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随机森林是多个回归决策树的集合。相对于回归决策树，随机森林有以下几个优点：（1）由于建立了多个决策树，因此随机森林可以降低单个决策树异常值带来的影响，预测结果更准确。（2）回归决策树采用了训练集的所有特征和样本，而随机森林采用训练集的部分特征构建多个决策树，相对于决策树回归降低了过拟合的可能性。相对于回归决策树，随机森林存在以下缺点：（1）随机森林的计算量相对于决策树更大。（2）由于采用训练集的部

解密信息是隐藏信息的逆过程，其过程比较简单，即提取载体文件中蓝色像素值为奇数的像素点，将空白图像中的这些像素点对应的位置赋予统一着色。信息隐藏是不让预期接收者之外的任何人知晓信息的传递事件或着信息的内容，文件相对隐秘文件的大小越大，隐藏后者就越加容易，因此，数字图像在互联网和其他传媒上被广泛用于隐藏信息。# 文本的位置在坐标(100,300)，使用字体cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN，

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为了判断未知样本的类别，已所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（Majority-Voting)，将未知样本与K个最近邻样本中所属类别占比较多的归为一类。其中，K表示要选取的最近邻样本的实例的个数，可以根据实际情况进行选择。当样本不平衡时，即一个类的样本数量很大，而其它类样本数量很小时，有可能导致当输入一个新

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的二分类模型，它的基本思想是寻找一个超平面来分割数据集，使得在该超平面两侧的不同类别的数据点到该超平面的距离最大化。SVM的目标就是要找到这个超平面。

为了判断未知样本的类别，已所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（Majority-Voting)，将未知样本与K个最近邻样本中所属类别占比较多的归为一类。其中，K表示要选取的最近邻样本的实例的个数，可以根据实际情况进行选择。当样本不平衡时，即一个类的样本数量很大，而其它类样本数量很小时，有可能导致当输入一个新

随机森林是多个回归决策树的集合。相对于回归决策树，随机森林有以下几个优点：（1）由于建立了多个决策树，因此随机森林可以降低单个决策树异常值带来的影响，预测结果更准确。（2）回归决策树采用了训练集的所有特征和样本，而随机森林采用训练集的部分特征构建多个决策树，相对于决策树回归降低了过拟合的可能性。相对于回归决策树，随机森林存在以下缺点：（1）随机森林的计算量相对于决策树更大。（2）由于采用训练集的部

这证明了PCA降维的确提取出了重要特征，并且这种特征可以更好地区分数据，从而避免了数据集的“高维灾难”。鸢尾花数据集是 Python 中 sklearn 库自带的数据集。数据本身是四维数据集，这里采用数据降维技术将数据降至二维，以便更好地可视化数据特征。由于数据集已经进行了预定义为三类，为了有效区分不同类型之间特征以及同类别间的联系，将在二维空间进行可视化操作。首先加载高维数据集（维度为4），并确

这是一个基于Django的包含注册及登录功能的web应用程序。该项目虽只有登录和注册功能，但是有一个非常漂亮的前端页面。