SKLEARN-2 回归树

高端密码学院笔记285 柚子_b4b4
高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫，目标永远下游。智者的梦再美，也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1，重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要，当你珍惜了，你就真正定下来，真正的学到身上。2，大家需要
探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchain easyui 前端 python
#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）算法大师华为od 面试 python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首张三叨
你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习 K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么 kkai人工智能 chatgpt 人工智能
一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制，其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时，受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出：“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验 h17711347205 回归算法安全系统架构交友小程序
在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
【大模型应用开发动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索 AI大模型应用之禅计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支，旨在模拟人类智能行为，实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中，工具执行搜索是至关重要
未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
做事一定要认真地上的垚
大脑突然被惊醒，我猛然起身，接着发了下呆，灵魂回归后意识到：啊，今天上班要迟到了！我按了按手机发现手机已关机，略微一看，原来是昨晚充电器没插上。一件微不足道的事折射出我的粗心大意，反映了我对待事情漠不关心，草草了事的态度。许许多多的事情都需要认认真真的对待才能做好，认真是自我努力的表现。工作中，我总是不停的犯错误，我谴责自己：连这点小事都要犯错，你有什么用啊。同时也安慰自己：不过是一点小错误而已，
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
Rust 所有权简介东离与糖宝 rust 后端 rust 开发语言
文章目录发现宝藏1.所有权基本概念2.所有权规则3.变量作用域4.栈与堆4.1栈（Stack）4.2堆（Heap）5.String类型5.1String类型5.2String的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动（Move）6.2.克隆（Clone）7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通
神经网络-损失函数红米煮粥神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
无人值守模式，自习室创业，真的那么赚钱吗？森屿旅人
“创业是一条不归路，不要拿自己亏不起的钱当赌注！”在和大家分享无人自习室创业经历前，先和大家强调上面这一句话，创过业的朋友，应该深有体会。因为，我们要深刻的认知市场规律，一个行业，如果利润很高，那必然趋之若鹜得涌入，所以在市场充分博弈以后，市场会回归价值本身，这个是市场的客观规律。因此，不要抓风口，抓风口，说实在的，和赌博无异，那些和你鼓吹风口的人，永远是把你当成一根韭菜，诚然，真正赚钱的项目，不
机器学习流形数据降维：UMAP 降维算法小嗷犬 Python 机器学习 #数据分析及可视化机器学习算法人工智能
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
损失函数与反向传播 Star_. PyTorch pytorch 深度学习 python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
python画出分子化学空间分布（UMAP） Sakaiay python
利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
七.正则化愿风去了
吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
只生欢喜不生愁花间星事
《只生欢喜不生愁》是我很喜欢的一本书，挺适合当下的环境阅读。作者林曦老师是位水墨画家，设计师。她1983年生于重庆，毕业于中央美术学院，年少成名，以手艺人自居。在她的这本艺术生活随笔集里，用自己的切身实践解析艺术美育的本质内涵。分享了艺术学习，写字的乐趣，专注心力的法门与修炼，用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径，讨论艺术之道与无用之美，让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
如何做好人生的选择题？百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案伽马有话说
赫伯特·西蒙是谁？想必知道的人非常少。但当看到他的履历后，相信没有人再怀疑他是个“天才”。西蒙出生于1916年6月15日，是个美国人，他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙，在2001年2月9日与世长辞，在这84年的岁月中，西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端，先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能、科学哲学、应用数学、统计学、运筹学、控制论、数理经济学、公共管理等领域，在这些
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型亚图跨际 Python 交叉知识 R 回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务霍格沃兹-慕漓 django 微服务 sqlite
霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向开发人员、测试人员与运维人员，课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。为大家提供更全面、更深入、更系统化的学习体验，课程还增加了名企私教服务内容，不仅有名企经理为你1v1辅导，还有行业专家进行技术指导，针对性地解决学习、工作中遇到的难题。让找
cmd泛滥_与您的后泛滥同事见面：人工智能机器人 weixin_26644585 人工智能 leetcode
cmd泛滥Readytoswapyouroldcube-mateforadisembodiedAI?IPsoftCEOChetanDube,creatorofAIco-workerAMELIA,giveshistakeonthepost-COVIDofficelandscape.准备将您的旧立方体伙伴换成无形的AI？AIsoft同事AMELIA的创始人IPsoft首席执行官ChetanDube阐述
两种方法判断Python的位数是32位还是64位 sanqima Python编程电脑 python 开发语言
Python从1991年发布以来，凭借其简洁、清晰、易读的语法、丰富的标准库和第三方工具，在Web开发、自动化测试、人工智能、图形识别、机器学习等领域发展迅猛。 Python是一种胶水语言，通过Cython库与C/C++语言进行链接，通过Jython库与Java语言进行链接。 Python是跨平台的，可运行在多种操作系统上，包括但不限于Windows、Linux和macOS。这意味着用Py
安装数据库首次应用 Array_06 java oracle sql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求 enter full pathname of java.exe的界面这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如：【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe！注意第一次，使用SQL D
Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法 bijian1013 Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了，通过网上查询资料解决，实践整理了一下。一.修改Console密码打开weblogic控制台，安全领域 --> myrealm -->&n
IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed Cwind java Servlets
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基于流的装饰设计模式木zi_鸣设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时，可以定义一个类，将已有对象传入，基于已有的功能，并提供加强功能。自定义的类成为装饰类模仿BufferedReader，对Reader进行包装，体现装饰设计模式装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象，并基于被装饰的对象功能，提供更强的功能。装饰模式比继承灵活，避免继承臃肿，降低了类与类之间的关系装饰类因为增强已有对象，具备的功能该
Linux中的uniq命令被触发 linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容，这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情况下，第二个及以后更多个重复行将被删去，行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如果输入文件用“- ”表示，则从标准输入读取。 AD： uniq [选项] 文件说明：这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情况下，第二个
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正则表达式是符合一定规则的表达式，用来专门操作字符串，对字符创进行匹配，切割，替换，获取。例如，我们需要对QQ号码格式进行检验规则是长度6~12位不能0开头只能是数字，我们可以一位一位进行比较，利用parseLong进行判断，或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14} &nbs
Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..) 知了ing oracle sql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...) 现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句： select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno from scott.emp e, (se
Python调试矮蛋蛋 python pdb
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webservice传递自定义对象时函数为空，以及boolean不对应的问题 alleni123 webservice
今天在客户端调用方法 NodeStatus status=iservice.getNodeStatus(). 结果NodeStatus的属性都是null。进行debug之后，发现服务器端返回的确实是有值的对象。后来发现原来是因为在客户端，NodeStatus的setter全部被我删除了。本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter，结果改了之后竟然不能获取带属性值的
java如何干掉指针，又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址，通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大，初学者很难掌握， java的出现解决了c，c++中指针的问题 java将指针封装在底层，开发人员是不能够去操作指针的地址，但是可以通过引用来间接的操作：定义一个指针p来指向a的地址（&是地址符号）：
Eclipse打不开，提示“An error has occurred.See the log file ***/.log” bijian1013 eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件，发现如下错误： !ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139 !MESSAGE Application error !STACK 1 java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
spring aop实例annotation方法实现 bijian1013 java spring AOP annotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP，这里学习使用annotation来实现，使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut AdviceMethods.jav
[Velocity一]Velocity语法基础入门 bit1129 velocity
用户和开发人员参考文档 http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html 注释 1.行级注释## 2.多行注释#* *# 变量定义使用$开头的字符串是变量定义，例如$var1, $var2, 赋值使用#set为变量赋值，例
【Kafka十一】关于Kafka的副本管理 bit1129 kafka
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lua统计nginx内部变量数据 ronin47 lua nginx　统计
server { listen 80; server_name photo.domain.com; location /{set $str $uri; content_by_lua ' local url = ngx.var.uri local res = ngx.location.capture(
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浏览器兼容问题一：不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同问题症状：随便写几个标签，不加样式控制的情况下，各自的margin 和padding差异较大。碰到频率:100% 解决方案：CSS里 *{margin:0;padding:0;} 备注：这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题，几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
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前面已经讲到，变量名只能包含数字、字母和下划线，因为某些包含其他字符的变量有特殊含义，这样的变量被称为特殊变量。例如，$ 表示当前Shell进程的ID，即pid，看下面的代码： $echo $$ 运行结果 29949 特殊变量列表变量含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字，表示第几个参数。例如，第一个
程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID! dcj3sjt126com unix
翻到一本书，讲到编程一般原则是kiss：Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会，其实不仅编程如此，而且系统架构也是如此。 KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情，并且要做好的程序；编写可以在一起工作的程序，编写处理文本流的程序，因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真正的浓缩为一个铁一样的定律，高明的工程师的神圣的“KISS 原
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第一个Activity： import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
tomcat 设置java虚拟机内存 eksliang tomcat 内存设置
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使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务，程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功，如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务，如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
Java 打开浏览器 hw1287789687 打开网址 open浏览器 open browser 打开url 打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢? 我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址使用IE 打开 D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709 使用火狐打开 D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
ReplaceGoogleCDN：将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件 justjavac chrome Google google api chrome插件
Chrome Web Store 安装地址： https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice 由于众所周知的原因，只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。同样，通过script标记引用这些资源，让网站访问速度瞬间提速吧
进程VS.线程 m635674608 线程
资料来源： http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点优点：多进程模式最大
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SKLEARN-2 回归树

回归树目录

1.重要的参数、属性、接口

criterion

2. 交叉验证

3.一维回归的图像绘制

1.导入库

2.噪声曲线

3. 实例化&训练模型

4.测试集导入模型，预测结果

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