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late 14c., "fit, suitable, proper; affording accommodation; opportune, favorable," from Latin convenientem, present participle [现在分词] of convenire "to come together, meet together, assemble; unite, join, combine; agree with, accord; be suitAIWIN企业违约预测
基本情况 目标：本赛题将提供发债企业2019-2020年之间的违约数据用于模型训练，以预测发债企业在2021年发生违约风险的概率，其中发债企业范围为2019-2021年发行过债券的企业。初复赛提供用于预测的发债企业范围不变，在初赛的基础上，复赛将增加发债企业的股东数据、对外投资数据以及相关企判断点是否位于面域上
private PointContainment GetPointContainment(Region region, Point3d point) { PointContainment result = PointContainment.Outside;//在外部 //PointContainment result = PointContainment.Inside;//在内部 //PointContainment rDatawhale 吃瓜教程 Task03打卡
ID3决策树 自信息 \[I(x)=-log_bp(x) \]可以先把自信息理解成跟米，公顷一样的一种单位，不必在这纠结 信息熵 度量随机变量 \(X\)的不确定性，信息熵越大越不确定 \[H(x) = E[I(X)] = -\sum_xp(x)log_bp(x)\tag{以离散型为例} \] 在计算时约定 如果 p(x) = 0 ，则 \(p(x)log_bp(x)=0\)mybatis中if标签用法
1 <if test="grouptype != null "> 2 <if test="grouptype == 0"> 3 and i.ent_id not in (select id from group_type) 4 </if> 5 <if test="grouptype == 1&qu决策树算法推导
决策树（本文使用id3算法的准则决策） 1. 决策树的背景 决策树是一种常见的机器学习方法。决策树由根节点、内部节点、叶子节点和边组成。叶子节点对应每个决策结果，内部节点对应一个属性的测试。 2. 决策树实战 在生成决策树的过程，会用到信息熵和信息增益： 信息熵(information entropy)js区分图片加载中和加载完成状态
var _ent = document.getElementById("test"); if (_ent.complete) { //图片已经加载完成 _ent.stop(); } else { //图片未加载完成，等待加载完成 _ent.onload = function () { _ent.onload = null; _ent.stop(); } }CAD.NET图像的缩放Scale
操作方法 在CAD操作中SCALE缩放命令的用法：输入SC或SCALE命令，选择要缩入的对象-选择基点-输入缩放比例参数-空格完成。 代码实现 使用API实现的关键点：调用Entity的TransformBy方法。如下： /// <summary> /// 缩放 /// </summary> /// <param name="id">数据ID</param> /// <param nERNIE代码解析
©原创作者 |疯狂的Max ERNIE代码解读 考虑到ERNIE使用BRET作为基础模型，为了让没有基础的NLPer也能够理解代码，笔者将先为大家简略的解读BERT模型的结构，完整代码可以参见[1]。 01 BERT的结构组成 BERT的代码最主要的是由分词模块、训练数据预处理、模型结构模块等几部分组成。 1ERNIE代码解析
©原创作者 |疯狂的Max ERNIE代码解读 考虑到ERNIE使用BRET作为基础模型，为了让没有基础的NLPer也能够理解代码，笔者将先为大家简略的解读BERT模型的结构，完整代码可以参见[1]。 01 BERT的结构组成 BERT的代码最主要的是由分词模块、训练数据预处理、模型结构模块等几部分组成。 1.1C# CAD 几何图形周围创建尽可能小的圆 使用 .NET 在 2D AutoCAD
using Autodesk.AutoCAD.ApplicationServices; using Autodesk.AutoCAD.DatabaseServices; using Autodesk.AutoCAD.EditorInput; using Autodesk.AutoCAD.Runtime; using Autodesk.AutoCAD.Geometry; using System.Collections.Generic; namespace MinimumEnclosMacOS M1芯片 Transmit5破解
一.经过抓包与IDA分析已知， 返回值为1即为已激活状态 -[TRSubscriptionManager subscriptionStatus] 二.通过IDA修改可执行文件 1.修改-[TRSubscriptionManager subscriptionStatus]返回值 mov x0,#1 2.保存修改，写入到Transmit 三.修复 签名 sudo codesign -fds - /Applica决策树（一）
基本流程 决策树是异类常见的机器学习方法，以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型以对新示例进行分类，决策树是基于树的结构进行决策的。 一般地，一颗决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶节点，叶节点对应于决策结果，其他各个节点则对应于下一个属性测试迭代器Iterator
迭代器Iterator Set集合不像数组有序号可以遍历每个值。 Map容器也是可以用Iterator来迭代的。 因此需要迭代器来一个一个的读取 迭代器使用简单实例 Iterator it = list.iterator(); String s = (String) it.next();//需要强制转换 sout(s) next（）函数最多能够重复使用n次，超出个2021-11-06
机器学习期中复习 0.概念 性质 分类：定性（离散） 二分类：仅正例与负例两种多分类：多种结果 回归：定量（连续） 是否存在标记数据 有监督学习 - 有标记数据的训练无监督学习 - 无标记数据的训练半监督学习 - 使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作 学习过程：学习ICSharpCode.SharpZipLib.Zip 多个文件合并下载
public class ZipHelper { #region 压缩 /// <summary> /// 将文件压缩到文件流中 /// </summary> /// <param name="files">文件的路径</param> /// <param name="zipStream">文件流&lCAD.NET二次开发过程中的记录
一、关于块的坐标转换 //以块基点为起点，X轴方向镜像块using (var plane = new Plane(reference.Position, Vector3d.XAxis.TransformBy(ed.CurrentUserCoordinateSystem))) { reference.TransformBy(Matrix3d.Mirroring(plane)); } //获取块内除标注外数据处理流程
select count(*) from neaten_ent_info; -- 第一次山西数据的原始数据 334601select count(*) from ent_info; -- 第一次经过筛查的 山西数据 30981select * from neaten_ent_info; -- 第二次山西数据的原始数据 275769条select * from net_ent_info; -- 第二次经过筛查intersectionobserver API实现懒加载
用法 var io = new IntersectionObserver(callback, option) 参数： callback参数 time：可见性发生变化的时间，是一个高精度时间戳，单位为毫秒target：被观察的目标元素，是一个 DOM 节点对象rootBounds：根元素的矩形区域的信息，getBoundingClientRect()方法的返回值，如果没有根元素（即直实验四 决策树算法及应用
所在班级 机器学习 实验要求 决策树算法及应用 实验目标 理解决策树算法原理，能实现决策树算法 学号 3180701328 【实验目的】 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的决策树实验四 决策树算法及应用
目录【作业信息】一、实验目的二、实验内容三、实验报告要求四、实验过程及步骤 【作业信息】 作业课程 机器学习 作业要求 作业要求 作业目标 决策树算法及应用 学号 3180205402 一、实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征实验四 决策树算法及应用
朴素贝叶斯算法及应用 作业信息 个人班级 机器学习实验-计算机18级 实验题目 决策树算法及应用 姓名 武浩然 学号 3180701221 目录 一.实验目的 二.实验内容 三.实验报告要求 四.思考题 实验小结 一.实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树实验四 决策树算法及应用
作业信息 | 作业要求 | 作业要求| | 作业目标 | 作业目标 | | 姓名 | 张海龙 | | 学号 | 3180701120 | 实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法； 4实验四 决策树算法及应用
班级 机器学习 实验要求 实验四 决策树算法及应用 实验目标 实验四 决策树算法及应用 学号 3180701331 目录一、实验目的二、实验内容三、实验报告要求四、实验内容以及结果五、实验小结 一、实验目的 1.理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架； 2.理解决策树学习算法