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    预测模型的计算时间

    在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时,皮埃尔问了我一个有趣问题,是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想,却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。...注意到对于样条函数,计算时间也很相似 > library(splines) > system.time(fit<-glm(PRONO~bs(INSYS)+., + data=myocarde_large...在JRSS-A 计算精算科学(R语言)这本书的解读中,Andrey Kosteko注意到这个软件包甚至没有被提及,相关内容也是空白的。...但如果是500棵树(默认值)就需要20多倍的时间(从比例上看这也是合理的时间,创建了500棵树而不是50) > system.time(fit<-randomForest(PRONO~., + data...+ family="binomial")) user system elapsed 11.831 0.000 11.831 这需要一些时间

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    C# TimeSpan 时间计算

    本文告诉大家简单的方法进行时间计算。 实际上使用 TimeSpan 可以做到让代码比较好懂,而代码很简单。...所以建议使用 TimeSpan 来写时间,下面的需求是在判断在开机 20 秒内的延迟,如果在开机 20 秒内启动应用,那么就需要延迟时间 var needTime = TimeSpan.FromSeconds...(20); //开机20秒左右 USB 已经加载完成 计算时间的减法或加法可以使用重载+和-,请看下面代码,就是把两个 TimeSpan 相减,返回的值也是一个 TimeSpan ,下面的代码是编译不通过的...// TimeSpan 转 毫秒 milliseconds = (long) Math.Ceiling(time.TotalMilliseconds); 这个计算适合在有天数和小时等的计算...,如计算 1天 减去 3h10m 有多少毫秒,如果不使用 TimeSpan 自己重写,还是需要写很多代码 var time = TimeSpan.FromDays(1);

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