- 梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优
theskylife
数据分析数据挖掘人工智能数据挖掘机器学习python分类
目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数（loss）1
- 随机森林回归参数详解
今天也要加油丫
机器学习机器学习随机森林回归算法
随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion,max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,min_weight_fraction_leaf,max_leaf_nodes,m
- 随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）
恒c
机器学习python人工智能
随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华–调参）随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features（随机性）⭐⭐⭐⭐大部分时候具有影响力max_samples（随机性）class_weight（样本均衡）⭐⭐可能有大影响力大部分时候影响力不明显min_samples_split（精剪枝）
- 随机森林回归器的参数详解
恒c
随机森林回归
整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion,max_depth,min_samples_split,min_samples_leaf,min_weight_fraction_leaf,max_leaf_nodes,min_i
- 机器学习 | Python算法XGBoost
天天酷科研
机器学习模型（ML）机器学习python算法
机器学习|Python算法XGBoostXGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。下面是一些常用的XGBoost算法调参技巧：学习率（learningrate）：学习率控制每个回归树（boostinground）对最终预测结果的贡献程度。较小的学习率可以使模型更加稳定，但可能需要增加更多的回归树才能达到理想的性能。树的数量（n_estimators）：
- Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习pythonpython机器学习M-Estimators稳健线性回归模型RLM算法
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景M-Estimators是稳健统计估计中的一个重要概念，它们在处理含有异常值、离群点或者影响点的数据时特别有用。在稳健线性回归（RobustLinearRegression,RLM）模型中，M-Estimators用于替代普通最小二乘法（OLS），以减少这些极端观测值
- 6、梯度提升XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）
AI算法蒋同学
中级机器学习boosting集成学习机器学习
XGBoost梯度提升结构化数据最精确的建模技术。在本节课中，我们将学习如何使用梯度增强来构建和优化模型。这种方法在Kaggle的许多竞争中占据主导地位，并在各种数据集上获得了最先进的结果。本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文章目录1、简介2、梯度提升3、举例4、参数调整4.1`n_estimators`4.2早
- GBDT分类实战完全总结（一）
Lilian1002
MLpythonGBDTCLASSIFIER
第一部分：参数说明（一）、简述sklearn自带的ensemble模块中集成了GradientBoostingClassifier的类，参数包括：classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(loss=’deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators=100,subsample=1.0,criterion=’fr
- 17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)
处女座_三月
机器学习算法回归人工智能决策树
梯度提升回归树:梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。在该模型中，有三个重要参数分别为n_estimators(子树数量)、learning_rate(学习率)、max_depth(最大深度)。n_estimators子树数量:通常用来设置纠正错误的子树数量，梯度提升树通常
- Sklearn之随机森林
steven_moyu
SklearnRandomForestpythonDecisionTree
一：定义随机森林是一个包含多棵决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。二：随机森林分类器classsklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=’warn’,criterion=’gini’,max_depth=None,min_samples_spl
- GBDT-代码
金鸡湖最后的张万森
机器学习集成学习机器学习集成学习
sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators=100,subsample=1.0,criterion=‘friedman_mse’,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_
- 随机森林中的各个参数（参数详细阐释）
什么不到的小白
随机森林算法机器学习python
我们先看看随机森林里有哪些参数n_estimators:Any=100criterion:Any="gini"max_depth:Any=None,min_samples_split:Any=2min_samples_leaf:Any=1min_weight_fraction_leaf:Any=0max_features:Any="sqrt"max_leaf_nodes:Any=None,min_
- 机器学习 --- Adaboost
*Crystal
机器学习人工智能算法
第1关：Boosting第2关：Adaboost算法#encoding=utf8importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifier#adaboost算法classAdaBoost:'''input:n_estimators(int):迭代轮数l
- 【已解决】TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘
ZERWW
python随机森林
建立随机森林模型随机森林是若干决策树组成的集成模型，训练速度较快，性能也较好。在此不加调优的指定随机森林的相关超参数防止过拟合：参数n_estimators：指定随机森林中决策树的数量为100；参数max_depth：指定决策树的最大深度为5；参数min_samples_leaf：指定决策树的叶子节点至少要包含100个样本。clf=RandomForestClassifier(n_estimato
- sklearn 可视化模型的训练测试收敛情况和特征重要性
weixin_30399055
人工智能数据结构与算法
showthecode:#Plottrainingdeviancedefplot_training_deviance(clf,n_estimators,X_test,y_test):#computetestsetdeviancetest_score=np.zeros((n_estimators,),dtype=np.float64)fori,y_predinenumerate(clf.staged
- 随机森林
0xFFFFFG
集成学习(ensemble)由多种算法给出判断结果并投票,以一定的原则综合这些投票并进行决策.e.g.病情确诊sk-learn中提供了VotingClassifier接口#hardvotingclassifier,少数服从多数voting_clf=VotingClassifier(estimators=[('log_clf',LogisticRegression()),('svc_clf',SVC
- Python机器学习之随机森林
一只怂货小脑斧
引言 随机森林的原理网上有一大堆，作为入门小白，下面来根据教材敲两个随机森林的代码。随机森林有两个比较重要的参数：max_features和n_estimators。max_features的取值越高，随机森林里的每一颗决策树就会“长得更像”。如果max_features的取值越低，就会迫使每颗决策树的样子更加不同，而且因为特征太少，决策树们不得不制造更多节点来拟合数据。n_estimators控
- 用TensorFlow写一个杂草识别
三更寒天
tensorflow深度学习机器学习人工智能神经网络
好的，我来为你介绍一下如何用TensorFlow写一个杂草识别器。准备数据：需要大量的杂草图像数据，并且要对它们进行标记。构建模型：使用TensorFlow的高级API，如Keras或Estimators，构建深度学习模型，如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)。训练模型：使用准备好的数据集，训练模型。评估模型：使用测试数据集评估模型的准确率。使用模型：使用
- sklearn学习（集成算法：随机森林）
张张同学！
sklearn学习决策树算法机器学习
随机森林树一.概述【1】集成算法概述1.概念与应用2.集成算法的目标3.其他定义【2】sklearn中的集成算法1.sklearn中的集成算法模块ensemble（1）类与类的功能2.复习：sklearn中的决策树3.sklearn的基本建模流程二.RandomForestClassifier【1】重要参数1.控制基评估器的参数2.n_estimators【2】建立一片森林1.导入我们需要的包2.
- Covariance Estimators协方差估计大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结
Mr数据杨
Python数据分析师人工智能
在机器学习中，协方差估计是一个非常重要的概念。协方差估计用于描述数据集中两个或多个变量之间的关系。这种关系有助于我们理解数据的分布，进而可以用于特征选择、降维、异常检测等多种机器学习任务。本文将对比几种常用的协方差估计方法，包括empirical_covariance、ShrunkCovariance、OAS、MinCovDet、LedoitWolf、GraphicalLassoCV、Graphi
- gici-open学习日记(3)：Estimating线程初始化
什么都不会的小澎友
gici-open学习c++计算机视觉
gici-open——Estimating线程初始化线程调用`EstimatingBase`类构造函数`checkDownsampling(conststd::string&tag)``MultiSensorEstimating`类构造函数数据处理`process()`更新结果`updateSolution()`线程调用在NodeHandle的构造函数中，estimators(状态估计)线程的启动
- 机器学习（19）---XGBoost入门
冒冒菜菜
机器学习从0到1机器学习人工智能XGBoost笔记
XGBoost一、概述1.1使用XGBoost库1.2XGBoost的三大板块二、集成算法及重要参数2.1概述2.2XGBoost的简单建模2.3n_estimators学习曲线2.4方差与泛化误差2.5重要参数subsample2.6迭代决策树：重要参数eta三、XGBoost的智慧3.1概述3.2XGB的目标函数：重要参数objective一、概述1.1使用XGBoost库 1.我们有两种方式
- RandomForest之RandomForestRegressor参数详解以及调参
清木!
机器学习算法的Python实现python机器学习sklearn
RandomForest之RandomForestRegressor参数详解以及调参一、参数、属性及方法1、参数（1）n_estimators（2）criterion（3）max_depth（4）min_samples_split（5）min_samples_leaf（6）min_weight_fraction_leaf（7）max_features（8）max_leaf_nodes（9）min_
- ValueError: buffer source array is read-only
UmbrellaG
调用scikit-learn的随机森林接口时，模型预测语句执行时，遇到报错ValueError:buffersourcearrayisread-onlyfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclf=RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_depth=3,random_state=0)clf.fi
- 关于Scikit-Learn Design
博士伦2014
Scikit-Learn’sAPIisremarkablywelldesigned.Themaindesignprinciplesare:Consistency-一致性：所有对象共享一个一致且简单的界面：Estimators:任何可以根据数据集估计某些参数的对象被称为estimator（例如，imputer是一个estimator）。估计过程是由fit()完成，它只接受一个数据集作为参数（或两个数
- 数据分析 | 随机森林如何确定参数空间的搜索范围
梨子串桃子_
数据分析随机森林算法机器学习python数据分析
1.随机森林超参数极其重要的三个超参数是必须要调整的，一般再加上两到三个其他超参数进行优化即可。2.学习曲线确定n_estimators搜索范围首先导入必要的库，使用sklearn自带的房价预测数据集：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.dataset
- 机器学习实战3-随机森林算法
wa的一声哭了
机器学习机器学习算法随机森林
文章目录集成算法概述sklearn中的集成算法模块RandomForestClassifier重要参数&&随机森林的分类器控制基评估器的参数n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证，观察随机森林和决策树的效果n_estimators学习曲线bootstrap&oob_score随机森林回归器随机森林回归填补缺失值案例机器学习中调参的基本思想实例随机森林在乳腺
- 机器学习实战：Python基于GBM梯度提升机进行预测（十四）
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python人工智能
这篇干货很硬，喜欢的小伙伴点个赞/收藏，持续更新！文章目录1.前言1.1GBM的介绍1.2GBM的应用2.scikit-learn实战演示2.1分类问题2.2回归问题3.GBM超参数3.1决策树数量（n_estimators）3.2样本数量（subsample）3.3特征数量（max_features）3.4学习率（learning_rate）3.5决策树深度（max_depth）4.讨论1.前言
- 集成学习Boosting - AdaBoost
talle2021
机器学习集成学习boosting机器学习
目录1.Boosting方法的基本思想1.1BaggingVSBoosting1.2Boosting算法的基本元素与基本流程1.3sklearn中的Boosting算法2.AdaBoost3AdaBoost的基本参数与损失函数3.1参数base_estimator，属性base_estimator_与estimators_3.1.参数learning_rate3.3参数algorithm①二分类指
- 机器学习中的random_state参数
金字塔的AI
原因：为什么需要用到这样一个参数random_state（随机状态）？在此先简单罗列三种情况：1、在构建模型时：forest=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0)forest.fit(X_train,y_train)2、在生成数据集时：X,y=make_moons(n_samples=100,noise=0.25,rando
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步：使用U盘制作虚拟光驱：
1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。
2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是：
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。
在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装：
1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据）
2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。
3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4，封装的特性：
4.1设置
- [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。
昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。
我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下：
1.首先在applicationContext.xml中加入：
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式：
1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述；
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了；
2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展；
3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶；
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组，
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下：
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符，比如说：
abcd (空格)cdefg；
存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法：
有两种方式启用本镜像服务：
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法，返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位，
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求
但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，
所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件（下）
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。
故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五
曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑
、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法
者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校
之以计，而索其情，曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下：
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1：机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接：zoj 3822 Domination
题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。
解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
