Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（下）-低调大师

Python机器学习（sklearn）——分类模型评估与调参总结（下）

2018-07-22 777

21.集成方法有随机森林（random forest）和梯度提升树（gradient boosted decision tree）GBDT

随机森林中树的随机化方法有两种：

（1）通过选择用于构造树的数据点
构造随机森林需要确定用于构造的树的个数
为了确保树与树之间的区别，对每棵树的数据进行自助采样
从样本数据中有放回的多次抽取（一个样本可能被抽取多次），抽取创建的新数据集要和原数据集大小相等（数据数量相同）

（2）通过选择每次划分测试集的特征
在每个节点处，算法随机选择特征的一个子集，并对其中一个特征寻找最佳测试，而不是对每个节点都寻找最佳测试。
使用参数max_features, 如果max_features= n_features，则每次考虑所有特征，即第二种随机性没用上
当max_features较大，随机森林中每棵树都会很相似（因为采用的

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JavaScript 设计模式之单例模式

1.单例模式单例就是保证一个类只有一个实例，实现方法一般是先判断实例存在与否，如果存在直接返回，如果不存在就创建了再返回，这就确保了一个类只有一个实例对象。在JavaScript里，单例作为一个命名空间提供者，从全局命名空间里提供一个唯一的访问点来访问该对象。单例模式的思路是：一个类能返回一个对象的引用（并且永远是同一个）和一个获得该实例的方法（静态方法，通常使用 getInstance 名称）。那么当我们调用这个方法时，如果类持有的引用不为空就返回该引用，否者就创建该类的实例，并且将实例引用赋值给该类保持的那个引用再返回。同时将该类的构造函数定义为私有方法，避免其他函数使用该构造函数来实例化对象，只通过该类的静态方法来得到该类的唯一实例实现1：最简单的对象字面量 var singleton = { attr : 1, method : function(){ return this.attr; } } var t1 = singleton ; var t2 = singleton ; 那么很显然的， t1 === t2 。十分简单，并且非常使用，不足之处在于没有什么封装性，...

2018-07-23

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【妹子说】今天这一集，我们来学学容器这一部分的最后一块内容，元组吧~ 元组很简单，核心就是一句话：可以看作是不可变的列表 T = (1,2,3,4) M = ('spam', 3.0, [11,22,33]) print(T[1]) print(M[2][0]) 2 11 元组有一种特殊的方法，可以一次性获取元组中的所有项 a,b = (1,2) print('a={},b={}'.format(a,b)) a=1,b=2 他也可以和其他元组进行连接操作 T1 = (1,2,3,4) T2 = (5,6,7,8) print(T1 + T2) (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 基于位置偏移的操作如索引和分片，元组和列表的用法完全一样。他和列表的关键区别在于他的不可变性，这有利于保持数据的完整性。至于说元组的排序，由于

2018-07-23

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Mario

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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Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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。