11 2019 档案

随机森林的原理以及使用（集成算法）
摘要：1.什么是随机森林？ 随机森林其实就是多棵决策树. 通过对样本重新采样的方法得到不同的训练样本集，在这些新的训练样本集上分别训练学习器，最终合并每一个学习器的结果，作为最终的学习结果，其中，每个样本的权重是一样的.具体过程如下： 在该 方法中，b个学习器之间彼此是相互独立的，这样的特点使该方法更容易 阅读全文
posted @ 2019-11-30 15:37 程序界第一佳丽 阅读(3537) 评论(1) 推荐(0)
决策树的原理以及使用
摘要：1.什么是决策树 决策树是一种解决分类问题的算法。 决策树采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。 决策树由下边几种元素组成： 根节点：包含样本的全集 内部节点：对应特征属性测试 叶节点：代表决策的结果 预测时，在树的内部节点处用某一属性值进行判断，根据判断结果决定进入哪个分支节点，直到到达叶节 阅读全文
posted @ 2019-11-30 15:07 程序界第一佳丽 阅读(2893) 评论(0) 推荐(0)
梯度下降法以及实现
摘要：1.梯度下降的场景假设： 假如你想从山顶下山，但是迷雾重重，你看不清楚前方的路，假设你每一步走的距离是一样的，你想要尽快下山，那么你该怎么走？ 这个问题就相当于梯度下降，每走一步，直接找坡度最大的方向，在步长一定的情况下，下降的高度是最多的，所以下山最快。 这里坡度最大的方向其实就是梯度下降的方向。 阅读全文
posted @ 2019-11-30 12:02 程序界第一佳丽 阅读(460) 评论(0) 推荐(0)
logistic回归介绍以及原理分析
摘要：1.什么是logistic回归？ logistic回归虽然说是回归，但确是为了解决分类问题，是二分类任务的首选方法，简单来说，输出结果不是0就是1 举个简单的例子： 癌症检测：这种算法输入病理图片并且应该辨别患者是患有癌症（1）或没有癌症（0） 2.logistic回归和线性回归的关系 逻辑回归（L 阅读全文
posted @ 2019-11-28 09:01 程序界第一佳丽 阅读(12412) 评论(0) 推荐(0)
数据库面试题（实时更新）
摘要：1.基本关系中不同的列不能出自同一个域.（错误） 解析： 数据库中的域（域完整性）： 域完整性是对数据表中字段属性的约束，通常指数据的有效性,它包括字段的值域、字段的类型及字段的有效规则等约束，它是由确定关系结构时所定义的字段的属性决定的。限制数据类型,缺省值,规则,约束,是否可以为空,域完整性可以 阅读全文
posted @ 2019-11-13 21:43 程序界第一佳丽 阅读(616) 评论(0) 推荐(0)
python面试题（实时更新）
摘要：1.以下代码输出为： list1 = {'1':1,'2':2} list2 = list1 list1['1'] = 5 sum = list1['1'] + list2['1'] print(sum) 解析：10 b = a: 赋值引用，a 和 b 都指向同一个对象。 list1 和 list2 阅读全文
posted @ 2019-11-11 20:59 程序界第一佳丽 阅读(893) 评论(0) 推荐(0)
opencv简介以及环境搭建
摘要：1.opencv简介 opencv：全称：Open Source Computer Vision Library 是一个跨平台的计算机视觉库 可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序 应用领域：增强现实 ，人脸识别，手势识别，动作识别，动作跟踪，物体识别，图像分割，机器人 2.在wind 阅读全文
posted @ 2019-11-10 17:03 程序界第一佳丽 阅读(508) 评论(0) 推荐(0)