森林random forest 0012
Paper Reading: DBC-Forest: Deep forest with binning confidence screening
针对 gcForestcs 受高置信度但精度较低的实例影响的问题，本文提出了一种深度分箱置信度筛选森林算法。该算法采用基于置信度对实例进行分箱，这种方式可以检测到分区错误的实例，将更精确的实例传递到后续层次。实验结果表明，对于相同的训练超参数，DBC-Forest 模型比 gcForest 和 gc... ......
R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344 最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析 决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点 ......
Paper Reading: Learning from Weak-Label Data: A Deep Forest Expedition
目录研究动机文章贡献本文方法标签补码结构标签频率估计与补码标志机制LCForest 整体框架实验结果实验设置基因功能分析任务实验文本分类任务实验场景分类任务实验医学自然语言处理实验优点和创新点 Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到 ......
sv的LSB 使用+SV的protect类型+RAL模型的lock原因+C语言结构体中的冒号用法+uvm版本在退出机制的区别+sv的random的seed生效问题+verdi的reserve的debug+vcs禁用打印屏幕输出+清空seqr中的seq+sv使用process开启进程和结束
sv的LSB 使用 https://blog.csdn.net/gsjthxy/article/details/90722378 等价关系 [LSB+:STEP] = [LSB+STEP:LSB] 伪代码： bit [1023:0] mem; bit [7:0] data; j = 0..100 m ......
Valuable Forests
Description 对于一棵带标号无根树 \(T\)，我们定义其价值为 \(\sum_{u\in Son(T)} (d(u))^2\)，其中 \(d(u)\) 为点 \(u\) 的度数。一个森林的价值为其所含所有无根树的价值和。求 \(n\) 个点的所有森林的价值和，答案对给定质数取模。 Sol ......
聊聊基于Alink库的随机森林模型
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽 ......
Python模块之 random
作用： random.randint 函数是Python内置的随机数生成函数之一，用于生成一个指定范围内的整数。 必要操作： >>> import random 安装： python 内置函数，无需安装 导入包： >>> import random 帮助查看： >>> help(random) 或 ......
matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22160 最近我们被客户要求撰写关于分位数随机森林（QRF）回归树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个例子展示了如何使用分位数随机林来检测异常值 分位数随机林可以检测到与给定X的Y的条件分布有关的异常值。 离群值是一些观测值，它的位置离数据集 ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处：拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
random：Python随机数的生成与应用
# 前言 在实际的开发中，经常会用到[随机数](https://so.csdn.net/so/search?q=%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%95%B0&spm=1001.2101.3001.7020)生成。而random库专用于随机数的生成，它是基于Mersenne Twister算 ......
视频融合平台EasyCVR如何使用视频监控系统搭建森林防火与人车管理系统解决方案
安防视频监控平台EasyCVR是一个具有强大拓展性、灵活的视频能力和轻便部署的平台。它支持多种主流标准协议，包括国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，还可以支持厂家的私有协议和SDK接入，例如海康Ehome、海大宇等设备的SDK。该平台不仅拥有传统安防视频监控的功能，还具备接入AI智 ......
（转）树、森林与二叉树之间的转换
原文：https://heptaluan.github.io/2020/04/02/Essay/19/ 本章我们主要来看一下树、森林和二叉树之间的相互转换以及赫夫曼树的相关概念 普通树转换为二叉树 我们借助图片来进行了解，首先下图是一颗普通的树，它有三个结点，所以明显不是二叉树 如果将其转换成相应的 ......
R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 原文出处：拓端数据部落公众号 概述： 众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习 ......
random模块os模块
random模块os模块 random模块 import random # print(random.random())#o-1的小数0.654381741577838 # print(random.uniform(1,3))#大于1小于32.1890586235082763 # print(ran ......
方案：AI赋能，森林防火可视化智能监管与风险预警系统解决方案
前端设备支持GPS/北斗定位，只要设备在线，就可以通过4G/5G无线网络实时向EasyCVR平台上传输设备位置信息，根据业务自带的GIS地图功能 ......
# 用random模块生成随机验证码
def get_code(n=4): # 默认生成4位 # 定义一个空字符串 code = '' for i in range(n): # 将生成的随机整数转化为字符串 random_int = str(random.randint(0, 9)) # 0-9之间的整数 # 将ASCII编码转为字母 ......
2023.9.20 randomization
HDU 6804 把一班的同学看做正数重量，二班的是负数重量，做一个背包。 把一班和二班的同学随机打乱，这样的话，计算中间的值域就不会太大，背包要计算的也缩小了。 可以看做是“随机游走”。 HDU 6242 由于题目要求的是 \(n/2\) 个点的圆心，我们随机取三个点求圆心，都取到这 \(n/2\ ......
机器学习算法原理实现——随机森林，核心是就是行列抽样，可以并行
记得参考之前的文章 机器学习算法原理实现——cart决策树：分类&回归 随机森林算法训练步骤： 代码实现（决策树复用了之前的深度剪枝实现）： # 导入numpy库 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score class ......
转载:孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效（power）和样本量计算
链接：> https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDA2MDQzMQ==&mid=2247484734&idx=1&sn=6c4a5ba21bad0058ead4f0e8d9399c72&chksm=ce2d6b5ef95ae248ae7566d87d8aa4a3 ......
win10 按键盘偶尔会出现一个光圈when pressing ctrl, randomly a white circle thing appears around my mouse curser.
when pressing ctrl, randomly a white circle thing appears around my mouse curser. Solution Two: This only applies if you have "Powertoys" installed. O ......
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处：拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度 ......
Paper reading: Improving Deep Forest by Exploiting High-order Interactions
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......
数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 数据集信息： ......
Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33632 原文出处：拓端数据部落公众号 机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没 ......
P3616 富金森林公园 题解
P3616 富金森林公园 题解 题意 给你 \(n\) 个点，有 \(m\) 次操作，每次操作可以改变一个数的值，也可以查询有多少连续的块，满足这个块内的所有数的值都大于查询的值。 分析 还是比较容易想到用数据结构或分块的，毕竟有同时存在修改和查询操作。但是维护什么？怎么维护？ 既然我们无法直接维护 ......
python中numpy.random.seed设置随机种子是否影响子进程
给出代码： from multiprocessing import Process import numpy as np class NN(Process): def __init__(self, id): super(NN, self).__init__() self.id = id def ru ......