Id 3 c4.5 实验总结

2024-11-06

决策树归纳算法之C4.5

前面学习了ID3,知道了有关“熵”以及“信息增益”的概念之后. 今天,来学习一下C4.5.都说C4.5是ID3的改进版,那么,ID3到底哪些地方做的不好?C4.5又是如何改进的呢? 在此,引用一下前人的总结: ID3算法是决策树的一个经典的构造算法,在一段时期内曾是同类研究工作的比较对象,但通过近些年国内外学者的研究,ID3算法也暴露出一些问题,具体如下: (1)信息增益的计算依赖于特征数目较多的特征,而属性取值最多的属性并不一定最优. (2)ID3是非递增算法. (3)ID3是单变量决策树(在

【uTenux实验】时间管理（系统时间/周期性处理/警报处理）

1.系统时间管理系统时间管理函数用来对系统时间进行操作,是OS的一个基础性的东西.个人认为,设置系统时间和获取系统时间对OS来说基本是可有可无的. uTenux提供了三个系统时间相关API.分别用于设置系统时间.获取系统时间和获取系统工作时间.其中,前两个比较蛋疼.时间的表示是从1985年1月1日0:00:00(GMT)开始以ms为单位的累加.要想获得可读的时分秒,还得手动转换.我最讨厌这个转换了,所以不想细做这个实验. tk_get_otm获取的系统工作时间也是一ms表示的,只是这个数据比较

hibernate利用mysql的自增张id属性实现自增长id和手动赋值id并存

我们知道在mysql中如果设置了表id为自增长属性的话,insert语句中如果对id赋值(值没有被用到过)了,则插入的数据的id会为用户设置的值,并且该表的id的最大值会重新计算,以插入后表的id最大值为自增值起点但是如果使用hibernate,也想实现这个mysql的特性的话,怎么做呢? 首先我们看下hibernate的id生成策略: **hibernate文档写道** 简介版: increment:代理主键,适合于所有数据库,由hibernate维护主键自增,和底层数据库无关,但是不适合于

2017-2018-2 20155230《网络对抗技术》实验9：Web安全基础

实践过程记录下载wegot并配置好java环境后输入java -jar webgoat-container-7.0-SNAPSHOT-war-exec.jar 在浏览器输入localhost:8080/WebGoat,进入WebGoat开始实验目录 1.Phishing with XSS (网路钓鱼) 2.Stored XSS Attacks 3.Reflected XSS Attacks 4.Cross Site Request Forgery(CSRF) 5.CSRF Prompt B

ChaosBlade 发布对 C++ 应用混沌实验的支持

前言为满足 C++ 应用系统故障演练,阿里妈妈安全生产团队开源了 C++ 混沌实验执行器,填补了 C++ 应用混沌工程实验的空白,其遵循<混沌实验模型>,可通过 ChaosBlade 工具直接执行.项目详情点击这里! . 本文重点介绍该执行器的架构图.支持的实验场景,并以 Demo 为例介绍具体的使用方式,附录介绍了阿里妈妈内部混沌实验流程. 新版本 chaosblade 下载地址在这里! 实验场景目前支持的 C++ 混沌实验场景如下,具体使用方式可详见下文: 针对某个方法,或者某行代码注

ELK学习实验012：Logstash的安装和使用

一 logstash安装 1.1下载包 [root@node1 ~]# cd /usr/local/src/ [root@node1 src]# wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.4.2.tar.gz [root@node1 src]# tar -xf logstash-7.4.2.tar.gz [root@node1 src]# mv logstash-7.4.2 /usr/local/logstas

Python实战之制作瘟疫传播实验

2020年爆发新型冠状病毒,让大家在见证中国的团结也让大家感受到疫情传播的骇人在这里先道一声“武汉加油.中国加油” 那么现在我们尝试制作一个模拟疫情爆发的模型,以数字的形式展现疫情爆发点恐怖. (1)模型设计解释人类模型,每个人属性分为编号.状态.保护措施.外出情况. 编号:作为区分每个人类模型的标识: 状态:分为两部分,0为健康,1为感染: 保护措施:参考状态也份为两部分,0为未采取保护措施,1为保护措施外出情况:外出情况为1的将会选择外出寻友,而为0则不会外出. 程序初期,将会生成一定

Oracle数据加载之sqlldr工具的介绍

环境: 服务端:RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4 客户端:WIN10 + Oracle 11.2.0.1 client 目录: sqlldr语法 sqlldr实验准备 sqlldr常规加载 sqlldr常规加载优化 sqlldr直接路径加载 sqlldr直接路径加载优化 References 1. sqlldr语法用法: SQLLDR keyword=value [,keyword=value,...] 有效的关键字: userid -- ORACLE 用户名/口令 cont

Rocksdb引擎记录格式

Rocksdb是一个kv引擎,由facebook团队基于levelDB改进而来,Rocksdb采用LSM-tree存储数据,良好的读写特性以及压缩特性使得其非常受欢迎.此外,Rocksdb引擎作为插件已经集成在facebook维护的MySQL分支,用户可以通过SQL来访问rocksDB.本文主要通过分析Rocksdb引擎的记录格式,并通过对比innodb,来让大家了解Rocksdb.Rocksdb作为一个kv引擎,用户通过put(key,value)来写入key,或者通过get(key)接口来获

v$session中server为none与shared值解析

查询V$SESSION,你会看到SERVER可能会有DEDICATED| SHARED| PSEUDO| NONE 四种值,如果SERVER字段的值除了DEDICATED,还有NONE,则说明当前实例启动了共享服务器,并且SERVER为NONE的会话表示其正使用共享服务器连接模式,同时,如果只显示有DEDICATED,则不能说明服务器就一定工作在专用服务器下面,此时也有可能启动了共享模式.只是目前连接到数据库的都是专用服务器模式 SQL> select distinct server from

css中外边距合并

最近在布局时遇到一个有趣的问题 <style> #div1{width:200px;height:200px;background:red;} #div2{width:50px;height:50px;background:blue;margin:20px;}<style> <div id="div1"> <div id="div2"> </div> </div> 实验了一下,结果是这样的:

三天学会HTML5 之第一天

引言 HTML5 一直是非常热门的话题,因此此系列文章主要从一些基本功能开始讲起,逐步深入了解HTML5的新概念. 首先了解一些基本的术语和概念. SGML, HTML,XML三者之间的区别 Doc类型是什么 HTML5 有什么新特点新优势. 学习HTML5 在开始之前首先来区分SGMC,HTML,XML 三者的概念. SGML 即 Standard Globalized Markup Language 是用来定义标准的标记语言,简单的说,就是定义文档的元语言. HTML 是基于SGML 的超链

jquery中对动态生成的标签响应click事件（一）

参考自:http://my.oschina.net/lishixi/blog/31612 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=GB18030" pageEncoding="GB18030"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "h

SE 2014年3月31日

一. 描述OSPF划分区域的优势. OSPF划分区域的优势主要表现在以下几个方面: 1. 当网络中路由器的数量增大时,划分区域有利于减轻一部分性能较低的设备的处理和维护LSA数据库. 2. 区域的划分,减少和限制了一部分 LSA泛洪到其他的区域,网络中LSA的数量减少,有利于业务流的转发. 3. 使用区域划分,将规模较大的网络进行分片,由原来的集中管理变为分片管理,方便现实网络的管理和维护. 4. 区域划分后的网络中,当某一个网络中设备出现故障而导致路由抖动,不会对全网造成较大的抖动,有助于保持

spark2.2 DataFrame的一些算子操作

Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据

javascript学习（1）用户的Javascript 放在哪里和函数的绑定方式

一.实验 1:js脚本放在那里最合适? 1.代码 1.1.test.html <!DOCTYPE html><html> <head> <title>我的第一个 JavaScript 程序</title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> </hea

Spark-SQL之DataFrame操作大全

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,

TPYBoard开发板搭建,实现隐秘通信

一.准备工作 lTPYBoard v102(简称v102) 1块 lTPYBoard v202(简称v202) 1块 l杜邦线.MicroUSB数据线若干 (成本100元以内,某宝上可以买到) 附上链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.3-c.w4002-18836738349.35.12e63615KAahVk&id=576771421120 二.实验构思 a)v202设置为AP模式 b)v102设置为HID模拟键盘输入模式 c)v102

mybatis的collection查询问题以及使用原生解决方案的结果

之前在springboot+mybatis环境的坑和sql语句简化技巧的第2点提到,数据库的一对多查询可以一次查询多级数据,并且把拿到的数据按id聚合,使父级表和子级表都有数据. 但是这种查询,必然要查询大量的重复父数据,如果不用这种方法,而是分级查询,效果会如何? 要知道这2种数据的查询效率如何,用Python可以简单查询到总时长. 首先用pip install MySQL-python这条指令安装,至于出错解决方法就是https://www.cnblogs.com/superxuezhazh

如何定位那些SQL产生了大量的redo日志

在ORACLE数据库的管理.维护过程中,偶尔会遇到归档日志暴增的情况,也就是说一些SQL语句产生了大量的redo log,那么如何跟踪.定位哪些SQL语句生成了大量的redo log日志呢? 下面这篇文章结合实际案例和官方文档"How to identify the causes of High Redo Generation (文档 ID 2265722.1)"来实验验证一下. 首先,我们需要定位.判断那个时间段的日志突然暴增了,注意,有些时间段生成了大量的redo log是正常业务

Spark-SQL之DataFrame操作

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,

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