随机森林是一种监督式学习算法，适用于分类和回归问题。它可以用于数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等领域。随机森林是在决策树的基础上构建的。

准确度是衡量模型性能的最基本指标。它的定义非常简单，就是模型预测正确的次数占总预测次数的比例。准确度的计算公式是：

诸如String、Date等类对equals方法进行了重写的话，比较的是所指向的对象的内容。

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机可以在没有明确编程的情况下从数据中学习。通过学习模式，机器学习算法能够对新数据进行预测或做出决策。

线性回归是预测连续变量的一种简单而有效的方法。其数学模型假设因变量 y 与自变量 x 之间存在线性关系，用公式表示为：

当前的小变异检测技术，尤其是GATK的HaplotypeCaller，在大多数情况下表现优秀。然而，在复杂基因组区域的检测准确性仍有提升空间。随着测序技术在临床...

双11购物节即将来临，作为程序员的我们可以用代码的力量为消费者提供更多便利，帮助他们更聪明地消费。

机器学习已经成为当今技术进步的核心推动力量，推动了众多行业的创新。其背后依赖的是各种各样的算法，帮助计算机通过从数据中学习来完成任务。这篇文章将对常见的几类机器...

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xgboost （Extreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法。 熟悉机器学习的同学对这个模型应该是一点都不陌生。...

逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学...

我们在做RTSP|RTMP播放器的时候，有这样的技术诉求，开发者希望同时回调YUV、RGB数据，特别是Unity场景下，YUV数据用于渲染，RGB数据用于做视觉...

迭代加深搜索（Iterative Deepening DFS，IDDFS）是一种结合了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）思想的搜索方法。它通过逐步增...

在前几篇教程中，我们探讨了 sklearn 的基础、高级功能，异常检测与降维，时间序列分析与自然语言处理，模型部署与优化，以及集成学习与模型解释。本篇教程将专注...

Mime1为构建基于机器学习的集成模型提供了一个用户友好的解决方案，利用复杂的数据集来识别与预后相关的关键基因。

集成学习通过结合多个基学习器来提高模型的性能和稳定性。常用的集成学习方法包括袋装法（Bagging）、提升法（Boosting）和堆叠法（Stacking）。

模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中，使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署，如使用 Flask 构建 AP...

在前几篇教程中，我们介绍了 sklearn 的基础、高级功能，以及异常检测与降维。本篇教程将探讨两个进一步的应用领域：时间序列分析和自然语言处理（NLP）。