carte
机器学习-决策树系列-决策树-剪枝-CART算法-27
目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
Mac M2 启动 kettle web 服务 cart
查看本地资料库配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <repositories> <connection> <name>dses_etldb</name> <server>10.132.81.199</server> <type>MYSQL</type> ......
kettle从入门到精通 第二十三课 kettle carte 错误（java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded，Could not emit buffer due to lack of requests，java heap space）分析
1、Could not emit buffer due to lack of requests（无法发出缓冲区，因为请求不足。） 原因有两点：1）消费者处理数据能力较弱，如表输出步骤。2）消费者没有处理数据，如传递的数据中有字段type=1的数据，这种情况没有处理。 解放方案：针对 1）采用多线程处 ......
kettle从入门到精通 第二十二课 kettle carte web服务中文乱码
在windows 上面 carte服务的canvas画布展示的中文正常，但是在linux上面中文展示乱码，如下所示： 原因：linux 机器缺少字体所致。 kettle源码中使用字体： 解决方法： 安装字体即可，无需重启机器，参考如下连接安装字体https://blog.csdn.net/weixi ......
CART算法解密：从原理到Python实现
本文深入探讨了CART（分类与回归树）算法的核心原理、实现方法以及应用场景。文章首先介绍了决策树的基础知识，然后详细解析了CART算法的工作机制，包括特征选择和树的构建。接着，通过Python和PyTorch的实例代码展示了CART算法在实际问题中的应用。最后，文章评价了该算法的优缺点，并讨论了其在 ......
CART（Classification and Regression Trees）
CART（Classification and Regression Trees）是一种常用的决策树算法，既可以用于分类问题，也可以用于回归问题。CART算法由Breiman等人于1984年提出，是一种基于递归二分划分的贪婪算法。以下是对CART算法的详细解释： 1. 决策树的构建过程： CART算 ......
SPSS Modeler用K-means（K-均值）聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据|附文件数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32840 原文出处：拓端数据部落公众号 随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。而对于全国各省市而言，如何合理利用土地资源，通过科学的方法进行规划和管理，是提高土地利用效率的关键。 本文旨在应用SPS ......
linux centos7kettle使用Carte
1.下载安装kettle的方法请自行百度 2.启动carte服务 进入kettle目录 cd /opt/data-integration 方式一 #windowsCarte.bat ip port#例：Carte.bat 192.168.x.x 8080#linux./carte.sh ip por ......
机器学习算法原理实现——cart决策树
cart决策树示例： 本文目标，仿照sklearn写一个cart树，但是仅仅使用max_depth作为剪枝依据。 我们本次实现cart分类，因此用到gini指数： 为了帮助理解： 好了，理解了基尼指数。我们看下cart树的构建步骤： 注意还有几个细节： cart树每个treenode存储了哪些数据？ ......
强化学习实践：Policy Gradient-Cart pole游戏展示
摘要：智能体 agent 在环境 environment 中学习，根据环境的状态 state（或观测到的 observation），执行动作 action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶 - 案例与实践 [5.1]：Policy ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作步骤：智能体`agen ......
docker kette carte Debin 安装更换镜像 安装 libwebkitgtk-1.0-0
### 更改 镜像 ``` mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ echo "deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ buster main contrib non-fr ......
SPSS Modeler用K-means（K-均值）聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32840 原文出处：拓端数据部落公众号 随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。而对于全国各省市而言，如何合理利用土地资源，通过科学的方法进行规划和管理，是提高土地利用效率的关键。 本文旨在应用SPS ......
Vue / uniapp cart.js购物车
const cart = { namespaced: true, state: { //{"store_id":"","goods_id":"", "goods_name":"", "goods_price":"", "goods_count":"", "goods_small_logo":"", ......
关于电商解决方案里 Cart calculation 的数据库 Contention 问题
在电商开发领域中，"Contention on the database IO due to update of the cart, cart entries and promotion results" 指的是由于购物车、购物车条目和促销结果的更新而导致的数据库输入/输出（IO）冲突。 购物车是电 ......
kettle carte 警告 ssl
####如下报错 ``` 2023/05/26 10:03:40 WARN: Establishing SSL conncervgr's identity verification is not recommended. According to myySQL 5.5.45+，5.6.26+ and ......
kettle 在线服务 carte 数据 资源库默认大写 数据库使用默认端口
连接已存在资源库 原来是表名小写 直接设置mysql 表名小写 vim /etc/mysql/my.cnf # 值为 0 表示不进行转换，值为 2 表示区分大小写，并且会将表名存储为区分大小写的形式 lower_case_table_names = 1 遇到资源端口3307 kettle 确是330 ......