森林random forest 0012
逛森林
这是一道模板题 首先，对任意时刻，\(u\)->\(v\)这条路径上的点都是不会变动的（就是说，比如，如果某时刻从\(1\)到\(4\)的路径为\(1\)->\(3\)->\(4\)，那么对之后的任意时刻，这条路径都是这个，既不会改变顺序，也不会新增节点，更不会删除已有节点），所以我们可以把所有有效 ......
随机森林代码实现（奥拓数据分类）
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("./data/train.csv") data.head() import seaborn as sns sns.co ......
F - Random Update Query
F - Random Update Query Problem Statement You are given an integer sequence $A = (A_1, A_2, \ldots, A_N)$ of length $N$. We will perform the following ......
Random伪随机数，生成的数大部分相同
Random是主要产生伪随机数的类，它主要包括两个构造函数（无参构造函数和带一个Int32类型参数的构造函数），无参构造函数主要采用系统时间作为随机种子，带参数的构造函数需要自己去指定随机种子。而在很短的时间内生成大量随机数的时候，由于时间相当短暂，很大的可能性一部分随机数生成时，取到作为随机种子的 ......
random
1、浮点数random.random() 的返回值是在 [0, 1)（左闭右开区间）内的随机浮点数。这意味着它可以取到 0，但不包括 1。所以，random.random() 可以返回 0，但不能返回 1。 import random print(random.random()) # [0, 1) ......
【题解】AtCoder abc322_f Random Update Query
传送门：https://atcoder.jp/contests/abc332/tasks/abc332_f 容易发现，对于一个位置 $i$，$A_i$ 的最终值是由对 $i$ 的最后一次赋值操作决定的；因此，将所有操作按时间顺序倒过来考虑，则由第 $j$ 次操作决定 $A_i$ 最终值的概率为"在第 ......
随机森林
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier(n_estimators=22,max_depth=7,min_samples_split=33,min_samples_leaf=18) ......
R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度因素、参数调优可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34495 原文出处：拓端数据部落公众号 是什么让一个电影受欢迎？ 也许是影片的总收入（影院条目和DVD sellings）。我们选择的变量将是票房（gross） 或观众评分（movie_facebook_likes）。众所周知，关于IMDB和番茄 ......
Unsourced Multiple Access With Random User Activity论文复现
仿真内容 文件中包含了一个关于无源多用户接入（Unsourced Multiple Access，UMA）系统的 MATLAB 数值例程，用于评估随机用户活动情况下的随机编码界限。 这个工作主要在论文 [1] 中介绍，该论文题为 "Unsourced Multiple Access With Ran ......
无人机高空巡查+智能视频监控技术，打造森林防火智慧方案
将无人机采集的音视频信息实时传输回地面站、指挥中心，管理员可以通过实时高清视频监控了解到森林防火巡视现场的情况。 ......
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm Minzhu Xie 1, Ruijie Xie 2, Hao Wang 3 Affiliations exp ......
[ARC165E] Random Isolation 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 略有些套路的概率题，不过中间的把操作序列看成排列的操作还是很妙的 首先套路的考虑期望的线性性，有两个方式：把贡献放在点上或点集上，这里采用后面的方式做 对于每一个树上的集合 \(S\)，假设大小为 \(n\)，相邻的点为 \(m\) 考虑这个集合独立的限制为：相邻的 ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
Python的随即模块random
1、随机小数 import random # 大于0且小于1之间的小数 res = random.random() print(res) # 0.6102580330717722 #大于10小于88的小数 res1 = random.uniform(10,88) print(res1) # 75.8 ......
随机森林的nodesize值
首先，什么是nodesize值，以及它的含义和作用。 nodesize值是指定每个叶子节点最少包含的样本数量的整数值，它是随机森林算法的一个重要的参数，它影响了随机森林的复杂度和泛化能力。 nodesize值的含义和作用是控制决策树的生长和剪枝，以及随机森林的随机性和准确性。 当nodesize值较 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
数据分享|python分类预测职员离职:逻辑回归、梯度提升、随机森林、XGB、CatBoost、LGBM交叉验证可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34434 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Shilin Chen 离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构 ......
FPGA入门笔记007_A——按键消抖模块设计与验证（状态机、$random、仿真模型、task语法）
实验现象： 每次按下按键0，4个LED显示状态以二进制加法格式加1。 每次按下按键1，4个LED显示状态以二进制加法格式减1。 知识点： 1、testbench中随机数发生函数$random的使用； 2、仿真模型的概念 1、按键波形分析： 按键未按，FPGA管脚检测到高电平。 按键按下，FPGA管脚 ......
C++随机数random库 介绍及应用
一、摘要 随机数可以应用在很多场景下如游戏抽卡、抽奖、场景生成、洗牌，歌曲app中的随机播放，社交app中的匹配等以及随机化算法。 以下是针对C中随机函数rand、C++random库使用的总结，以及一些随机应用例子 二、C/C++ 中的rand 函数 使用时需要引入头文件<stdlib.h> 该函 ......
java基础学习：random随机数，random案例
1.Random使用步骤： package com.itheima.Random; import java.util.Random; public class Random1 { public static void main(String[] args) { Random random=new R ......
[ABC277G] Random Walk to Millionaire 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 首先 \(O(n^3)\) 的 \(dp\) 是显然的，令 \(f_{i,j,k}\) 为第 \(i\) 步在 \(j\)，当前等级为 \(k\) 的 \([i,n]\) 步获得钱数的期望，转移枚举出边即可 一个很妙的优化是：贡献都是 \(k^2\) 的形式，所以我 ......
神经网络入门篇：详解随机初始化（Random+Initialization）
当训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 来看看这是为什么。 有两个输入特征，\(n^{[0]} = 2\)，2个隐藏层单元\(n^{[1]}\)就等于2。 因此与一个隐 ......
【4.0】常用模块之random模块
【一】导入模块 import random 【二】随机小数 【1】默认区间的小数(random) 大于0且小于1之间的小数 import random # 默认是 大于0且小于1之间的小数 res = random.random() print(res) # 0.24512653841495302 ......
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
R数据分析：集成学习方法之随机生存森林的原理和做法，实例解析
很久很久以前给大家写过决策树，非常简单明了的算法。今天给大家写随机（生存）森林，随机森林是集成了很多个决策数的集成模型。像随机森林这样将很多个基本学习器集合起来形成一个更加强大的学习器的这么一种集成思想还是非常好的。所以今天来写写这类算法。 集成学习方法 Ensemble learning meth ......
Paper Reading: Deep Forest
本文使用不可微模块实现深度学习进行的探索，提出了一种非 DNN 的深度森林算法 gcForest(多粒度级联森林)。gcForest 具有级联结构，可以通过森林进行表示学习。它的表征学习能力可以通过多粒度扫描进一步增强，从而可能使 gcForest 具有上下文或结构感知能力。级联的级别可以自动确定，... ......
羚通视频智能分析平台烟雾火焰识别算法 安防视频监控森林防火烟雾火焰算法识别
随着科技的飞速发展，人工智能技术已经深入到各个领域，其中安防视频监控是其重要的应用场景之一。在众多安防视频监控应用中，森林防火烟雾火焰识别尤为重要，因为森林火灾的发生往往会带来巨大的生态破坏和人员伤亡。为了更有效地预防和控制森林火灾，羚通视频智能分析平台推出了一款具有高精度烟雾火焰识别算法的安防视频 ......
OpenSSL - Generate random string
zzh@ZZHPC:~$ openssl rand -hex 64 273fabd76b8dd62621325e4b04af332dd739702ae553ffc034a4af205faedbfee21202d3808e3640770b682c151aaa8308871533572d60947724 ......