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    基于sklearn的集成分类器理论代码实现

    理论 集成模型 集成分类器模型是综合考虑多种机器学习模型的训练结果,做出分类决策的分类器模型 投票式:平行训练多种机器学习模型,每个模型的输出进行投票做出分类决策 顺序式:按顺序搭建多个模型,模型之间存在依赖关系,最终整合模型 随机森林分类器 随机森林分类器是投票式的集成模型,核心思想是训练数个并行的决策树,对所有决策树的输出做投票处理,为了防止所有决策树生长成相同的样子,决策树的特征选取由最大熵增变为随机选取 梯度上升决策树 梯度上升决策树不常用于分类问题(可查找到的资料几乎全在讲回归树),其基本思想是每

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    java中hashCode和equals什么关系,hashCode到底怎么用的

    马 克-to-win:hashCode方法主要是Sun编写的一些数据结构比如Hashtable的hash算法中用到。因为hash很快,所以你往 Hashtable里放东西的时候,他先比一下,里面有没有现有的东西的hashCode和你一样,如果都不一样,证明是新的,就不再运行equals方 法了,直接放进Hashtable里了,很快。如果放的时候,Hashtable里面现有的某东西的hashCode和他一样,他再运行一下 equals,如不一样,则证明是新的,可以放入。equals也一样,证明确实是一样的,不让放入Hashtable。另外,Object的hashCode方法(Sun公司编的)是返回对象的内部地址。equals原始方法判断两个Object是否a==b,内存地址是否等(以下摘自sun的文档:As much as is reasonably practical, the hashCode method defined by class Object does return distinct integers for distinct objects. (This is typically implemented by converting the internal address of the object into an integer, but this implementation technique is not required by the JavaTM programming language.)

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    Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空值(dropna各种属性值控制超全)

    这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在的图片,我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片,我自己认为难度系数很高,我仅仅用了64个文字形容词就生成了她,很有初恋的感觉,符合审美观,对于计算机来说她是一组数字,可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了,我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦,可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章,每个人的写法都不同,但是都是适合自己理解的方案,我是用于教学的,故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习,期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多,只要我测试出新的用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您的三连支持与帮助。

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    领券