摘要：
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一个强大的工具，用于模拟具有隐藏状态的时间序列数据。HMM广泛应用于多个领域，如语音识别、自然语言处理和生物信息学等。在处理HMM时，主要集中于三个经典问题：评估问题、解码问题和学习问题。三个问题构成了使用隐马尔可夫模型时的基础 阅读全文
摘要：
↵ Linux系统上安装和配置Java JDK 11可以通过多种方式完成，包括使用包管理器（如apt-get或yum，取决于Linux发行版）或手动安装。Linux发行版的包管理器没有提供Java JDK 11，或者需要更精细的安装控制，可以手动下载并安装JDK。 参考文档：Java JDK11 阅读全文
摘要：
Python机器学习中，决策树是一种常用的分类和回归模型。决策树可以处理数值型特征和类别型特征。对于文本特征，决策树通常使用词袋模型 (BOW) 或 TF-IDF 模型进行处理。在处理文本特征时，决策树（和机器学习算法通常）不能直接处理原始文本。文本必须首先转换成算法能理解的数值形式。 参考文档 阅读全文
摘要：
Python 机器学习中，特别是在决策树算法的应用中，处理类别型特征是一个非常重要的步骤。类别型特征（也称为分类变量）是指那些取值为固定几个类别的特征，例如性别（男/女）、颜色（红/蓝/绿）等。相对于数值型特征，类别型特征不能直接用于大多数机器学习模型的数学计算，因此需要通过某些方法转换成模型能 阅读全文
摘要：
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。numpy.zeros 函数用于创建一个指定形状（shape）和数据类型（dty 阅读全文
摘要：
Python 机器学习中，特征提取是将原始数据转换为能够被模型有效利用的格式的过程。对于决策树模型而言，特征提取尤其重要，因为好的特征可以显著提升模型的预测性能。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的特征提取方法。数值型特征是机器学习中常见的一种特征类型，它指的是可以表示为数字的特征。特别是在 阅读全文
摘要：
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中full方法的使用。 参考文档：Python num 阅读全文
摘要：
Java Development Kit (JDK) 11，是Java平台的一个主要升级版，属于长期支持（LTS）版本，由Oracle公司于2018年9月发布。作为一个LTS版本，JDK 11将会得到长期的支持和更新，这使得它适用于那些寻求稳定性和长期支持的企业和应用程序。JDK 11的发布标志 阅读全文
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Python 机器学习中，CART（Classification And Regression Trees）算法用于构建决策树，用于分类和回归任务。剪枝（Pruning）是一种避免决策树过拟合的技术，通过减少树的大小来提高模型的泛化能力。CART剪枝分为预剪枝和后剪枝两种主要方式。 参考文档：P 阅读全文
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Python 机器学习中，基尼指数是衡量数据集分割纯度的一个重要指标，特别是在构建分类决策树时。基尼指数可以帮助我们确定最佳的特征和特征值来分割数据集，从而构建出高效准确的决策树模型。在构建决策树时，选择最佳的分割特征和分割点是非常关键的，这通常是通过一些准则来评估的，如信息增益（基于熵）或基尼 阅读全文