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独家 | 一文读懂随机森林的解释和实现(附python代码)

如今由于像Scikit-Learn这样的库的出现,我们可以很容易地在Python中实现数百种机器学习算法。它们是如此易用,以至于我们通常都不需要任何关于模型底层工作机制的知识就可以使用它们。虽然没必要了解所有细节,但了解某个机器学习模型大致是如何工作的仍然有帮助。这使得我们可以在模型表现不佳时进行诊断,或者解释模型是如何做决策的,这一点至关重要,尤其当我们想要说服别人相信我们的模型时。 在本文中,我们将介绍如何在Python中构建和使用随机森林(Random Forest)。除了查看代码之外,我们还将尝试了解此模型的工作原理。因为随机森林由许多决策树(decision tree)组成,所以我们先来了解一下单个决策树如何在一个简单的问题上进行分类。随后,我们将使用随机森林来解决一个现实世界中的数据科学问题。本文的完整代码在GitHu

排序算法的python实现

本文所有的排序方法都在列表上进行操作,首先定义交换任意两项位置的函数swap。 def swap (x,i,j): """ 交换x的i,j位置元素 """ temp = x[i] x[i] = x[j] x[j] = temp 1、选择排序 排序算法的逻辑非常简单,首先搜索整个列表,找到最小项的位置,如果该位置不是列表的第1项,就交换这两个位置的元素。然后从列表的第2个元素开始,重复上述过程,直到算法达到整个过程的最后一个位置,图形解释如下 代码如下 def selectionSort (x): i = 0 while i < len(x) - 1 : minindex = i j = i + 1 while j < len(x) : if x[minindex] > x[j]: minindex = j j+= 1 if minindex

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Rocky Linux

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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。