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JS动画效果

JavaScript 动画框架 框架封装 ---- 相信大家在很多门户网站上都可以看到动画的交互效果,通过这些动画生动地体现了我们在网页上的交互效果,现在我们就来学习一下这些动画效果的分解动作吧。...动画的实现思路都是通过连续改变物体的属性值来实现效果的。一般来说都是改变一个物体的left,right,width,height,opacity....li> 四.链式动画 首先把上面的简单运动框架抽取出来然后加上透明度的变化,放进一个人通用的JS文件里movement.js...filter: alpha(opacity:30); opacity: 0.3; } <script src="move.<em>js</em>...JSON的格式: {键:值,键:值} 完善后的运动框架<em>js</em>:movement.<em>js</em> function getStyle(obj,attr) { if(obj.currentStyle){

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CART决策原理(分类与回归

本文目录 CART理解 分类CART生成 2.1 基尼指数 2.2 应用基尼指数生成CART分类实例 回归CART生成 3.1 误差平方和 3.2 应用误差平方和生成CART回归实例 CART...CART(classification and regression tree):又称为分类回归,从名字可以发现,CART既可用于分类,也可以用于回归。...为了大家对CART有一个更清晰的理解,先放一张理解图: ? 从上图知CART决策分为分类CART和回归CART,只是在特征选择时一个采用基尼指数,一个采用残差平方和。...一般而言,训练集中预测值和真实值越接近说明拟合效果越好,但是有时数据过度地拟合训练数据,导致模型的泛化能力较差,在测试数据中的表现并不好。...其中T是任意子树,C(T)为子树的预测误差,分类用基尼指数,回归用均方误差。 |T|是子树T的叶子节点个数,a是正则化参数,用来平衡决策的预测准确度和的复杂度。

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分类回归算法---CART

一、算法介绍 分类回归算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策。...二、决策的生成 CART算法的决策采用的Gini指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类和回归时有些共同点和不同点,例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个表现完好,误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...决策算法之一C4.5 2. 数据挖掘之Apriori算法 3. 网页排序算法之PageRank 4. 分类算法之朴素贝叶斯分类 5. 遗传算法如何模拟大自然的进化? 6....分类回归算法---CART

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CART 分类与回归

本文结构: CART算法有两步 回归的生成 分类的生成 剪枝 ---- CART - Classification and Regression Trees 分类与回归,是二叉,可以用于分类,也可以用于回归问题...分类的输出是样本的类别, 回归的输出是一个实数。 ---- CART算法有两步: 决策生成和剪枝。...不同的算法使用不同的指标来定义"最好": 分类问题,可以选择GINI,双化或有序双化; 回归问题,可以使用最小二乘偏差(LSD)或最小绝对偏差(LAD)。...---- 分类的生成 (1)对每个特征 A,对它的所有可能取值 a,将数据集分为 A=a,和 A!=a 两个子集,计算集合 D 的基尼指数: ?...下面来看一下例子: 最后一列是我们要分类的目标。 ? 例如,按照“体温为恒温和非恒温”进行划分,计算如下: 恒温时包含哺乳类5个、鸟类2个 ? 非恒温时包含爬行类3个、鱼类3个、两栖类2个 ?

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文本分类算法的效果

基于统计的分类算法是主流,主要包括以下几种分类模型: 相似度模型(Rocchio、K-近邻)、 概率模型(贝叶斯)、 线性模型(LLSF、SVM)、 非线性模型(决策、神经网络)、 组合模型。...---- 分类算法效果评述 来源:《基于关键短语的文本分类研究》 很多实验证明无论分类算法如何改进,分类效果总难以提高,而且众多分类算法在训练集充分的情况下,几乎没有什么区别。...在周雪忠的实验中,统计数据表明词频特征表示的TFIDF/Rocchio的分类准确率在测试集相对充分时高于SVM,在特征表示和分类器相结合的实验中,TFIDF/Rocchio(W)取得了最好的效果,最后他得出结论...这些都证明在算法改进提高分类效果的基础上,文本分类效果的进一步提高已经不能单纯依靠算法了。...决策方便改写为形如if- then的分类规则,易于理解。

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分类回归算法---CART

一、算法介绍 分类回归算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策。...二、决策的生成 CART算法的决策采用的Gini指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类和回归时有些共同点和不同点,例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个表现完好,误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...剪枝的方法分为前剪枝和后剪枝:前剪枝是指在构造的过程中就知道哪些节点可以剪掉,于是干脆不对这些节点进行分裂,在分类回归中使用的是后剪枝方法,后剪枝方法有多种,比如:代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等等...对于分类回归中的每一个非叶子节点计算它的表面误差率增益值α,可以理解为误差代价,最后选出误差代价最小的一个节点进行剪枝。。 ?

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无限分类之子孙与家谱实现

无限分类在日常开发中很常见至少对于PHP程序员来说,如网站常见的商品分类、面包屑、省市联动、新闻分类等等,一个栏目又包含很多个子栏目子栏目又包含很多子栏目...。...这里介绍无限分类的子孙与家谱实现。 子孙数 子孙是用递归查找栏目的所有子类,以及子类的子类,子类的子类的子类。...[id] => 11 [name] => 南部县 [parent] => 5 ) ) 所有地区被打印出来,并且正常分类...---罗江区 --------旌阳区 ----南充 --------营山县 ------------星火镇 ----------------七涧乡 --------嘉陵区 --------南部县 家谱...家谱利用递归查找子栏目的父级栏目,父级栏目的父级栏目,父级栏目的父级栏目的父级栏目...

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