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2024-07-02对于LGBM来说可行的优化算法
除了熵权法（EntropyWeightMethod,EWM）以外，还有许多其他方法可以用来优化LightGBM（LGBM）模型。以下是一些常见的优化方法：1.网格搜索（GridSearch）网格搜索是通过穷举法搜索超参数空间的所有可能组合，找到最优的超参数配置。虽然这种方法计算开销较大，但可以确保找到全局最优解
2024-07-02【Python机器学习】模型评估与改进——带交叉验证的网格搜索
虽然将数据划分为训练集、验证集、测试集的方法是可行的，也相对常用，但这种方法对数据的划分相当敏感，为了得到对泛化性能的更好估计，我们可以使用交叉验证来评估每种参数组合的性能，而不是仅将数据单次划分为训练集与验证集。代码表示如下：fromsklearn.svmimportSVCfromsklear
2024-07-01【Python机器学习】模型评估与改进——对交叉验证的更多控制
在k交叉验证中，可以利用cv参数来调节cross_cal_score所使用的参数。但scikit-learn允许提供一个交叉验证分离器作为cv参数，来对数据划分过程进行更精细的控制。对于大多数使用场景而言，回归问题默认的k折交叉验证与分类问题的分层k折交叉验证的表现都很好，但有些情况下可能希望使
2024-06-30C语言大师之路：从零到王者/新手入门（3）选择语句
序（一些闲话）我希望我的语言不要像专业书那样让人眼花缭乱，所以当我解释语法时，我会尽量避免使用太多专业术语，让说明更容易理解。我会用通俗易懂的语言来解释，而不是像专业书籍那样让人感到困惑。本人计划通过文章分享C语言的核心知识点和学习心得。鉴于仍处于学习阶段，文章中可
2024-06-24程序A将五个学生的信息（姓名、性别、分数）存入文件Stu_data中程序B从文件中读取并排序按成绩由高到低输出
首先打开文件并存入信息；#include<stdio.h>#defineNUM5typedefstructstudent{ charname[100]; charsex; floatscore;}stu;intmain(){ FILE*fp=NULL; if((NULL==(fp=fopen("stu_data","w")))){ perror("fopen");retur
2024-06-24如何利用窗口函数实现精确排名计算？
前言SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天小编将为大家介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数
2024-06-23异常值检测（2）——Z-score和Grubbs假设检验
Z分数异常检测 z分数异常检测是一种基于标准化的异常值检测方法,它不受数据分布假设的限制,可以广泛应用于各种类型的数据集。检测步骤:1.计算数据集的均值(μ)和标准差(σ)。2.计算每个数据点的z分数:z=(x-μ)/σ 其中x是原始数据点（它的值）。3
2024-06-23【七】【QT开发应用】跨UI发送信号,跨线程发送信号
跨UI发送信号基本框架新建窗口自定义信号跨线程发送信号新建线程查看线程号完整代码跨UI发送信号setdialog.h#ifndefSETDIALOG_H#defineSETDIALOG_H#include<QDialog>namespaceUi{classsetdialog;}class
2024-06-23[题解]AT_arc138_a [ARC138A] Larger Score
思路不难发现：对于每一个$i(1\leqi\leqk)$，如果能在$(k+1)\simn$中找到任何一个$j$，满足$a_j>a_i$就算满足条件。进一步思考，为了使操作数最小，对于每一个$1(1\leqi\leqk)$，都找一个在$(k+1)\simn$中第一个大于$a_i$的数，便于它交换。那么
2024-06-21对红酒数据集，分别采用决策树算法和随机森林算法进行分类。
1.导入所需要的包fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split2.导入数据，并且对随机森林和决策数进行对比 x_tr
2024-06-21单阶段目标检测--NMS
目录一、概念:二、算法过程三、代码实现一、概念: 在目标检测的初始结果中，同一个物体，可能对应有多个边界框（boundingbox，bb），这些边界框通常相互重叠。如何从中选择一个最合适的（也就是与真实目标框最接近的）呢？通常采用的做法是NMS（Nonmaximumsuppression），
2024-06-20单细胞测序最好的教程（八）: 细胞类型自动注释-1｜基于marker的自动注释
作者按本章节主要讲解了基于marker的自动注释方法，一般来说，我会先自动注释，再手动去确认marker，这是因为，对于一个陌生的组织，我对marker是不了解的，自动注释可以帮助我快速熟悉细胞类型。本教程首发于单细胞最好的中文教程，未经授权许可，禁止转载。全文字数|预计阅读时间:5000|5min
2024-06-19C语言程序设计-11 结构体与共用体
11.1定义一个结构的一般形式11.2结构类型变量的说明1.先定义结构，再说明结构变量。2.在定义结构类型的同时说明结构变量。3.直接说明结构变量。11.3结构变量成员的表示方法11.4结构变量的赋值结构变量的赋值就是给各成员赋值。可用输入语句或赋值语句来完成。
2024-06-19软工日报3.18
代码量：7-1jmu-python-汇率兑换分数10全屏浏览切换布局作者蔡莉白单位集美大学按照1美元=6人民币的汇率编写一个美元和人民币的双向兑换程序输入格式:输入人民币或美元的金额，人民币格式如：R100，美元格式如：$100输出格式:输出经过汇率计算的
2024-06-19C#贪吃蛇小游戏源码
usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingSystem.Windows.Forms;namespace贪吃蛇游戏{publicp
2024-06-16Mysql
数据库原理与应用DDL和DML练习创建一个名为students的表，包含id（主键，自增长），name（字符串类型，长度为````````20），age（整数类型）和class（字符串类型，长度为20）。CREATETABLEstudents(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,nameVARCHAR(20),ageINT,classVARCHAR(20));向s
2024-06-16华为OD刷题C卷 - 每日刷题32（执行任务赚积分，计算三叉搜索树的高度）
1、（执行任务赚积分）：这段代码是解决“执行任务赚积分”的问题。它提供了一个Java类Main，其中包含main方法和getResult方法，用于计算在有限的时间内，处理任务可以获得的最多积分。main方法首先读取任务数量n和可用于处理任务的时间t，然后读取每个任务的最晚处理时间限制和积分值，
2024-06-15mysql-sql-第十周
学习目标：sql学习内容：31.查询所有同学的学生编号、学生姓名、选课总数、所有课程的成绩总和联合查询不会显示没选课的学生（上接）Selectstudents.stunm,name,u.s,u.tfromstudents,(selectstunm,sum(counm)s,sum(tscore)tfromscoregroupbystunm)uwhereu.stun
2024-06-13hive函数学习
复制粘贴到MD文档中查看更方便Hive函数学习目录Hive函数学习SQL练习Hive常用函数关系运算数值计算条件函数(主要使用场景是数据清洗的过程中使用，有些构建表的过程也是需要的)日期函数重点！！！字符串函数Hive中的wordCount1.1 Hive窗口函数1.1.1 聚合开窗函数聚合开窗函数实战：实战1
2024-06-137-3 谁考了第k名【数据结构/PTA】
题目：在一次考试中，每个学生的成绩都不相同，现知道了每个学生的学号和成绩，求考第k名学生的学号和成绩。输入第一行有两个整数，分别是学生的人数n（1≤n≤10000），和求第k名学生的k（1≤k≤n）。其后有n行数据，每行包括一个学号（整数）和一个成绩（浮点数），中间用一个空格分隔。输出输出第k名
2024-06-13第八章：连接查询
一、连接查询基本概念当查询结果来源于多张表时，需要将多张表连成一个大的数据集，在筛选合适的结果连接查询可以通过连接运算符（连接条件）可以实现多个表查询内连接查询的结果把两张表中相同的地方连接起来左链接查询结果包括内连接，同时查询左表特有的数据，对于右表中不存在
2024-06-11基于分类算法的学习失败预警（机器学习课程期末设计报告）
目录一．课设背景1.1设计要求1.2项目概述二．实验环境三.设计原理3.1理论知识3.1.1学习失败风险预测流程3.1.2数据预处理3.1.2.1缺失值处理（空值填充）3.1.2.2数据平衡3.1.2.3标准化处理3.1.3构建模型进行训练3.1.3.1网格搜索3.1.3.2随机森林算法3.1.2.3
2024-06-10【VUE2实现成绩计算案例+附代码分享】
成绩案例运行界面效果图如下所示：代码如下（直接复制到html文件中即可运行）：<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0">
2024-06-09Mysql 综述三部曲的综合练习（1）看看自己水平能达到面试水准吗？
Mysql综合练习数据库表信息创建数据库表综合练习（含答案）数据库表信息Student(Sid,Sname,Sage,Ssex)学生表——Sid：学号；Sname：学生姓名；Sage：学生年龄；Ssex：学生性别Course(Cid,Cname,Tid)课程表——Cid：课程编号；Cname：课程名字；Tid：教师编号SC(Sid,Cid,score)成绩表——Sid
2024-06-09The Imitate Google Dinosaur for the python ＜--CSDN @PythonWIN--＞
- Thisisasmallsoftwarebasedonpygame: -Wehaveusedthewell-knownPythonlanguage-Iamcurrentlydeveloping ImitateGoogleDinosaurversion1.1andusingPythonasmyeditor.Nowletmeexplainindetailitsfunctions: -F