdp来做表结构的导入导出。...最后只能使用传统的exp/imp来做了，根据我的经验，这方面exp/imp的速度一点也不逊色。...在尝试导入的时候，发现tablespace不匹配，因为测试环境和生产环境的表空间不同，而且因为lob字段的原因，会固执的去找原来的表空间。...这个时候就想起来impdp的remap_tablespace的优点了。
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