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美赛python学习d11——决策树，随机森林

Decision Trees Classification Trees 几种常用的决策树 ID3：由增熵原理决定C4.5：ID3用训练集的数据进行细小分割，这对新的数据没有意义，还会造成过拟合(overfitting)的问题，C4.5中增加了信息增益率，降低了过拟合的概率CART:用GINI指数决定如何分裂，但也存在过拟合的问题 实例 impor

Wemos D1 RGB 全彩灯

   RGB小灯依次点亮0-255级 1 void setup(){ 2 pinMode(D13, OUTPUT); 3 pinMode(D12, OUTPUT); 4 pinMode(D11, OUTPUT); 5 Serial.begin(115200); 6 } 7 int iex =0; 8 int level = 0; 9 int ports[3] = {D11,D12,D13}; 10 11 void loop(){ 12 13 fo

搬家第30天-excel中countif函数计算满足某个条件的个数

今天做一张表，需要统计表格中满足某个条件的数据个数，excel有一个函数countif，简单的条件个数统计没有问题。为了不至于忘记用法，把它写下来。 比如有这样一个表格 在D5到D11之间有一组数据，如果要统计这个范围内大于等于100的数据的个数，那么写入公式=COUNTIF(D5:D11,">=100")就可以了

Vue小tips-d11

一、管理员管理 1.网络请求 get axios.get('请求地址') axios.get('请求地址',{ params:{要提交的数据} }) axios({ url:'请求地址', method:'请求方式',//默认是get params:{要提交的数据} })   post axios.post('请求地址',{要提交的数据}) axios({ ur

Python中dict的使用

创建/增加dict数据：  方法一：常规创建 d1 = {"name":"xiaoming","age":15} 方法二：动态创建 d2 = {} d2["name"] = "xiaohong" d2["age"] = 16 方法三：关键字创建 d3 = dict(name = 'xiaohei',age = 18) 方法四：键值创建,该方法优势是通过不同键值