BaggingClassifier在不同的执行中产生相同的结果 - 腾讯云开发者社区

一、for 循环执行相同 / 不同的 1、for 循环执行相同的代码在 for 循环中 , 不管循环控制变量如何变化 , 在循环体中执行相同的代码即可 ; 代码示例 : //...} 2、for 循环执行不同的代码在 for 循环中 , 可以执行不同的代码 , 根据循环控制变量的变化 , 执行不同的代码 ; 只要在循环体中 , 执行的代码与循环控制变量相关..., 则每次执行的循环体都是不同的代码 ; 代码示例 : // 2. for 循环执行不同的代码 // 循环控制变量定义 : var i = 0 /...: 首先输入数值个数 , 这个数值也是循环次数 , 这里输入 3 个 , 然后弹出 3 次输入框 , 输入 3 个数值 , 将其累加并将最终累加值打印到浏览器控制台 ; 4、在同一行中循环打印相同的字符...使用循环完成 " 在同一行中循环打印相同的字符 " 操作 ; 使用 console.log 函数 , 打印出来的字符串内容 , 会自动换行 , 因此在同一行内循环打印相同的字符 , 需要在循环体内

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Oracle在不同的语言环境结果to_date错误的问题

执行发现数据插入错误后，数据插入“0001/9/14”。...感觉莫名其妙，我不知道这是为什么这样的数据，调试后，，发现测试的形式我进入“2014/9/1”在节目成为“01-SEP-14”，瞬间突然，原来是因为01年9一个月14每日。...我知道这样的原因，。该解决方案直接放行：to_date(to_char(dateFrom, ‘yyyy/mm/dd’), ‘yyyy/mm/dd’)。再次执行，成功的记录。

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面试官：不同进程对应相同的虚拟地址，在 TLB 是如何区分的？

每个进程的虚拟地址范围都是一样的，那不同进程对应相同的虚拟地址，在 TLB 是如何区分的呢？我在网上看到一篇讲解 TLB 原理很好的文章，也说了上面这个问题，分享给大家，一起拜读。...TLB的别名问题我先来思考第一个问题，别名是否存在。我们知道PIPT的数据cache不存在别名问题。物理地址是唯一的，一个物理地址一定对应一个数据。但是不同的物理地址可能存储相同的数据。...TLB的歧义问题我们知道不同的进程之间看到的虚拟地址范围是一样的，所以多个进程下，不同进程的相同的虚拟地址可以映射不同的物理地址。这就会造成歧义问题。...如果TLB在判断是否命中的时候，除了比较tag以外，再额外比较进程ID该多好呢！这样就可以区分不同进程的TLB表项。...ASID就类似进程ID一样，用来区分不同进程的TLB表项。这样在进程切换的时候就不需要flush TLB。但是仍然需要软件管理和分配ASID。

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同样的sql执行结果不同的原因分析 (r4笔记第27天)

今天开发的同事问我一个问题，说有一个sql语句，在weblogic的日志中执行没有结果，但是手动拷贝数据到客户端执行，却能够查到。...SQL> select *from test where objname='I_USER1'; no rows selected --但是查询的时候却没有任何结果如果我们在查询中明确的加入那个不可见字符...，然后在客户端中又执行了一遍，发现问题似乎比预想的更有些奇怪。...在反复比较之后，基本上这个地方不太可能出现问题，在API想传入这个特殊字符都不容易。但是一模一样的语句在两边执行结果却不相同。...通过数据来说明，就如同下面的情况，我们通过distribute_no修改了status值，再通过status,entity_id来匹配对应的数据行得到的结果就为空，在得到的结果为空后，校验失败，于是事务就回退了

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分享一个shell脚本的坑：grep匹配+wc取值在脚本执行后的结果与手动执行结果不一致

打算在跳板机上写一个shell脚本，批量检查远程服务器上的main进程是否在健康运行中。...fi 执行脚本 [root@two002 tmp]# sh -x /tmp/main_check.sh ++ grep main ++ grep -v grep ++ wc -l ++ ps -ef +...如上执行结果，发现脚本执行过程中，看到赋予NUM参数的结果值是2！但是手动执行ps -ef|grep main|grep -v grep|wc -l的结果明明是0！！...这是由于grep匹配的问题，需要grep进行精准匹配，即"grep -w"。...故在跳板机上，批量检查远程服务器的main进程运行状态的脚本为： [root@tiaoban ~]# cat /usr/bin/main_check #!

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相同update语句在MySQL，Oracle的不同表现（r12笔记第30天）

今天有个朋友问我一个SQL问题，大体是一个update语句，看起来逻辑没有问题，但是执行的时候却总是报错。...user_debt WHERE out_trade_no = 'bestpay_order_no1491812746329')); 但是这个问题才是开始，我对比了一下在两个数据库的表现...，还是有很大的差别，我们先在MySQL复现一下。...,Oracle的表现。...Oracle:执行正常

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MYSQL 一个特殊需求在不同的MYSQL配置产生不同的结果与 update 0 是否需要应用程序判断

配置中会产生什么样的结果，不同的结果开发是否能接受的问题。...MYSQL innodb_lock_wait_timeout =3 和 innodb_deadlock_detect = OFF 的情况在不同场合下，MySQL 在这两边有不同的设置可能性，在一些早期的...但在一些传统性的单位，也有另外的一种配置，innodb_deadlock_detect =ON 并且因为程序编制和需求的原因blocked 的时间都设置的较长并不和互联网设置的相同。...具体什么成因这里就不讨论了，同时这里还有一个不同就是隔离级别，我们在每次测试使用不同的隔离级别来看看会有什么影响。...最终基于以上的结果，应用程序是需要针对程序最终在执行语句后的结果进行判断，到底是 update 0 还是非0，并根据结果做出相关后续的操作。

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相同商品在不同门店的价格不一样，管家婆软件应该怎么设置？

在我们有多家连锁店的情况下，同一个商品在不同的门店单价是不尽相同的，那么在管家婆软件中应该怎么去管理呢？...一般来说，我们不同的门店都对应着不同的仓库，方便我们去统计库存，比如A门店出货对应A仓库，B门店出货对应B仓库。...在这种情况下，我们只需要调整商品在仓库里的单价即可实现：同类商品，在不同门店的销售单价不同。操作步骤 1、在【辅助功能-仓库物价管理】，选择我们需要调价的仓库，然后在选择我们需要调价的商品。...2、进入调价页面后，点击下方的修改售价，填入我们新的单价即可。 3、如果商品太多，我们可以选择【物价生成】，批量修改某一仓库的商品售价。...修改完毕后，这个门店的某一商品售价就会和其他门店的不同了。你学会了吗？愿你有所收获。

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当代码在不同的操作系统上运行时，结果出现差异，可能是哪些因素导致的？

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【Android 返回堆栈管理】打印 Android 中当前运行的 Activity 任务栈信息 | Activity 任务栈信息分析 | Activity 在相同 Stack 中的不同 Task

文章目录一、打印 Android 中当前运行的 Activity 任务栈信息二、Activity 任务栈信息分析三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况一、打印 Android...id ; 下图中 , 红色矩形框内容是 CSDN 博客页面内容 , 绿色矩形框内容是 CSDN 博客首页内容 ; 默认状态下 , 相同的应用 , 打开的 Activity , 其 Activity 都在同一个任务栈中...; 三、Activity 在相同 Stack 的不同 Task 情况 ---- 默认状态下 , 同一个应用启动的两个 Activity 都在相同 Stack 的相同 Task 中 , 但是如下情况会出现...Activity 在相同 Stack 的不同 Task 中 ; 参考【Android 应用开发】Activity 任务亲和性 taskAffinity 设置 ( taskAffinity 属性 )...singleTask 启动模式 , 则新启动的 Activity 放在另一个 Task 中 ; 注意 : 两个 Activity 虽然在不同的 Task 任务中 , 但还是在相同的 Stack 栈中

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“where”命令在powershell环境下和命令行下执行结果不一样的原因

如题，在命令行下执行where java结果如下：图片在powershell下执行的话，结果如下：图片为什么会出现差异呢。其实很简单。...在命令行下执行的where命令，是【C:\Windows\System32\where.exe】图片但是在powershell下，执行的where命令，却是另外一个东西，是powershell中的命令【...图片如果要在powershell下，执行与命令行下同样的where的话，需要这样写。...where.exe java结果如下：图片--------参考了如下url：https://blog.csdn.net/mighty13/article/details/119880762

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章集成学习和随机森林

去得到多样的分类器的方法之一就是用完全不同的算法，这会使它们会做出不同种类的错误，这会提高集成的正确率接下来的代码创建和训练了在 sklearn 中的投票分类器。...另一种方法就是对每一个分类器都使用相同的训练算法，但是在不同的训练集上去训练它们。有放回采样被称为装袋（Bagging，是 bootstrap aggregating 的缩写）。...在第一行，集成只有一个树，所以它与第一个树的预测相似。在第二行，一个新的树在第一个树的残差上进行训练。在右边栏可以看出集成的预测等于前两个树预测的和。相同的，在第三行另一个树在第二个数的残差上训练。...这个算法基于一个简单的想法：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，我们为什么不训练一个模型来执行这个聚合？图 7-12 展示了这样一个在新的回归实例上预测的集成。...或者你也可以使用开源的项目例如 brew （网址为 https://github.com/viisar/brew）练习如果你在相同训练集上训练 5 个不同的模型，它们都有 95% 的准确率，那么你是否可以通过组合这个模型来得到更好的结果

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机器学习第10天：集成学习

，SVM分类器，决策树分类器，然后我们看他们预测的结果，如果两个分类器预测为1，一个分类器预测为0，那么最后模型判断为1，采用的是一种少数服从多数的思想代码核心代码引入投票分类器库，并创建模型 from...('sf', svc_model)], voting='hard' ) voting_model.fit(x, y) 例子中创建了三个基础分类器，最后再组合成一个投票分类器示例代码我们在鸢尾花数据集上测试不同模型的分类效果... 该示例代码可以看到各个模型在相同数据集上的性能测试，该示例的数据集较小，所以性能相差不大，当数据集增大时，集成学习的性能往往比单个模型更优软投票与硬投票当基本模型可以计算每个类的概率时，集成学习将概率进行平均计算得出结果...，这种方法被称作软投票，当基本模型只能输出类别时，只能实行硬投票（以预测次数多的为最终结果） bagging与pasting 介绍除了投票分类这种集成方法，我们还有其他方法，例如：使用相同的基础分类器...，BaggingClassifier自动执行软分类方法 bootstrap = True设置模型采用Bagging放回采样法 n_jobs参数代表用多少CPU内核进行训练何预测（-1代表使用所有可用内核

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7. 集成学习和随机森林

中文翻译参考《统计学习方法》提升方法（Boosting）笔记集成学习：集体的智慧大于个人 1. 投票分类使用不同的算法得到不同的分类器 ?...Bagging、Pasting 对每个分类器使用相同的训练算法（在不同的训练集上训练）有放回采样被称为装袋（Bagging，是 bootstrap aggregating 的缩写），可进行多次采样无放回采样称为粘贴...所有的分类器被训练后，集成通过对所有分类器结果的简单聚合来预测聚合降低了偏差和方差，比在原始训练集上的单一分类器更小的方差 from sklearn.ensemble import BaggingClassifier...提升方法将几个弱学习者组合成强学习者的集成方法 8.1 AdaBoost 使一个新的分类器去修正之前分类结果的方法：对之前分类结果不对的训练实例多加关注 ? ?...思想：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，使用一个新的分类器模型，对所有的预测结果作为输入，预测输出最终结果 ? ? sklearn 暂不直接支持 stacking

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章集成学习和随机森林

得到多样的分类器的方法之一就是用完全不同的算法，这会使它们会做出不同种类的错误，但会提高集成的正确率。接下来的代码创建和训练了在 sklearn 中的投票分类器。...另一种方法就是对每一个分类器都使用相同的训练算法，但是在不同的训练集上去训练它们。有放回采样被称为装袋（Bagging，是 bootstrap aggregating 的缩写）。...在第一行，集成只有一个树，所以它与第一个树的预测相似。在第二行，一个新的树在第一个树的残差上进行训练。在右边栏可以看出集成的预测等于前两个树预测的和。相同的，在第三行另一个树在第二个数的残差上训练。...这个算法基于一个简单的想法：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，我们为什么不训练一个模型来执行这个聚合？图 7-12 展示了这样一个在新的回归实例上预测的集成。...练习如果你在相同训练集上训练 5 个不同的模型，它们都有 95% 的准确率，那么你是否可以通过组合这个模型来得到更好的结果？如果可以那怎么做呢？如果不可以请给出理由。

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探索Python中的集成方法：Bagging

在机器学习领域，集成方法是一种强大的技术，它通过结合多个基本模型的预测结果来提高整体模型的性能和稳定性。...其基本思想是通过对训练数据集进行有放回的随机抽样，从而生成多个不同的子集，然后在每个子集上训练一个基本模型。最后，通过对这些基本模型的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。...Bagging的步骤自助采样（Bootstrap Sampling）：从原始训练数据集中随机抽取一个样本，并将其放回。重复这个过程，直到得到与原始数据集相同大小的新数据集。...预测结果的聚合：对于回归问题，通常将所有基本模型的预测结果进行平均；对于分类问题，则采用投票的方式，选择获得最多投票的类别作为最终的预测结果。...，通过对基本模型的预测结果进行平均或投票，能够显著提高模型的性能和鲁棒性。

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快速入门Python机器学习（24）

Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。...m个样本原始数据进行n次抽样(n<=m) 形成一个构成n个样本的新的训练数据集的训练模型重复T次，得到T个模型有新样本进行预测，采用投票方式(分类问题)或求平均值方式(回归问题)得到新样本的预测结果...n_features_ int 执行拟合时的特征数。 estimators_ list of estimators 拟合基估计量的集合。...鸢尾花数据: 95.83% BaggingClassifier鸢尾花数据: 96.67% 装袋分类算法算法分析红酒数据 def wine_of_BaggingClassifier():...红酒数据: 95.77% BaggingClassifier红酒数据: 100.00% 装袋分类算法分析乳腺癌数据 def breast_cancer_of_BaggingClassifier():

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机器学习入门 13-4 OOB和关于Bagging的更多讨论

上一小节介绍了 Bagging 这种集成学习方式，我们不再使用不同的机器学习算法进行集成，而是使用同一种机器学习算法，让这个算法在不同的样本上进行训练，而这些不同的样本是通过对全部样本数据有放回取样得到的...，这些在不同样本上训练的子模型有一定的差异性。...设置固定的随机种子，能够保证多次试验结果的一致性；使用散点图将生成的虚拟数据集绘制出来。...在 sklearn 的设计理念中，带有下划线的属性不是用户传入的参数，而是经过类计算出的一个结果。...Random Patches 在矩阵的行（样本个数）和矩阵的列（样本特征）上进行随机，得到的结果好像和下面这张图一样，看起来好像是一块布上的很多补丁，这些补丁都是随机的，所以被称为 Random Patches

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机器学习三人行(系列九)----千变万化的组合算法(附代码)

二、Bagging和Pasting 另一种组合算法的方式，和前面的组合方法获得不同算法的多样性不同，是通过Bagging或者Pasting从原训练集中多次随机采样出不同的数据子集，在不同的子集中使用相同的算法构建...在不同的CPU核或不同服务器上训练不同的子分类器，这也就是为什么Bagging和Pasting这么流行的原因之一。下面来看一下实现代码： ?...相比较而言，组合决策树拥有比单个决策树更好的泛化能力，即组合决策树和单个决策树，虽然拥有相同的bias偏差，但是组合决策树拥有更小的variance方差，这也就导致了虽然在训练集上，两者拥有差不多的预测准确率...在sklean中，可以通过设置参数oob_score=True，在训练完模型后，BaggingClassifier能够自动完成Out-of-Bag评估，下面来展示这种用法。 ?...四、stacking 最后一种组合算法叫stacking，和最开始提到的投票分类器有点相同，不过这里讲多个算法的合并不是通过简单的投票，而是对多个模型预测结果再次构建模型。

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机器学习入门 13-4 oob（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论

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【JavaScript】JavaScript 程序流程控制 ④ ( for 循环执行相同不同的代码 | for 循环示例 )

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