一亩三分地
Google Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种由 Google 开发的，用于定义结构化数据并在不同的系统或编程语言之间高效地传输和存储数据。它可以看作是一种更轻量且更高...
Protocol Buffers（protobuf）主要用于在不同系统、不同语言之间进行高效的数据序列化和反序列化。从而实现跨平台、跨语言的数据交互、网络通信、持久化存储等问题的工具。 在 C++ 中...
Protocol Buffers 使用了一种中立、平台无关的语言来定义数据结构，使得不同编程语言、不同平台之间能够进行数据交互。Protocol Buffers 目前主要有 Proto2 和 Prot...
Google Protocol Buffers（简称 Protobuf）是一种由 Google 开发的数据序列化格式，用于定义结构化数据并在不同的系统或编程语言之间高效地传输和存储数据。它可以看作是一...
Protobuf 中的类型会对应到 CPP 中的对象，我们需要了解如何操作这些对象，以及如何序列化和反序列化这些对象。 1. 定义数据 创建 sample.proto 文件，定义数据如下： 接下来，使...
虚函数（virtual function）指的是 C++ 中使用 virtual 关键字声明的函数。从表面看起来仅仅是一个函数的声明，但是其背后有着一套较为复杂的机制，通过这套机制能为 C++ 引入一...
Protocol Buffer 会将对象序列化为二进制数据。在本文中，我们简单了解下它是如何对数据进行编码的，即：了解下底层的编码格式。当然并非必须的，日常使用 Protocol Buffer 不需要...
基尼指数是决策树算法中用于评估特征分裂质量的一个关键指标，分裂后子节点的基尼指数越低，表示子节点的纯净度越高。 1. 基尼不纯度 基尼不纯度（Gini impurity）是衡量变量不纯度的一个指标。基...
在 scikit-learn 的决策树实现中，使用 CCP（Cost-Complexity Pruning）代价复杂度剪枝，用于避免过拟合并提高决策树的泛化能力。 1. 剪枝原理 决策树中包含了很多子...
信息增益是决策树算法中用于特征选择的一个重要指标。在构建决策树时，我们需要确定哪个特征最能有效地分割数据，使得子节点的纯度最高。信息增益就是衡量这种分割能力的指标。 信息增益的计算基于信息熵（或熵）的...
决策树（Decision Tree）是一种直观且易于理解的机器学习算法，它可以处理分类和回归问题。 课程学习目标： 授课环境：win11 + pycharm 2021.1.3 + python 3.8...
在学习决策树原理之前，我们先感性的了解下决策树的构建和推理过程、以及 API 的使用。 1. 分类决策树 分类决策树基于训练数据构建一个树状结构，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个可能的答案，最终...
构建决策树时，需要根据训练数据计算所有特征的最佳分裂点，来实现分类决策树构建。在 scikit-learn 的分类决策树实现中，主要用到了两种方法： 接下来，我们就要去学习和掌握这两种分裂增益原理和计...
在构建回归决策树时，我们需要找到最优的分裂点，以最小化子集的均方误差。回归决策树也有自己的一些分裂准则，我们将详细探讨这些分裂准则的计算方法，并介绍如何应用它们来构建回归决策树。 回归决策树（Deci...
过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。无论是传统机器学习算法、还是深度学习算法都会出现过拟合问题。 1. 过拟合方法 我们前面构建的分类...
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