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017022009002511.jpg" alt="" />除了格纹格子短裤短外套搭配西装,配上用颜色袜子,亲爱的校园风和时尚感。山姆和苏茜突然袭击了风暴,当搜索他们的其他孩子都戴上一个可爱的明亮的雨衣。
提醒我们春天和夏天的雨季,雨衣是必不可少的时尚单品。还在每个地区在雨季的春天,“王国的系列与岛屿的渔夫帽搭配感觉十足的雨衣,精心设计的长度可以阻止雨,在雨中给孩子们足够的自由在去学校的路上探索世界提供了最好的衣服。
半透明的材料可以揭示构建,孩子们可以随心所欲变换自己想在雨天在颜色,深色衣服管道,是个不错的小女人,深蓝色的雨衣和米色的裙子和黑袜子脚相呼应, pk10助赢让爱美丽的女孩在雨中也可以有经典的搭配,注意设计师的口袋在MAC方便取放探索当孩子们发现小物体。
电影高潮苏茜身着粉色斗篷大衣,搭配贝雷帽和白Selei长袜,充满了强烈的法国的甜美女孩BonpointBonpoint
为每个愤怒的另一个党委副铁的情况下,最是一件事的核心是报关数量的明星,总是差那么一点点收集三星,不要说追求完美的处女座疯了,恶魔无法忍受甚至恶魔!但最强的一对一的黄色书刊,反击分分钟三大魔王,相信无论多么强大的老板是小事一桩,急于采取一个小笔记本,突出!
与明星的副本通关的话一定数量可以得到一颗钻石,所以你必须学习如何更完美的珍贵的钻石通关。但对于一个伟大的上帝能压碎强度、明星只是几分钟。和平民将开始从简单的模式更有可能达标。在正常模式或困难,最残酷的直接提升效率的方法,当然,借助上帝的意志和高档的朋友们,虽然成本,但这个比例或杠杆!
但除了抱着大腿,其操作也是非常重要的,毕竟,在一个动作手机游戏,掌握各种姿势的恶魔是主!在第一次面对一个大浪的副本和一个大的小怪物,这一次大范围的爆炸伤害群体攻击技能,当小怪最和最集中的一种技能,直接GG。剩下的小怪可以解决一般的攻击,技巧和神会,毕竟,还想呆在战争的时候老板作为武器!
前面的小怪自然是小事一桩,但遇到老板,不是一个笑话。因为恒星系统的评估副本将考虑健康的损失程度,因此,操作和走路是非常重要的,只要足够的风骚,老板的手也不再打你不!老板,当然是一个巨大的移动手,杀死它措手不及!
助理在未来,然后调用神持续伤害。当老板反应过来开始推,将密切关注,毕竟,副本的难度越高,老板的伤害和控制更强。所以需要熟练的预期和操作,例如当见过老板技能释放卷红色警报,你应该立即推出红色区域逃生技能,继续他们的输出。
循环这一行动,使用惠普的老板是一个很好的方法。当然,如果操作有点缺乏,或者可以选择支持神的旨意,月亮女神,例如,更多的牛奶,三星的可能性会更高!
总而言之,想要复制三星将快准狠,操作和对上帝的理解将缺一不可,完美的成就或要靠眼睛。一个勇敢的男孩,快去创造奇迹,我们的旅程是复制着星星!
黄金十二宫第三宫,矛盾的星座,心里充斥着善良与邪恶。善良时心灵洁白如雪,有如天神邪恶时利欲熏心,无所不用其极。所以《》研发团队也利用双子座的特色为双子宫特别定制了两位守护者,玩家们将在双子宫接受到与众不同的挑战。
在其他游戏中,其实也有许多设置“双子BOSS”挑战的关卡或者副本。例如魔兽世界中经典的安其拉双子皇帝,双BOSS的设置对玩家的操作以及合作要求更高,对于玩家来说也是一种更刺激的体验。
在《英魂之刃》的双子宫,这两位守护者不仅有截然不同的攻击方式,当到达某一个阶段的时候阴阳双子还会进行“合体”,没错!就是合体!通过合体出现的“真.双子座”也拥有一套独立的技能,可以说在这个双子宫玩家要面对3个完全不同的守护者,很刺激吧!
知己知彼才能百战百胜,接下来就为大家解析一下双子宫的BOSS技能。首先阴阳双子分别为物理攻击和法术攻击,简单来说就是近战与远程的区别。近战型的BOSS拥有雷霆之锤的技能,可以打晕玩家;而法术系的圣光惩戒也会对玩家造成AOE的伤害。玩家们只要将2个BOSS的血量消耗到一定的程度就可以进入次元迷宫挑战真.双子座。真.双子座拥有近战远程两种能力,大招技能“碎裂银河”会制造十分恐怖的AOE伤害。同样的,玩家们只需要将他的血量消耗到一定程度,BOSS就会解除次元迷宫重新变成阴阳双子。无限循环,直到BOSS的血量完全耗尽,可以说这是一场斗智斗勇的对决。
从本次曝光帖开始,我们还为玩家精心准备了“副本小贴士”,小贴士将会提供一些“搞定”BOSS的小技巧,新手们可要多多关注噢!
1. 双子座分身为阳阴双子时,保持两个BOSS的血量同步下降可降低下一阶段的难度。
2. 站位贴近双子座时破碎银河会打不到你,但此时要小心避开BOSS的圣光惩戒。
3. 阳阴双子靠近时,他们的战斗力会飙升,把他们分开可以减少战斗压力。
简介: 慕岚清醒时是一个很理性内敛的人,然而,醉酒后的她总能让人大开眼界。她的人生中有过三次决定命运的醉酒。七年前失恋第一次醉酒,她吻了一个大叔,大言不惭的许诺要为人家的后半生负责。七年后第二次醉酒,她毛遂自荐,当着众人的面向一个男人求婚。第三次醉酒,她打电话通知相亲对象明天上午九点准时到民政局扯证。殊不知,她跨越七年三番五次“撒泼”的对象居然是同一个人。原以为嫁给一个陌生的男人不用太过纠结,却不料一颗心不久之后就沦陷得彻底。...http://www.ctcoc.com.cn/xs181103/ 她是被隐藏于家族的 ‘大小姐’,他是顾氏集团最年轻的继承人。
订婚夜,她发现自己的未婚夫和妹妹纠缠在一起,惊怒之下和未婚夫解除婚约,宁可心碎,也不肯委屈自己和他人共侍一夫。
第一次见她,如同一只受伤的小兽,莽撞的撞上他的身体。
第二次见她,如同一只艳丽的彩蝶,狠狠的闯入他的心脏。
他以为她还爱着别人,以报仇为由,一纸契约让她嫁入顾家。
“字签上去,从此以后,整个顾家都是你的后盾。”
“你可想好了,招惹上我,一辈子都别想甩掉。”
本文目的
最近一段时间在Coursera上学习Data Analysis,里面有个assignment涉及到了决策树,所以参考了一些决策树方面的资料,现在将学习过程的笔记整理记录于此,作为备忘。
算法原理
决策树(Decision Tree)是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点:1)决策树模型可以读性好,具有描述性,有助于人工分析;2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
如何预测
先看看下面的数据表格:
ID |
拥有房产(是/否) |
婚姻情况(单身,已婚,离婚) |
年收入(单位:千元) |
无法偿还债务(是/否) |
1 |
是 |
单身 |
125 |
否 |
2 |
否 |
已婚 |
100 |
否 |
3 |
否 |
单身 |
70 |
否 |
摩斯国际
4 |
是 |
已婚 |
120 |
否 |
5 |
否 |
离婚 |
95 |
是 |
6 |
否 |
已婚 |
60 |
否 |
7 |
是 |
离婚 |
220 |
否 |
8 |
否 |
单身 |
85 |
是 |
9 |
否 |
已婚 |
75 |
否 |
10 |
否 |
单身 |
90 |
是 |
上表根据历史数据,记录已有的用户是否可以偿还债务,以及相关的信息。通过该数据,构建的决策树如下:
比如新来一个用户:无房产,单身,年收入55K,那么根据上面的决策树,可以预测他无法偿还债务(蓝色虚线路径)。从上面的决策树,还可以知道是否拥有房产可以很大的决定用户是否可以偿还债务,对借贷业务具有指导意义。
基本步骤
决策树构建的基本步骤如下:
1. 开始,所有记录看作一个节点
2. 遍历每个变量的每一种分割方式,找到最好的分割点
3. 分割成两个节点N1和N2
4. 对N1和N2分别继续执行2-3步,直到每个节点足够“纯”为止
决策树的变量可以有两种:
1) 数字型(Numeric):变量类型是整数或浮点数,如前面例子中的“年收入”。用“>=”,“>”,“<”或“<=”作为分割条件(排序后,利用已有的分割情况,可以优化分割算法的时间复杂度)。
2) 名称型(Nominal):类似编程语言中的枚举类型,变量只能重有限的选项中选取,比如前面例子中的“婚姻情况”,只能是“单身”,“已婚”或“离婚”。使用“=”来分割。
如何评估分割点的好坏?如果一个分割点可以将当前的所有节点分为两类,使得每一类都很“纯”,也就是同一类的记录较多,那么就是一个好分割点。比如上面的例子,“拥有房产”,可以将记录分成了两类,“是”的节点全部都可以偿还债务,非常“纯”;“否”的节点,可以偿还贷款和无法偿还贷款的人都有,不是很“纯”,但是两个节点加起来的纯度之和与原始节点的纯度之差最大,所以按照这种方法分割。构建决策树采用贪心算法,只考虑当前纯度差最大的情况作为分割点。
量化纯度
前面讲到,决策树是根据“纯度”来构建的,如何量化纯度呢?这里介绍三种纯度计算方法。如果记录被分为n类,每一类的比例P(i)=第i类的数目/总数目。还是拿上面的例子,10个数据中可以偿还债务的记录比例为P(1)=7/10=0.7,无法偿还的为P(2)=3/10=0.3,N=2。
Gini不纯度
熵(Entropy)
错误率
上面的三个公式均是值越大,表示越 “不纯”,越小表示越“纯”。三种公式只需要取一种即可,实践证明三种公司的选择对最终分类准确率的影响并不大,一般使用熵公式。
纯度差,也称为信息增益(Information Gain),公式如下:
其中,I代表不纯度(也就是上面三个公式的任意一种),K代表分割的节点数,一般K=2。vj表示子节点中的记录数目。上面公式实际上就是当前节点的不纯度减去子节点不纯度的加权平均数,权重由子节点记录数与当前节点记录数的比例决定。
停止条件
决策树的构建过程是一个递归的过程,所以需要确定停止条件,否则过程将不会结束。一种最直观的方式是当每个子节点只有一种类型的记录时停止,但是这样往往会使得树的节点过多,导致过拟合问题(Overfitting)。另一种可行的方法是当前节点中的记录数低于一个最小的阀值,那么就停止分割,将max(P(i))对应的分类作为当前叶节点的分类。
过渡拟合
采用上面算法生成的决策树在事件中往往会导致过滤拟合。也就是该决策树对训练数据可以得到很低的错误率,但是运用到测试数据上却得到非常高的错误率。过渡拟合的原因有以下几点:
- 噪音数据:训练数据中存在噪音数据,决策树的某些节点有噪音数据作为分割标准,导致决策树无法代表真实数据。
- 缺少代表性数据:训练数据没有包含所有具有代表性的数据,导致某一类数据无法很好的匹配,这一点可以通过观察混淆矩阵(Confusion Matrix)分析得出。
- 多重比较(Mulitple Comparition):举个列子,股票分析师预测股票涨或跌。假设分析师都是靠随机猜测,也就是他们正确的概率是0.5。每一个人预测10次,那么预测正确的次数在8次或8次以上的概率为 ,只有5%左右,比较低。但是如果50个分析师,每个人预测10次,选择至少一个人得到8次或以上的人作为代表,那么概率为 ,概率十分大,随着分析师人数的增加,概率无限接近1。但是,选出来的分析师其实是打酱油的,他对未来的预测不能做任何保证。上面这个例子就是多重比较。这一情况和决策树选取分割点类似,需要在每个变量的每一个值中选取一个作为分割的代表,所以选出一个噪音分割标准的概率是很大的。
优化方案1:修剪枝叶
决策树过渡拟合往往是因为太过“茂盛”,也就是节点过多,所以需要裁剪(Prune Tree)枝叶。裁剪枝叶的策略对决策树正确率的影响很大。主要有两种裁剪策略。
前置裁剪 在构建决策树的过程时,提前停止。那么,会将切分节点的条件设置的很苛刻,导致决策树很短小。结果就是决策树无法达到最优。实践证明这中策略无法得到较好的结果。
后置裁剪 决策树构建好后,然后才开始裁剪。采用两种方法:1)用单一叶节点代替整