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问题引出:信息增量是什么?干什么用?一颗决策树中的非叶子节点有split函数,用于将当前所输入的数据分到左子树或者右子树。我们希望每一个节点的split函数的性能最大化。这里的性能是指把两种不同的数据分开的能力,不涉及到算法的时间复杂度。但是,怎么去衡量一个split函数的性能呢?这里我们使用信息增益来衡量III。如果III越大,说明该节点的split函数将输入数据分成两份的性能越好。下面图片..
这里讲解如何使用KH Coder。整个过程不需要编程知识。有两种导入数据的方式,第一种是将所有的文字放到一个txt文件中;第二种是将文字放到多个txt文件中,这些文件放到一个文件夹下。因为第二种更加常见,所以这里以后者作为例子来说明。软件下载路径请看本人这一篇哦:https://download.csdn.net/download/liangyihuai/13994713本软件默认是英文界面的,按
Java基本类型Java 虚拟机中的整型类型的取值范围如下:一、 byte 类型:值为 8 位有符号二进制补码整数,默认值为零。对于 byte 类型,取值范围是从-128 至 127(-2^7 至 2^7-1),包括-128 和 127。说明: 取值范围是10000000-01111111,注意《1》第一位是符号位,1表示负数,0表示正数。《2》八位数值当中最小
(静态)常量池:用于存放编译器生成的各种字面量和符号引用(符号引用区别于直接引用,后者在class字节码文件被虚拟机解析之后,符号引用将被替换为直接引用)。运行时常量池:(静态)常量池中的内容在类加载(这里的类加载指class字节码文件经过加载连接初始化的过程)后存放入方法区的运行时常量池中。相对于静态常量池,运行时常量池具有动态性,在程序运行的时候可能将新的常量放入运行时常量池中,比如使用St.
spark部署在单台机器上面时,可以使用本地模式(Local)运行;当部署在分布式集群上面的时候,可以根据自己的情况选择Standalone模式(Spark自带的模式)、YARN-Client模式或者YARN-Cluster模式、Spark on Mesos模式。 本地单机模式所有的Spark进程都运行在一台机器或一个虚拟机上面。Spark任务提交的方式为:spark-submit master=
Docker的性能损耗:以基因组分析流程为例IBM Research在2014年的一篇论文中,曾对比了Docker容器和虚拟机对CPU和内存的性能损耗,相比传统虚拟机技术,容器的性能更佳。那么对比物理机,Docker的性能又是怎样的呢?2015年9月的一篇论文『The impact of Docker containers on the performance of genomic pipelin
下面的内容是对docker的简单操作,包括启动docker,下载image,运行image,查看容器的详细信息、在容器中安装新程序,保持刚刚修改的容器,发布自己的镜像到docke Hub上。所有操作步骤是一步一步进行的,能够让初学者直观地感受一下docker的作用。说明:1、在看本博客之前,请先确认您已经安装好了docker。本人的docker运行在win上面。2、为了提高写博
GPU资源对神经网络模型的训练很重要,应充分利用电脑的显卡资源,加快模型的训练速度。这里是本人安装tensorflow-gpu的过程,记录了安装的步骤以及在每个步骤中参考的资料以及所遇到的坑。大体步骤:1. 使用pip安装tensorflow-gpu。2. 安装CUDA。3. 下载CUDNN并把copy其中相应的文件到CUDA所在目录的相应目录下。4. 检查系统环境变量。一开始可能会
tf.reduce_mean函数的作用是求平均值。第一个参数是一个集合,可以是列表、二维数组和多维数组。第二个参数指定在哪个维度上面求平均值。默认对所有的元素求平均。tf.reduce_mean比如,下面是对所有元素求平均值:x = tf.constant([[1., 1.],[2., 2.]])tf.reduce_mean(x)# 1.5当指定第二个参数的时候,指定
tensorflow模型的保存和恢复,save and restorehttp://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/78515913在本教程主要讲到:1. *什么是Tensorflow模型?*2. *如何保存Tensorflow模式?*3. *如何还原预测/迁移学习Tensorflow模型*?4. *如何导入其他已经训练好的模型,并进行自己的修改