首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

PHP特征重写受保护的特征方法

是指在PHP中,子类重写父类的受保护的特征方法。特征方法是指类中定义的方法,而受保护的特征方法是指在类中使用protected关键字修饰的方法。

当一个类继承自另一个类时,子类可以重写父类的方法来实现自己的逻辑。在PHP中,如果父类的方法被声明为受保护的(protected),那么子类可以通过重写该方法来改变其行为。

重写受保护的特征方法的步骤如下:

  1. 子类中声明一个与父类受保护的特征方法同名的方法。
  2. 子类中的方法必须使用相同的访问修饰符(protected)。
  3. 子类中的方法可以改变父类方法的实现逻辑,但不能改变其访问修饰符。

重写受保护的特征方法的优势在于可以根据子类的需求来改变父类方法的实现逻辑,从而实现更灵活的功能扩展。

应用场景:

  • 当父类的受保护的特征方法不能满足子类的需求时,可以通过重写该方法来实现子类特定的逻辑。
  • 当需要在子类中访问父类受保护的特征方法时,可以通过重写该方法来实现对父类方法的调用和扩展。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云提供了多种云计算相关产品,以下是一些与PHP开发相关的产品:

  1. 云服务器(ECS):提供弹性的云服务器实例,可用于部署和运行PHP应用程序。产品介绍链接
  2. 云数据库MySQL版(CDB):提供高性能、可扩展的云数据库服务,可用于存储和管理PHP应用程序的数据。产品介绍链接
  3. 云函数(SCF):无服务器计算服务,可用于部署和运行PHP函数,实现按需计算。产品介绍链接

请注意,以上仅是腾讯云提供的一些与PHP开发相关的产品,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

特征工程:常用的特征转换方法总结

使用相同范围的值,算法学习的负担就会减轻。 什么时候不需要特征转换 大多数基于树型模型的集成方法不需要特征缩放,因为即使我们进行特征转换,对于熵的计算也不会发生太大变化。...所以在这样的算法中,除非特别需要,一般情况下不需要缩放。 特征转换的方法 特征转换的方法有很多种,本文中将总结一些有用和流行的方法。...但是大多数时候数据会出现偏差,需要使用算法将其转换为高斯分布,并且在确定一种方法之前需要尝试几种方法,因为不同的数据集往往有不同的要求,我们无法适应一种方法 所有的数据。...所以必须依靠其他方法来实现正态分布。 2、倒数转换 Reciprocal Transformation 在倒数转换中,我们将特征的每个值除以 1(倒数)并将其存储在新特征中。...在转换中,考虑所有 λ 值并选择给定变量的最佳值。 我们可以使用 SciPy 模块中的stat来计算 box cox 转换。 到目前为止,box cox似乎是最适合年龄特征转换的方法。

94640

特征选择的评估方法

数据挖掘中,特征选择的过程就是计算特征与样本观测结果的相关性。卡方检验和互信息是用得较多的计算方法。 1. 卡方检验 卡方检验有多种方法,最著名的就是皮尔逊卡方检验[1]。...检验包含三个步骤: 计算卡方检验的统计值 X2,把每一个观察值和理论值的差做平方后、除以理论值、再加总。 计算统计值的自由度df。...依据研究者设定的置信水准,查出自由度为df的卡方分配临界值,比较它与第1步骤得出的 X2 统计值,推论能否拒绝虚无假设 其中,虚无假设 H0 一个样本中已发生事件的次数分配会遵守某个特定的理论分配。...在虚无假设的句子中,事件必须互斥,也就是说在概率事件中相互独立,即几率之和等于1。 统计值 X2 的计算公式为: ? 其中 r 是样本数(行数),c 是特征数(列数)。...首先,信息熵的定义为: ? 其中 I(xi) 又称 i 的自信息。熵表征的是信息的不确定性,它假设一份信息中,随机性的事件越多,则信息量越大,计算出的熵也就越大。

83310
  • 特征锦囊:特征无量纲化的常见操作方法

    今日锦囊 特征无量纲化的常见操作方法 第一招,从简单的特征量纲处理开始,这里介绍了3种无量纲化操作的方法,同时也附上相关的包以及调用方法,欢迎补充!...无量纲化:即nondimensionalize 或者dimensionless,是指通过一个合适的变量替代,将一个涉及物理量的方程的部分或全部的单位移除,以求简化实验或者计算的目的。...——百度百科 进行进一步解释,比如有两个字段,一个是车行走的公里数,另一个是人跑步的距离,他们之间的单位其实差异还是挺大的,其实两者之间无法进行比较的,但是我们可以进行去量纲,把他们的变量值进行缩放,都统一到某一个区间内...下面的是sklearn里的一些无量纲化的常见操作方法。...import Normalizer Normalizer().fit_transform(iris.data) 通过上述的方法调用,可以达到我们进行去量纲的目的,你学会了吗?

    85930

    【特征工程】不容错过的 5 种特征选择的方法!

    特征选择是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度、提高法性能的方法。 我们知道模型的性能会随着使用特征数量的增加而增加。但是,当超过峰值时,模型性能将会下降。...特征选择有很多方法,在本文中我将介绍 Scikit-Learn 中 5 个方法,因为它们是最简单但却非常有用的,让我们开始吧。...对于此示例,我仅出于简化目的使用数字特征。在使用方差阈值特征选择之前,我们需要对所有这些数字特征进行转换,因为方差受数字刻度的影响。...所有特征都在同一比例上,让我们尝试仅使用方差阈值方法选择我们想要的特征。假设我的方差限制为一个方差。...根据Scikit-Learn,RFE是一种通过递归考虑越来越少的特征集来选择特征的方法。

    98010

    17种将离散特征转化为数字特征的方法

    你可能需要使用y“携带”的信息。一个明显的想法是取x的每个级别的y的平均值。在公式中: ? 这是合理的,但是这种方法有一个很大的问题:有些群体可能太小或太不稳定而不可靠。...许多有监督编码通过在组平均值和y的全局平均值之间选择一种中间方法来克服这个问题: ? 其中w_i在0和1之间,取决于组的“可信”程度。...一个自然的问题是:有没有一种方法可以在不需要任何人为干预的情况下,设定一个最佳的工作环境?JamesSteinEncoder试图以一种基于统计数据的方式来做到这一点。...JamesSteinEncoder有两个显著的优点:它提供比最大似然估计更好的估计,并且不需要任何参数设置。 14.GLMMEncoder GLMMEncoder采用一种完全不同的方法。...基本上,它拟合y上的线性混合效应模型。这种方法利用了一个事实,即线性混合效应模型是为处理同质观察组而精心设计的。因此,我们的想法是拟合一个没有回归变量(只有截距)的模型,并使用层次作为组。

    4.1K31

    机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

    模型训练中有训练的策略,训练的模型,算法相关等等的一套流程,一个好的预测模型与特征提取,特征表示的方法息息相关,而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。    ...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点     特征选择和降维有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:降维的方法主要是通过属性间的关系...,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的特征空间;而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法     主要有三种方法: 1、Filter方法     其主要思想是:对每一维的特征“打分”,即给每一维的特征赋予权重,这样的权重就代表着该维特征的重要性...主要方法有:recursive feature elimination algorithm(递归特征消除算法) 3、Embedded方法     其主要思想是:在模型既定的情况下学习出对提高模型准确性最好的属性

    1.4K20

    机器学习中的特征——特征选择的方法以及注意点

    模型训练中有训练的策略,训练的模型,算法相关等等的一套流程,一个好的预测模型与特征提取,特征表示的方法息息相关,而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。    ...一、特征选择和降维 1、相同点和不同点     特征选择和降维有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:降维的方法主要是通过属性间的关系...,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的特征空间;而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。...能够对模型有更好的理解和解释 三、特征选择的方法     主要有三种方法: 1、Filter方法     其主要思想是:对每一维的特征“打分”,即给每一维的特征赋予权重,这样的权重就代表着该维特征的重要性...主要方法有:recursive feature elimination algorithm(递归特征消除算法) 3、Embedded方法     其主要思想是:在模型既定的情况下学习出对提高模型准确性最好的属性

    72990

    特征选择的几种方法

    ,先要计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值的特征。...scipy.stats import pearsonr #选择K个最好的特征,返回选择特征后的数据 #第一个参数为计算评估特征是否好的函数,该函数输入特征矩阵和目标向量,输出二元组(评分,P值)的数组...from minepy import MINE #由于MINE的设计不是函数式的,定义mic方法将其为函数式的,返回一个二元组,二元组的第2项设置成固定的P值0.5 def mic(x, y...特征选择原理:用加上噪声的特征和原特征下的误差对比来评价特征重要性,误差越大,说明特征越重要。...3、嵌入法(Embedded) 嵌入特征选择方法和算法本身紧密结合,在模型训练过程中完成特征选择。

    5.3K10

    机器学习之(四)特征工程以及特征选择的工程方法

    事实上,你得到的实验结果取决于你选择的模型、获取的数据以及使用的特征,甚至你问题的形式和你用来评估精度的客观方法也扮演了一部分。...比如,在实际应用中,常用的方法就是使用一些评价指标单独地计算出单个特征跟类别变量之间的关系。...做特征选择的方法有多种,上面提到的这种特征子集选择的方法属于filter(刷选器)方法,它主要侧重于单个特征跟目标变量的相关性。优点是计算时间上较高效,对于过拟合问题也具有较高的鲁棒性。...另外做特征子集选取的方法还有wrapper(封装器)和Embeded(集成方法)。...wrapper方法实质上是一个分类器,封装器用选取的特征子集对样本集进行分类,分类的精度作为衡量特征子集好坏的标准,经过比较选出最好的特征子集。

    1.2K20

    聊聊基于Alink库的特征工程方法

    独热编码 OneHotEncoder 是用于将类别型特征转换为独热编码的类。独热编码是一种常用的特征编码方式,特别适用于处理类别型特征,将其转换为数值型特征。...它将多个特征列的值合并为一个特征向量,通常用于特征工程的最后阶段,以准备机器学习模型的输入特征。 对于每个样本,VectorAssembler 将选定的特征列的值合并成一个特征向量。...特征向量的维度等于选定的特征列数,每个维度对应一个特征列的值。 合并的特征列仅支持数值类型。...对于每个样本,将选定的特征列的值进行哈希映射,得到特征向量的维度。每个特征列的值经过哈希函数映射到特征向量的对应维度,形成一个特征向量。...特征抽取过程: 对于每个文本数据,DocCountVectorizer 统计每个词汇在文本中的出现次数,作为特征向量的值。 每个文本对应一个特征向量,特征向量的维度为词汇表的大小。

    26611

    文本分类中的特征选择方法

    查看包com.datumbox.framework.machinelearning.featureselection以查看Java中的卡方(卡方检测)和交互信息特征选择方法的实现。...使用特征选择算法的主要优点是减少了数据的维度,使得训练速度更快,并且通过去除噪声特征可以提高精度。因此特征选择可以帮助我们避免过度拟合。...交互信息 C类中术语的互信息是最常用的特征选择方法之一(Manning等,2008)。就是衡量特定术语的存在与否对c作出正确分类决定的贡献程度。...卡方( 卡方检验) 另一个常见的特征选择方法是卡方(卡方检验)。统计学中使用x 2检验法主要是来测试两个事件的独立性。更具体地说,在特征选择中,我们使用它来测试特定术语的出现和特定类的出现是否独立。...上述公式可以向下面一样改写: [cxx44xu4kv.png] 4 如果我们使用卡方(卡方检测)方法,我们应该只选择一个预定义的特征,其中 x2 检测分数大于10.83,在0.001水平上才能显示出统计学意义

    1.7K60

    详解 5 大常用的特征选择方法!

    可以把它作为特征选择的预处理,先去掉那些取值变化小的特征,然后再从接下来提到的的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。...,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法。...这样生成的数据能够体现出不同的特征排序方法应对关联特征时的表现。 接下来将会在上述数据上运行所有的特征选择方法,并且将每种方法给出的得分进行归一化,让取值都落在0-1之间。...它的两个主要问题,1是重要的特征有可能得分很低(关联特征问题),2是这种方法对特征变量类别多的特征越有利(偏向问题)。尽管如此,这种方法仍然非常值得在你的应用中试一试。...当选择最优特征以提升模型性能的时候,可以采用交叉验证的方法来验证某种方法是否比其他方法要好。

    1.6K30

    改进特征融合的实时语义分割方法

    Li等[17]提出采用深度特征融合的方法,对特征图进行多次不同层级的特征提取,通过编码将不同层级提取的特征融合。注意力机制对分割效果具有较大的提升,其首先被Vaswani等[18]提出。...针对语义分割网络中浅层位置信息和深层语义信息融合的问题,本文提出改进特征融合的实时语义分割方法,该方法以轻量级的特征提取网络ResNet18(residual networks 18-layer)[5]...为此,本文提出了一个轻量级注意力模块,减少注意力机制中的计算量和参数量,满足语义分割的实时性。轻量级注意力模块(LAM)如图3所示,该模块受SE模块中的通道注意力和B块串联的启发。...损失函数的操作流程是先对特征图进行卷积操作,使其通道数与类别数目相同,再通过上采样的方法使卷积后的特征图恢复至输入的尺寸,最后进行损失函数的计算。...03 结论本文对实时语义分割网络中的特征融合进行分析,提出了改进特征融合的实时语义分割方法,该方法使用轻量级残差网络提取位置信息和语义信息特征图,保证语义分割的速度。

    25110

    稠密特征加入CTR预估模型的方法

    一般针对类别特征都是通过词嵌入的方法把稀疏特征转化为稠密特征然后再输入到神经网络中,不然直接输入会导致维度爆炸等问题,那么怎样把稠密数据加入到CTR预估网络模型中呢? 常规方法 1....鲜为人知的Key-Value Memory方法 在ICMEW的一篇论文中提出了一种把Key-Value Memory [1] 应用到稠密特征处理上的方法,如图4所示,可以看到这个模型的输入是一个稠密特征...得到向量v之后就和前面的方法一样,可以和类别特征进行特征交叉了。...总结 从上面几种方法可以发现,稠密特征要和词嵌入后的类别特征做交叉需要在同一个维度空间,也就是要把一维的稠密特征转化成和词嵌入维度相同的特征空间中,同时上面方法中的词嵌入矩阵相当于权重矩阵都可以进行优化学习...后续文章会有稠密特征加入CTR模型各个方法的具体实现代码,喜欢就关注一下吧 参考文献 [1] Multi-modal Representation Learning for Short Video Understanding

    1.2K00

    php学习之类与对象的三大特征-封装

    1.基本介绍 oop的三大特征:封装、继承、多态 封装就是把抽象出来的数据和对数据的操作封装在一起,数据被保护在内部,程序的其他部分只能通过被授权才能对数据进行操作。...1.1 封装的具体实现-访问修饰符 访问修饰符包括public、protected、private,分别是公开的、受保护的、私有的,访问修饰符对常用属性和成员方法都适用 优先级:public>protected...$p1->getName(); //不能被调用,受保护的方法不能在类的外部使用 //echo ' age = '. $p1->age; //echo ' sex = '....类中的方法可以被定义为公有、私有、受保护的,如果没有定义默认是public 1.5 对象运算符连用 案例:通过一个学生对象,可以访问到该学生所在班级的信息. php //通过一个学生对象,可以访问到该学生所在班级的信息.

    49020

    多值类别特征加入CTR预估模型的方法

    我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot,然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征,如下图 1 所示: ?...上一篇文章稠密特征加入CTR预估模型的方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中的方法。...还有2019知乎看山杯比赛中的用户感兴趣的话题特征,也就是一个用户感兴趣的话题可以有多个,并且不同的用户感兴趣的话题个数不一,这些特征的形式都一般是如下结构(拿用户感兴趣的话题特征来说): ?...在CTR预估模型中,对这种多值类别特征的常用处理方法总结归纳如下: ▌非加权法 最常规的也最简单的是先对所有‘话题’集合进行one hot编码,然后按照图 1 方式对多值类别特征中的每一项进行稠密特征的转换...除了多值类别特征,还有行为序列特征,他们的处理方法也有相似之处,可以互相借鉴学习,后面有时间介绍一些简单的行为序列特征的处理方法,感兴趣的可以关注一下公众号,精彩下期见~ ▌参考文献 [1][FiBiNET

    1.7K00

    特征选择介绍及4种基于过滤器的方法来选择相关特征

    采用特征选择方法去除相关特征。此外,将特征空间的维数降至相关特征的子集,可以减少训练的计算量,提高模型的泛化性能。 特征选择是从数据集中删除无关和冗余特征的过程。...过滤方法 根据特征与目标变量的关系选择特征子集。选择不依赖于任何机器学习算法。相反,过滤方法通过统计检验来衡量特征与输出的“相关性”。...到目前为止,我们一直在讨论假设两个元素X,Y之间存在线性关系的方法。这些方法无法捕获除此以外的任何关系。为了解决这个问题,我们可以看一下特征与目标变量之间的互信息(MI)。...这是减少维数的另一种方法-但是要小心,尽管在这种方法中我们不选择特征,而是通过将数据投影到较低维的空间中同时保留最大方差来变换特征空间。该技术导致不相关的变量(主要成分)是旧变量的线性组合。...注意事项 尽管我们已经看到了很多进行特征选择的方法(还有更多方法),但总会有答案“我不会做”。我知道这听起来可能很奇怪,尤其是当它来自本文的作者时,但是我需要给出所有可能的答案,这就是其中之一。

    1.4K10

    Jacobi方法求实对称阵的特征值

    Jacobi方法用于求实对称阵的全部特征值、特征向量。...对于实对称阵 A,必有正交阵 Q ,使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵,其主对角线元素λii是A的特征值,正交阵Q的第j列是A的第i个特征值对应的特征向量。 如何将实对称矩阵化为对角矩阵?...Jacobi方法用超平面旋转对矩阵A做相似变换,化A为对角阵,进而求出特征值与特征向量。超平面旋转矩阵的形式为 ? 容易验证 Q 是正交阵。...下面以二维平面旋转矩阵为例,来展示旋转矩阵是如何将实对称矩阵的非对角元素化0的。 在二维平面上,超平面旋转矩阵退化为如下的形式: ?...由此可见,只要旋转角度合适,就可以将实对称矩阵的非对角元素化为0,从而形成对角矩阵。接下来就要找这个合适的旋转角度,也就是求一个旋转角,使得矩阵经过旋转变换之后,有非对角元素出现0。 ? ?

    2.7K60

    数值计算方法 Chapter7. 计算矩阵的特征值和特征向量

    数值计算方法 Chapter7. 计算矩阵的特征值和特征向量 0. 问题描述 1. 幂法 1. 思路 2. 规范运算 3. 伪代码实现 2. 反幂法 1. 思路 & 方法 2....实对称矩阵的Jacobi方法 1. 思路 & 方法 如前所述,幂法和反幂法本质上都是通过迭代的思路找一个稳定的特征向量,然后通过特征向量来求特征值。...因此,他们只能求取矩阵的某一个特征值,无法对矩阵的全部特征值进行求解。如果要对矩阵的全部特征值进行求解,上述方法就会失效。...但是,对于一些特殊的矩阵,即实对称矩阵,事实上我们是可以对其全部的特征值进行求解的,一种典型的方法就是Jacobi方法。...本质上来说,Jacobi方法依然还是进行迭代,不过其迭代的思路则是不断地对矩阵进行酉变换,使之收敛到一个对角矩阵上面,此时对角矩阵的各个对角元就是原矩阵的特征值。

    1.9K40
    领券