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或者foreach循环会处理Dispose()的必要调用吗？或者它们在foreach循环中根本不是必需的(因为可能循环重用了原本想要处置的资源())
浏览 8提问于2016-12-29得票数 2
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.NET中的CIFS服务器？
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数据存储在数据库中，在访问期间需要进行一些处理。为此，CIFS服务器是理想的解决方案。有人知道C#/.NET中的CIFS/SMB服务器实现吗？
Sharepoint也在做类似的事情。
浏览 8提问于2014-04-07得票数 5
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我是C++的新手，他试图实现Leo的随机森林算法。我在MATLAB中用语言编写了随机森林算法，我能够对我的博士论文进行98%的训练和测试，现在我需要使用C++来处理射频。关于使用其他多类随机森林算法的建议(Breimen的原算法)
浏览 5提问于2014-02-28得票数 0
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当使用scikit的分类器-学习多类问题时，是否需要用一种热编码对标签进行编码？例如，我有3个类，在将这些数据输入不同的分类器以进行培训时，简单地将它们标记为0、1和2。据我所知，它似乎运转正常。有些算法，如随机森林，本机处理分类值。对于logistic回归、多层感知器、高斯朴素Bayes和随机森林等方法，如果我没有弄错的话，这些方法似乎是本机处理分类值。这个评估是正确的吗？谁的科学知识-学习的分类器不处理这些输入本地和影响的序号？
浏览 1提问于2018-07-25得票数 3
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我有两个活跃目录林:森林A信任森林B(单向信任)。林A上的客户端不能与森林B上的域控制器进行目录对话，因为它们之间存在防火墙。森林中的域控制器A和B能够相互交谈(假设所有可能的端口)。我希望林A中的客户端能够通过森林A域控制器在森林B上执行跨林LDAP查询。通过使用crossRef，看起来客户端需要直接访问LDAP端口到目录B域控制器，还有其他方法可以实现吗？
浏览 3提问于2019-11-30得票数 0
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随机林火花加工数据
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使用的答案，我能够使用ml.classification.RandomForestClassifier训练一个随机森林，并使用经过训练的随机森林处理一个不确定的数据。我的问题是，我想保存这个经过训练的随机森林，以便在将来处理任何数据(具有与训练集相同的特性)。使用mllib.tree.model.RandomForestModel，它展示了如何保存经过训练的森林，但据我所知，只能在(并在将来处理) LabeledPoint RDD上进行培训。我
浏览 3提问于2016-01-24得票数 0
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我使用随机森林来预测数据集中的标签。我的问题是:使用随机森林进行10倍交叉验证是否有意义？从直觉上讲，我可以说，随机森林可以单独进行交叉验证--那么在每次分割中进行交叉验证和构建随机森林分类器会有什么好处吗？
浏览 2提问于2014-03-12得票数 0
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我有一个工业数据集和测试分类性能使用决策树(DT)，随机森林(RF)和集成分类器(EL)，如套袋，提升等。
，，问题是，对于所有的分类器，我都得到了相当相似的准确性。RF和EL依赖DT吗？
浏览 3提问于2021-08-04得票数 0
我有两个森林，森林A，森林B。森林A不信任森林B森林B信任森林A。用户在森林A中，我希望森林B使用A中的那些用户，并在B Exchange服务器中给他们提供邮箱，但通过A的域控制器进行身份验证。
这个是可能的吗？如果是这样的话，我怎么做呢？我不能使用联邦服务，因为我只有一个2010 Exchange服务器，它位于
浏览 0提问于2011-11-07得票数 3
我正在进行一项元分析，并希望在森林地块中包括一项研究，但将其排除在影响大小的元分析估计之外。也就是说，我希望将该研究纳入比较目的，但不希望它有助于实际的meta分析。出于比较的目的，我想将原始研究包括在森林地块中，但不想将其包括在约30项新研究的meta分析中。我看到可以处理丢失的数据()，但是如果我想要将它们包括在森林图中，我没有看到任何方法来指定要从模型本身排除的数据行。有什么建议吗？
浏览 2提问于2014-05-28得票数 1
我正在处理一个有监督的学习问题，并试图预测一个二进制标签，并使用随机森林进行预测。
我试着调整我的超参数，根据我的数据给我一个最好的模型。我可以用GridSearchCV()来做这件事，但是对于随机森林来说，这是正确的吗？如果我使用的是GridSearchCV()，那么训练集和测试集就会随每个折叠而变化。根据我的理解，我们可以在oob_true = True中设置RandomForestClassifier()，我们已经在评估外包装样品(所以简历已经在射频中建立了)。使
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
随机森林中的out - of - bag错误是什么？它是在随机森林中找到正确数量的树的最佳参数吗？
浏览 1提问于2013-08-31得票数 71
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例如，在列“Color”中，0表示蓝色，1表示红色，依此类推。我已经使用LabelEncoder对数据进行了预处理。
是否有必要将这些数据纳入SK-learn中的任何分类模型？我试图将数据拟合成随机森林模型，但精度极差。我也尝试过一次热编码将数据转换成虚拟变量，但是我的计算机在使用一次热编码后只能处理稀疏矩阵，问题是随机森林只能接受一个稠密矩阵，这将超过我的计算机的内存。在SK-学习中处理分类数据的正确策略是什么？
浏览 5提问于2015-01-09得票数 2
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我正在使用NLCD数据处理一个巨大的区域，森林和非森林的7个州。在一些林区内有一块地块(这是我正在写的硕士论文)。我已经用这个庞大的数据集难住了我问过的每个人，但我们确信有一个解决方案。森林/非森林区域是有符号的离散栅格。我能够通过划分森林区域将森林区域划分为多边形。我不能把非森林区域变成多边形(太大了)。所以我试着得到点的距离(点在多边形内)到森林多边形的边缘。你有什么建议可以得到一个点到森林</
浏览 0提问于2009-05-22得票数 3
由于类别是不平衡的，我的想法是创建许多不同的欠采样数据集，然后在每个数据集上训练一个随机森林分类器，最后从所有这些分类器的多数投票中获得我的最终预测。我的想法有效吗？我忽略了什么重要的一点吗？
谢谢
浏览 12提问于2018-01-08得票数 0
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1)随机森林是否需要归一化？( 3)在分割成列车和测试数据之前还是之后，我是否进行了正常化？4)我是否需要对未来对象的特征进行预处理，并对其进行分类？(在接受模型之后，而不是在测试期间)
浏览 1提问于2019-08-03得票数 2
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在Matlab中，我们使用TreeBagger()方法对随机森林进行训练。此方法的参数之一是树的数量。我使用随机森林作为分类方法。如何确定随机森林的树木数量？
浏览 0提问于2018-10-22得票数 2
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处理大数据进行随机森林分类
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我想要做的是生成虚拟变量，然后将数据库分割成大约一千块，应用随机森林并再次聚合结果。
也许可以通过租用服务器来完全避免这个问题。是否有这类服务的试用版本？
浏览 1提问于2016-07-27得票数 3
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