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JetBrains 编程工具已准备好更新至 2023.2 | 版本更新

IDE 系列的第二个年度更新现已发布,涵盖 IntelliJ IDEA、WebStorm、PyCharm、DataGrip、GoLand、DataSpell 以及 All Products Pack 订阅中包含的其他工具。请参阅下面的摘要并更深入地了解您感兴趣的产品的更多信息。 JetBrains IDE 2023.2 更新带来多项可以增强您的开发体验的改进。该版本添加了 GitLab 集成以简化开发工作流,允许开发者直接从 IDE 处理合并请求。 该版本还包括多项用户体验增强功能,例如 Search Everywhere(随处搜索)中的文本搜索、便于在打开的项目之间导航的彩色项目标题、Windows 和 Linux 主工具栏中重做的汉堡菜单,以及在 Project(项目)视图中按修改时间对文件排序。此外,2023.2 更新还包括用户界面改进和 bug 修正,旨在确保更流畅、更高效的开发体验。 此外,还有更多产品特定的更改: IntelliJ IDEA 2023.2 增强了对许多框架和技术的支持,包括 Kubernetes、Docker、Spring、GraphQL、HTTP 客户端、...

用案例带你认识决策树,解锁洞察力

本文分享自华为云社区《【机器学习 | 决策树】利用数据的潜力:用决策树解锁洞察力》,作者:计算机魔术师 。 决策树 1.1 分类 决策树是一种基于树形结构的分类模型,它通过对数据属性的逐步划分,将数据集分成多个小的决策单元。每个小的决策单元都对应着一个叶节点,在该节点上进行分类决策。决策树的核心是如何选择最优的分割属性。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART。 决策树的输入数据主要包括训练集和测试集。训练集是已知类别的样本集,测试集则是需要分类的未知样本集。 具体来说,构建决策树的过程可以分为如下几个步骤: 选择最优特征。在构建决策树时,需要从当前样本集合中选择一个最优的特征作为当前节点的划分属性。通常使用信息增益、信息增益比或基尼指数等指标来评估各个特征的划分能力,并选取最优特征。 划分子集。根据选取的最优特征,将当前样本集合划分成若干个子集。每个子集对应于一个子节点,且该节点所代表的样本集合与其父节点的样本集合不重复。 递归构建决策树。对于每个子节点,重复前两个步骤,直到所有的样本都被分配到叶子节点上,并且每个叶子节点对应着一个类别。 剪枝操作。由于决策树容易出现过拟合,因此...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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