RF的优缺点

决策树意义: 分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构.决策树可以转换为一个if_then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布. 它着眼于从一组无次序.无规则的样本数据(概念)中推理出决策树表示形式的分类规则.假设这里的样本数据应该能够用“属性—结论”.决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好,并且复杂度小的一个可以自动对数据进行分类的树形结构,是树形结构的知识表示,可以直接转换为分类规则.因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题,现实中采用启发

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

一.问题引入 在做接口自动化时随着案例增多,特别是流程类案例增多,特别是asp.net的webform类型的项目,再加上数据库校验也比较耗时,导致RF执行案例时间越来越长,就遇到这样一个问题,705个接口测试案例(案例包含流程类案例,一个流程类案例可能包含3.4个单个案例,单个案例又都包含登录),通过Jenkins在单机上要跑13小时30分钟,而且目前还不是整个项目所有的接口测试案例,案例个数还在继续增长,一个系统假如有3.4000个接口那如果按照这个速度可能得跑一两天,这是很可怕的. 二.解决

机器学习算法太多了,分类.回归.聚类.推荐.图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验.通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法,诸如SVM,GBDT,Adaboost,现在深度学习很火热,神经网络也是一个不错的选择. 假如你在乎精度(accuracy)的话,最好的方法就是通过交叉验证(cross-validation)对各个算法一个个地进行测试,进行比较,然后调整参数确保每个算法达到最优解,最后选择最好的一个.但是如果你只是在寻找一

转载收藏一篇对nosql讲解的比较全面的文章:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/47908797 这篇文章将和大家聊聊为什么NoSQL会在关系型数据库已经非常普及的情况下异军突起? 诞生的原因 随着互联网的不断发展,各种类型的应用层出不穷,所以导致在这个云计算的时代,对技术提出了更多的需求,主要体现在下面这四个方面: 1. 低延迟的读写速度:应用快速地反应能极大地提升用户的满意度; 2. 支撑海量的数据和流量:对于搜索这样大型应用而

在这里收集下我自己对Mongodb的一些优缺点方面的认识,或者是通过其它比较可靠的网文上引用或者摘录的作为依据,这个是一个渐进的过程,也是随着我对Mongodb认识的加深而不断扩展的. (1)Mongodb的不足之处 1.在集群分片中的数据分布不均匀 2.单机可靠性比较差 3.大数据量持续插入,写入性能有较大波动 4.磁盘空间占用比较大 (2)Mongodb的过人之处 1.无模式 2.查询与索引方式灵活,是最像SQL的Nosql 2.支持复制集.主备.互为主备.自动分片等特性

一  Asynctask的优缺点? AsyncTask,是android提供的轻量级的异步类,可以直接继承AsyncTask,在类中实现异步操作,并提供接口反馈当前异步执行的程度(可以通过接口实现UI进度更新),最后反馈执行的结果给UI主线程. 优点: 1.简单,快捷 2.过程可控 3.使用的缺点: 缺点: 在使用多个异步操作和并需要进行Ui变更时,就变得复杂起来. Android的AsyncTask比Handler更轻量级一些,适用于简单的异步处理. 首先明确Android之所以有Handle

C/S和B/S,是再普通不过的两种软件架构方式,都可以进行同样的业务处理,甚至也可以用相同的方式实现共同的逻辑.既然如此,为何还要区分彼此呢?那我们就来看看二者的区别和联系. 一.C/S 架构 1. 概念 C/S 架构是一种典型的两层架构,其全程是Client/Server,即客户端服务器端架构,其客户端包含一个或多个在用户的电脑上运行的程序,而服务器端有两种,一种是数据库服务器端,客户端通过数据库连接访问服务器端的数据:另一种是Socket服务器端,服务器端的程序通过Socket与客户端的程序

先安装好RF框架,并配置后webdriver驱动到安装路径下,参考下面网址 http://www.cnblogs.com/ceshixuexi/p/7252480.html 1.cmd中打开ride.py GUI界面显示如下 2.主要是这样的结构进行操作 3.创建关键字 (1)先导入