当前位置: 首页 > news >正文

陕西金顶建设公司网站/恶意点击竞价是用的什么软件

陕西金顶建设公司网站,恶意点击竞价是用的什么软件,石家庄建站凡科,湖南省建设工程施工合同示范文本OpenCV中的随机森林是一种强大的机器学习算法,旨在解决分类和回归问题。随机森林使用多个决策树来进行预测,每个决策树都是由随机选择的样本和特征组成的。在分类问题中,随机森林通过投票来确定最终的类别;在回归问题中&#xff0…

OpenCV中的随机森林是一种强大的机器学习算法,旨在解决分类和回归问题。随机森林使用多个决策树来进行预测,每个决策树都是由随机选择的样本和特征组成的。在分类问题中,随机森林通过投票来确定最终的类别;在回归问题中,随机森林通过平均所有决策树的预测结果来获得最终预测值。

随机森林的基本思想

随机森林是一种监督学习算法,它构建的“森林”是决策树的集合,通常使用Bagging算法进行集成。随机森林首先使用训练出来的分类器集合对新样本进行分类,然后用多数投票或者对输出求均值的方法统计所有决策树的结果。由于森林中的每一棵决策树都具有独立性,可以理解为是某一方面的研究“专家”,因而可以通过投票和求平均值的方法获得比单棵决策树更好的性能。

Bagging算法

由于随机森林通常采用Bagging算法对决策树进行集成,因此有必要了解Bagging算法的工作流程与原理。某些分类器的分类准确率有时只稍好于随机猜测,这样的分类器称为弱分类器。为了提高分类器的性能,通常使用集成学习(Ensemble Learning)的方法将若干弱分类器组合之后生成一个强分类器。

Bagging算法和Boosting算法是集成学习领域的基本算法。

Bagging算法的流程如下所示

在这里插入图片描述
可以看出,Bagging算法的流程分为训练和测试两个阶段。

训练阶段:从原始训练集中使用Bootstrapping抽样方法先随机抽取N个训练样本,之后把这N个训练样本放回原训练集,共进行k轮抽取,得到k个训练子集。使用这k个训练子集,训练k个基础模型(基础模型可以是决策树或神经网络等)。

测试阶段:对于每个测试样本,都使用所有训练好的基础模型进行预测;之后结合所有k个基础模型的结果进行预测。如果是回归问题,则采用k个基础模型的预测平均值作为最终预测结果;如果是分类问题,则对k个基础模型的分类结果进行投票表决,得票最多的类别为最终分类结果。

应用场景

随机森林算法是一种集成学习方法,主要用于解决分类和回归问题。应用场景包括:

  1. 商品推荐系统:可以根据用户历史行为,购买记录等数据,预测用户可能喜欢的商品,从而进行精准推荐。
  2. 医学诊断:可以根据病人的基本信息,症状等数据,预测病人是否患有某种疾病,并给出诊断及治疗方案。
  3. 金融风险评估:通过分析客户的个人信用记录,收入情况等数据,预测客户的违约概率,帮助银行制定个性化的信贷方案。
  4. 股票预测:通过分析历史股价,财务数据等信息,预测未来股价的走势。
  5. 图像识别:可以对图像进行分类,例如将动物图像进行分类,检测图像中是否有猫,狗等动物。
  6. 自然语言处理:可以进行文本分类,例如对新闻进行分类,判断某篇文章是属于国际新闻,体育新闻等。

下面是一个用OpenCV实现随机森林分类器的例子,具体步骤如下:

  1. 导入必要的库
    import numpy as npimport cv2
  1. 准备训练数据和标签
    features = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], np.float32)labels = np.array([0, 1, 1, 0], np.float32)
  1. 初始化随机森林分类器
    rf = cv2.ml.RTrees_create()
  1. 设置训练参数
    params = cv2.ml.RTrees_Params()params.max_depth = 2params.min_sample_count = 1params.calc_var_importance = True
  1. 训练随机森林
    rf.train(cv2.ml.TrainData_create(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels), cv2.ml.ROW_SAMPLE, params=params)
  1. 预测
    pred = rf.predict(np.array([[0, 0]], np.float32))print(pred)

这将输出预测的标签。

全部代码:

import numpy as np
import cv2# 生成示例数据
data = np.random.randint(0, 100, (100, 2)).astype(np.float32)
responses = (data[:, 0] + data[:, 1] > 100).astype(np.float32)# 创建并训练随机森林分类器
rf = cv2.ml.RTrees_create()# 设置终止条件(最大迭代次数,最大迭代次数,最小变化值)
rf.setTermCriteria((cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 100, 0.01))# 设置随机森林的最大深度
rf.setMaxDepth(10)# 设置每个叶子节点的最小样本数量
rf.setMinSampleCount(2)# 设置回归精度(对分类问题不适用)
rf.setRegressionAccuracy(0)# 设置是否使用代理(对分类问题不适用)
rf.setUseSurrogates(False)# 设置是否计算变量重要性
rf.setCalculateVarImportance(True)# 训练随机森林分类器
rf.train(data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, responses)# 测试分类器
test_data = np.array([[30, 70], [70, 30]], dtype=np.float32)
_, results = rf.predict(test_data)print("Predictions:", results.ravel())

官方文档地址
,点击跳转
https://docs.opencv.org/2.4/modules/ml/doc/decision_trees.html#cvdtreeparams

相关文章:

opencv 进阶20-随机森林示例

OpenCV中的随机森林是一种强大的机器学习算法,旨在解决分类和回归问题。随机森林使用多个决策树来进行预测,每个决策树都是由随机选择的样本和特征组成的。在分类问题中,随机森林通过投票来确定最终的类别;在回归问题中&#xff0…...

Spring Boot进阶(58):集成PostgreSQL数据库及实战使用 | 万字长文,超级详细

1. 前言🔥 PostgreSQL是一种广泛使用的开源关系型数据库,具有可靠性高、性能优异、拥有丰富的数据类型和扩展等优点,越来越多的企业和开发者开始使用它来存储和管理数据。而Spring Boot是一种快速开发的框架,可以简化开发过程并提…...

Java | 使用ServerSocket查找TCP可用端口

关注:CodingTechWork 引言 在项目开发中,有一个程序是专门给服务下发tcp端口占用的,但是tcp端口有时候会被其他服务给占用,此时端口就会冲突。本文提供一个工具类进行端口占用判断并返回可用端口。 代码 工具类 Slf4j public …...

【深入浅出C#】章节 9: C#高级主题:LINQ查询和表达式

C#高级主题涉及到更复杂、更灵活的编程概念和技术,能够让开发者更好地应对现代软件开发中的挑战。其中,LINQ查询和表达式是C#高级主题中的一项关键内容,具有以下重要性和优势: 数据处理和操作: 在现代软件中&#xff…...

【Git】git clone --depth 1 浅克隆

问题 PycharmProjects git clone git Cloning into risk-package... remote: Counting objects: 576, done. error: pack-objects died of signal 947/574) error: git upload-pack: git-pack-objects died with error. fatal: git upload-pack: aborting due to possible r…...

搭建 Gitlab

当设置和配置 GitLab 实例并执行诸如创建群组、项目、用户和上传代码等操作时,涉及到多个步骤,每个步骤都有特定的目的。让我们逐步解释每个步骤并说明其背后的原因: 安装必需的软件: yum install -y curl policycoreutils-python…...

CTFhub-sqli注入-报错注入

用到的函数 updatexml(1, ,1) concat(0x7e, ,0x7e) group_concat(目标值) right(,32) 1 1 1 union select updatexml(1,concat(0x7e,database(),0x7e),1) 1 union select updatexml(1,concat(0x7e,(select(group_concat(ta…...

中国人民大学与加拿大女王大学金融硕士让金融界短暂迷茫的你发现新的方向

此刻金融职场的你已经站在了金融金字塔的哪个层级?是正在金融界不断的改变自己,迎接着一个又一个的挑战成为了职场精英?还是转行的想法不断敲打着你,但是又不知道自己该干什么,能干什么,发现自己的职业核心…...

PHPEXCEL 导出excel

$styleArray [alignment > [horizontal > Alignment::HORIZONTAL_CENTER,vertical > Alignment::VERTICAL_CENTER],];$border_style [borders > [allborders > [style > \PHPExcel_Style_Border::BORDER_THIN ,//细边框]]];$begin_date $request->beg…...

Elasticsearch简介及安装

🍓 简介:java系列技术分享(👉持续更新中…🔥) 🍓 初衷:一起学习、一起进步、坚持不懈 🍓 如果文章内容有误与您的想法不一致,欢迎大家在评论区指正🙏 🍓 希望这篇文章对你有所帮助,欢…...

Python 密码破解指南:10~14

协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【OpenDocCN 饱和式翻译计划】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 收割 SB 的人会被 SB 们封神,试图唤醒 SB 的人是 SB 眼中的 SB。——SB 第三定律 十、加…...

Spring、SpringMVC、SpringBoot三者的区别

目录 Spring是什么? SpringMVC是什么? SpringBoot是什么? Spring、SpringMVC、SpringBoot三者之间的关系 Spring是什么? Spring是一个开源的应用程序框架,它提供了一种简易的开发方式,通过依赖注入和面…...

探索PDF校对:为何这是现代数字文档的关键步骤

在今日的数字化浪潮中,文档的创建与分享从未如此频繁。尤其是PDF,作为一个普遍接受的标准文件格式,其在企业、学术和日常生活中的应用已经无处不在。但随之而来的挑战是如何确保文档的准确性和专业性。让我们深入探索PDF校对的重要性以及它为…...

linux 同时kill杀死多进程实践

使用场景 当程序中有使用到多进程且进程数较多的情况,如下图,且需要通过控制台杀死所有的 GSM_run.py 的进程时,利用 kill 命令一个一个的去结束进程是及其耗时且繁琐的,这时就需要我们的kill多进程的命令工作了。 批量 Kill 进程…...

全流程R语言Meta分析核心技术

Meta分析是针对某一科研问题,根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法,对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法,最早出现于“循证医学”,现已广泛应用于农林生态,资源环境等方面。…...

打家劫舍00

题目链接 打家劫舍 题目描述 注意点 如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入&#xff0c;系统会自动报警0 < nums[i] < 400 解答思路 最初想的是使用深度优先遍历&#xff0c;到达任意一个位置时&#xff0c;小偷想要偷窃最高金额&#xff0c;一定要选择后面第2个房…...

​LeetCode解法汇总1267. 统计参与通信的服务器

目录链接&#xff1a; 力扣编程题-解法汇总_分享记录-CSDN博客 GitHub同步刷题项目&#xff1a; https://github.com/September26/java-algorithms 原题链接&#xff1a;力扣&#xff08;LeetCode&#xff09;官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台 描述&#xff1a; 这里有一幅…...

Go 语言在 Windows 上的安装及配置

1. Go语言的下载 Golang官网&#xff1a;All releases - The Go Programming Language Golang中文网&#xff1a;Go下载 - Go语言中文网 - Golang中文社区 两个网站打开的内容只有语言不同而已&#xff0c;网站上清晰的标注了不同操作系统需要对应安装哪个版本&#xff0c;其中…...

如何在不使用任何软件的情况下将 PDF 转换为 Excel

通常&#xff0c;您可能会遇到这样的情况&#xff1a;您需要的数据不在 Excel 工作表中&#xff0c;而是以数据表形式出现在 PDF 文件中。为了将此数据放入 Excel 工作表中&#xff0c;如果您尝试将数字复制并粘贴到电子表格中&#xff0c;则列/行将无法正确复制和对齐。因此&a…...

【C语言】动态内存管理(malloc,free,calloc,realloc)-- 详解

一、动态内存分配 定义&#xff1a;动态内存分配 (Dynamic Memory Allocation) 就是指在程序执行的过程中&#xff0c;动态地分配或者回收存储空间的分配内存的方法。动态内存分配不像数组等静态内存分配方法那样&#xff0c;需要预先分配存储空间&#xff0c;而是由系统根据程…...

adb 命令

1.adb shell dumpsys activity top | find "ACTIVITY" 查看当前运行的activity包名 2.adb shell am start -n 包名/页面名 打开应用的页面 3.查看将要启动或退出app的包名 adb shell am monitor 只有在启动或退出的时候才会打印 4.查看当前启动应用的包名 ad…...

Linux 进程间通信——消息队列

一、消息队列的原理 消息队列提供了一种从一个进程向另一个进程发送一个数据块的方法。每个数据块都被认为含有一个类型&#xff0c;接收进程可以独立接收含有不同类型值得数据库。 消息实际上是一个数据块&#xff0c;这个数据块是一个结构体&#xff0c;结构体由自己命名。消…...

ChatGPT在智能娱乐和游戏互动中的应用如何?

在智能娱乐和游戏互动领域&#xff0c;ChatGPT具有广泛的应用潜力&#xff0c;可以为用户带来更丰富、个性化和有趣的体验。从虚拟角色和游戏情节到实时互动和玩家支持&#xff0c;ChatGPT可以在多个方面为游戏产业带来创新和改变。 **1. **虚拟角色和NPC互动**&#xff1a;Ch…...

【Ubuntu】systemd 及其工具

什么是 systemd systemd 是一个用于管理 Linux 系统启动过程和系统服务的初始化系统。它是现代 Linux 发行版中广泛采用的初始化系统&#xff0c;负责启动和管理操作系统的各个组件。 systemd 的设计目标是提高系统启动速度、优化资源管理和提供更强大的服务管理功能。它引入…...

抖音seo矩阵系统源代码开发部署分享

一、 开发步骤分享 抖音SEO矩阵系统源代码开发部署分享&#xff0c;需要经验丰富的开发人员和服务器管理人员&#xff0c;以下是大致的步骤&#xff1a; 确定你需要的功能和设计&#xff0c;确定开发人员和设计师的角色和任务分配&#xff0c;以及开发进度和计划。 确定服务器…...

FastJson在Java后端方面解析使用(二)

​ JSON现在常用来做前后端数据交互&#xff0c;两个蝴蝶飞只是简单的对JSON做一下讲解和简单使用。关于JSON,我还了解的远远不够。由于本人经验有限&#xff0c;嘴皮子不溜&#xff0c;所以学术性&#xff0c;概念性&#xff0c;底层性的知识点暂时不做介绍。文章中有错误之处…...

PyTorch深度学习实战(5)——计算机视觉基础

PyTorch深度学习实战(5)——计算机视觉基础 0. 前言1. 图像表示2. 将图像转换为结构化数组2.1 灰度图像表示2.2 彩色图像表示3 利用神经网络进行图像分析的优势小结系列链接0. 前言 计算机视觉是指通过计算机系统对图像和视频进行处理和分析,利用计算机算法和方法,使计算机…...

ImageReader保存图片转 opencvmat

目录 ImageReader 直接保存图片&#xff0c;没成功&#xff0c;格式是yuv420&#xff0c;需要转换 转opencv nv21保存图片&#xff0c;测试ok rgb888 data保存图片&#xff1a; ImageReader 直接保存图片&#xff0c;没成功&#xff0c;格式是yuv420&#xff0c;需要转换 …...

【vue3+ts项目】配置husky+配置commitlint

上一篇文章中配置了eslint校验代码工具 【vue3ts项目】配置eslint校验代码工具&#xff0c;eslintprettierstylelint 1、配置husky 每次手动执行命令才能格式化代码&#xff0c;如果有人没有格式化就提交到远程仓库&#xff0c;这个规范就起不到作用了&#xff0c;所有需要强…...

html实现iframe全屏

前言 html浏览器全屏操作&#xff0c;基于jquery iframe全屏、指定标签全屏 实现 css /** 全屏*/ .lay-dbclick-box{position: relative;width: 100%;height: 100%; } .lay-dbclick-screen{position: absolute;top: 0;left: 0;width: 100%;height: 100%;z-index: 999999999…...