• <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>

            a tutorial on computer science

              C++博客 :: 首頁 :: 新隨筆 :: 聯系 :: 聚合  :: 管理 ::
              21 隨筆 :: 0 文章 :: 17 評論 :: 0 Trackbacks

            2016年2月28日 #

            stander random forest:  random K features, enum all values as split, find best split.

            LINKS:https://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest


            Extremely randomized trees: random K features, random a split value, find best split.
            ensemble Extremely randomized trees: use all data.

            LINKS:http://docs.opencv.org/2.4/modules/ml/doc/ertrees.html

            1. Extremely randomized trees don’t apply the bagging procedure to construct a set of the training samples for each tree. The same input training set is used to train all trees.
            2. Extremely randomized trees pick a node split very extremely (both a variable index and variable splitting value are chosen randomly), whereas Random Forest finds the best split (optimal one by variable index and variable splitting value) among random subset of variables.

              Extremely randomized trees用了所有的樣本作為訓練集;Extremely randomized trees隨機選一個特征和一個值作為分割標準;

              LINKS:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.ExtraTreeRegressor.html#sklearn.tree.ExtraTreeRegressor

              This class implements a meta estimator that fits a number of randomized decision trees (a.k.a. extra-trees) on various sub-samples of the dataset and use averaging to improve the predictive accuracy and control over-fitting.

              Extra-trees differ from classic decision trees in the way they are built. When looking for the best split to separate the samples of a node into two groups, random splits are drawn for each of the 
              max_features randomly selected features and the best split among those is chosen. When max_features is set 1, this amounts to building a totally random decision tree.

              extra-trees 的ensemble用了bagging,然后選取多個特征,每個特征隨機選一個值作為分割標準建樹。

              一種實現方法:
                     樣本bagging, random n features & random k values ,求最優,建樹。 

            posted @ 2016-02-28 21:01 bigrabbit 閱讀(338) | 評論 (0)編輯 收藏

            2014年5月15日 #

            主要類:
            CCNode

               CCDirector
               CCScene
               CCLayer


            定時更新:

               [[[CCDirector sharedDirector] scheduler] scheduleUpdateForTarget:self priority:0 paused:NO];

               //[[[CCDirector sharedDirector] scheduler] unscheduleUpdateForTarget:self];

            接收輸入:
               v0.99

                  CCStandardTouchDelegate

                  CCTargetedTouchDelegate

               v2.10

                  CCTouchOneByOneDelegate

                  CCTouchAllAtOnceDelegate

               [[[CCDirector sharedDirector] touchDispatcher] addTargetedDelegate:self priority:0 swallowsTouches:YES];

               //[[[CCDirector sharedDirector] touchDispatcher] removeDelegate:self];


            坐標系統:
               position是設置相對于父親節點的坐標
               self.anchorPoint和self.position重合


            多層:
               [cclayer.addchild cclayer];
               一層疊一層

            posted @ 2014-05-15 21:14 bigrabbit 閱讀(282) | 評論 (0)編輯 收藏

            2012年10月24日 #

                 摘要:   閱讀全文
            posted @ 2012-10-24 22:47 bigrabbit 閱讀(535) | 評論 (0)編輯 收藏

            2012年8月2日 #

                 摘要:   閱讀全文
            posted @ 2012-08-02 15:36 bigrabbit 閱讀(986) | 評論 (0)編輯 收藏

            2012年7月31日 #

                 摘要:   閱讀全文
            posted @ 2012-07-31 22:36 bigrabbit 閱讀(668) | 評論 (0)編輯 收藏

            2012年7月26日 #

                 摘要:   閱讀全文
            posted @ 2012-07-26 12:14 bigrabbit 閱讀(201) | 評論 (0)編輯 收藏

            2012年7月22日 #

                 摘要: UVA 10801 Lift Hopping  閱讀全文
            posted @ 2012-07-22 23:43 bigrabbit 閱讀(1163) | 評論 (0)編輯 收藏

            2012年7月13日 #

                 摘要:   閱讀全文
            posted @ 2012-07-13 09:02 bigrabbit 閱讀(1134) | 評論 (0)編輯 收藏

            2012年4月30日 #

                 摘要:   閱讀全文
            posted @ 2012-04-30 16:30 bigrabbit 閱讀(444) | 評論 (1)編輯 收藏

            2012年4月22日 #

            今天做了次CF,兩個小時比賽時間。。用一小時水了兩題之后,又用一個小時的龜速想了一個不知道什么玩意的玩意,比賽沒A掉,比賽結束A掉了。為什么要想那么久呢。。。。。。水題也要想那么久。。。。。小細節處理不好。。。。。
            不過話說CF的題目不錯,不像廣大中文OJ的無腦題
            http://codeforces.com/problemset/problem/180/E 
            不貼代碼了。


            posted @ 2012-04-22 17:23 bigrabbit 閱讀(329) | 評論 (0)編輯 收藏

            僅列出標題  下一頁
            国内精品久久久久久99| 久久久久人妻一区精品性色av| 国产精品gz久久久| 日本国产精品久久| 国产精品久久久久jk制服| 精品久久久久久无码国产| 国产精品久久久香蕉| 久久99免费视频| 国产精品久久久久免费a∨| 韩国三级大全久久网站| 久久天天躁狠狠躁夜夜2020一| 久久无码av三级| 亚洲va久久久噜噜噜久久狠狠| 国产免费福利体检区久久| 国产A三级久久精品| 国产精自产拍久久久久久蜜| 久久婷婷国产综合精品| 免费精品久久天干天干| 久久99精品久久久久久秒播 | 久久精品成人免费网站| 久久久久久国产精品免费免费| 久久久久无码精品国产| 亚洲国产成人久久笫一页| 久久精品国产精品青草app| 日本加勒比久久精品| 久久久国产精品福利免费 | 久久精品人人做人人爽电影| 久久久久久亚洲精品影院| 久久无码国产| 一本色道久久综合狠狠躁篇 | 综合网日日天干夜夜久久| 久久久久国产精品嫩草影院| 国内精品伊人久久久久妇| 少妇被又大又粗又爽毛片久久黑人| 久久国产高清一区二区三区| 亚洲午夜久久影院| 久久久无码精品午夜| 亚洲国产天堂久久久久久| 国内精品久久久久久久久电影网 | 99久久无码一区人妻a黑| AV色综合久久天堂AV色综合在 |