这篇文章主要介绍了ptyhon 随机森林算法及其优化详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 前言 优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合） 论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh） 优化思路计算...
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h>int main(int argc, char** argv) {int n = 300000000;double U;int random_num;srand(time(NULL)); //初始化随机数种子for (int i = 0; i < 10; i++){U = (double)rand() / RAND_MAX; //生成[0,1]之间的随机数random_num = (int)((n - 1)*U + 0.5); //生成[0,n-1]之间的随机数printf("%d ", random_num);}return 0; }
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 2.2 梯度下降(Gradient Descent) 2.2.1 什么是梯度下降 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景： 一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。 因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就...
* 红包算法，给定一个红包总金额和分红包的人数，输出每个人随机抢到的红包数量。* 要求：* 每个人都要抢到红包，并且金额随机* 每个人抢到的金额数不小于1* 每个人抢到的金额数不超过总金额的30%* 例如总金额100，人数10，输出【19 20 15 1 25 14 2 2 1 1】 //最少分得红包数private static final double min = 1;//最多分得红包数占比private static final double percentMax = 0.3;public void allocateMoney(double money, ...
先来思考一个问题：有一个大小为 100 的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 1 个数？ 最简单的方法是利用系统的方法 Math.random() * 100 ，这样就可以拿到一个 0 到 99 的随机数，然后去数组找对应的位置就即可。 接下来在思考一个问题： 有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 50 个数？ 注意数字不能重复！如果根据上面的思路，你第一想法是：随机 50...
Bagging算法：?凡解：给定M个数据集，有放回的随机抽取M个数据，假设如此抽取3组，3组数据一定是有重复的，所以先去重。去重后得到3组数据，每组数据量分别是s1,s2,s3，然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图： 随机森林算法：一般用于大规模数据，百万级以上的。在Bagging算法的基础上，如上面的解释，在去重后得到三组数据，那么再随机抽取三个特征属性，选择最佳分割属性作为节点来创建决策树。可以说是随机森林=决策树+B...
代码不多,先看效果: 类代码: 1 static class ShuffleCards2 {3 private static int lastHash = 0;4 public static void Work(byte[] cards)5 {6 if (lastHash == 0)7 lastHash = System.Environment.TickCount;8 int len = cards.Length - 2;9 int mod = 0; 10 byte temp = 0; 11 for (int i = cards.Length - 1; i >= 0 && len>0; i--) 12 { 13 ...
1 /// <summary>2 /// Alias别名算法3 /// </summary>4 public class AliasMethod5 {6 /* The probability and alias tables. */7 private int[] _alias;8 private double[] _probability;9 10 public AliasMethod(List<Double> probabilities)11 {12 13 /* Allocate space for the probability and alias tables. */14 _probability = new doub...
点此看题面 大致题意： 用随机算法求一张图的最大独立集：每次随机一个排列，从前到后枚举排列中的点，如果当前点加入点集中依然是独立集，就将当前点加入点集中，最终得到的点集就是最大独立集。求这个随机算法的正确率。 前言 \(PKUWC\)的题目就是妙啊。 题目很神仙，但看完题解后就很简单了，可这种东西像我这般蒟蒻根本想不到啊...... 状压\(DP\) 设\(f_{i,j}\)表示当前已考虑过点集\(i\)，最大独立集为\(j\)的方案数。 每次我...
题意 有一种贪心求最大独立集的算法：随机一个排列 按顺序加入独立集，如果一个点能加入，就加入\({S}\)给出一张图，问得出正确答案的概率。 \(n \leq 20\) 传送门 思路 用 \(dp[i][s]\) 表示排列集合为 \(i\)，最大独立集的大小为 \(s\) 的方案数，\(a[x]\)表示与\(x\)相连的点集。 考虑加入一个可行点，会使与它相连的所有点不能再加入，这些点的排列顺序无关答案，可以直接将他们随便放到后面的排列中去，即乘上\(A(n-count[i]-...
随机森林（Random Forest，简称RF） 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵树就可以叫做森林了，这也是随机森林的主要思想“集成”的体现。 每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类...
题意 略。 题解 听说考场上暴力搜出独立集有90分 这道题的状态还是挺难找的。 初始排列为空。考虑设\(f_{s, i}\)表示当前状态，独立集为\(s\)，已经不在独立集里面（即与\(s\)中的点有连边）且还没有加入排列的点数为\(i\)。 则有初始状态\(f_{0, 0} = 1\)。 考虑转移，如果某一个点可以加入这个独立集，则： \[ f_{s \cup \{x\}, i + \text{new}(x, s)} += f_{s, i} \ (x \notin s) \] 其中\(new(x, s)\)代表的是与\(x\)有连边，并...
题面 Solution 考虑状压DP。按照题意我们按顺序加点，如果该点不能加入独立集，那么这个点可以插在之后排列的某一个位置中。 我们记在独立集中的点的集合和不在独立集中的点的个数，设 \(F(S,i)\) 表示当前独立集点的集合为 \(s\)，还有 \(i\) 个点没有插入排列。 可以用高维前缀和预处理每个集合的相邻的点（包括集合本身的点。记为 \(g(S)\)），这样就可以 \(O(n^2 \times n^2)\) 的预处理每个点 \(u\) 当前集合加入独立集 \(s\)...
PKUSC 2018 随机算法 \[ made \ by \ Ameiyo \]题目连接 用 $ f[i][s] $ 表示已经有 $ i $ 个点在排列里面，最大独立集的集合为 $ s $ ，这样的方案数。 对于当前不能加入最大独立集的点，在之后仍然不能加入，所以这些点可以被视为相同点，当做消耗品一样使用即可。 而可以加入的点，即加入后会使最大独立集变大的点，就直接放进 $ s $ 就行了。 #include <cstdio> #include <cctype> #include <cstring> #include <iostream> #in...
我有以下形式的随机二叉树 12 13、14 29、26、89 每个节点都有两个子节点,即(12-(13,14),13-(29,26),14-(26,89)).在这里,我需要以[[12,13,29],[12,13,26],[12,14,26],[12,14,89]]的形式返回所有可能的路径.我尝试了以下代码.我有更新列表的问题.提前致谢.class Tree:def __init__(self, data, left=None, right=None):self.data = dataself.left = leftself.right = rightdef __str_(self):return '%s' % self.datadef makeList(tr...