决策树模型,大野木为什么模型那么小

决策树模型，大野木为什么模型那么小？

可能是受到了缩小的影响。因为大野木是一个人造的模型，在制作过程中可能遇到了一些技术限制，这导致他的大小被缩小了。另外，从设计的角度来看，也有可能是出于某种目的需要将他的模型制作得比较小。例如，为了适应某个场景或者拍摄需要，需要将他的大小进行调整。对于这个问题还有一些。事实上，在模型设计中，大小的调整是非常常见的。在电影、电视剧等影视作品中，模型会根据剧情需要进行大小调整，以达到更好的视觉效果。此外，在一些实验研究中，也会根据实验的需要进行模型的大小调整。

关于决策树的经典书籍？

1.《决策思维》2.《模型与算法》

3.《机器学习》4.《神经网络》

数据分析与数据挖掘包含了非常丰富的内容：数据、关联分析、分类、聚类、异常检测、可视化、编程实战、商业应用……下面这几本书都是数据分析和挖掘领域非常不错的图书，既有讲解基本算法的入门书，又有编程实战，还能帮你精益创业~

《数据挖掘与分析 概念与算法》

cr和RF的区别？

CR和RF是两种不同的无线技术标准，它们之间的主要区别如下：

CR和RF的使用频率不同：CR是指“计算机无线射频”，属于2.4GHz频段的无线技术标准，而RF则是指“射频信号”，可以包括多种频段的无线技术标准，如蓝牙、Wi-Fi、LTE等。

CR和RF的传输距离不同：一般来说，CR的传输距离较短，一般在10米以内，而RF的传输距离则可以达到几百米甚至几公里。

CR和RF的功耗不同：CR的功耗较低，适合用于低功耗设备，如无线鼠标、键盘等，而RF的功耗较高，适用于需要较高传输速率和传输距离的设备，如手机、笔记本电脑等。

CR和RF的传输速率不同：CR的传输速率相对较低，一般在1Mbps以下，而RF的传输速率则可以达到几百Mbps甚至几Gbps。

综上所述，CR和RF都是无线技术标准，但它们的应用场景、传输距离、功耗和传输速率等方面存在一定的差异。

分享

怎样用spark实现adaboost算法？

没用过spark中的adaboost 但sklearn用过。应调用的格式是一样的。

from sklearn.ensemble import AdaboostClassifier

里面有两个比较重要的参数 一个是base-estimator 一个是 n-estimators

base....参数应该是你的决策树模型

n...可以随便设 50 100都可以

ID3自动驾驶使用说明？

ID3自动驾驶是一种基于决策树算法的自动驾驶系统。下面是ID3自动驾驶的使用说明：1. 数据准备：首先需要准备训练数据集，包括各种驾驶情况下的特征数据和相应的标签数据，例如车辆的速度、位置、周围环境等特征数据，以及对应的驾驶指令标签。2. 特征选择：使用ID3算法来选择最佳的特征，以使得选择该特征后的信息增益最大化。这可以通过计算每个特征的信息增益来实现。3. 构建决策树：根据选择的最佳特征，使用ID3算法递归地构建决策树。决策树的每个节点表示一个特征，每个分支代表该特征的一个可能值，叶子节点表示具体的驾驶指令。4. 模型训练：使用训练数据集来训练决策树模型。通过对数据集的反复迭代来构建一个准确的决策树模型。5. 预测和决策：使用训练好的决策树模型来预测新的输入特征，并做出相应的驾驶决策。总结：ID3自动驾驶使用训练数据集来构建决策树模型，并根据输入特征进行预测和决策，以实现自动驾驶。通过不断优化决策树模型，可以提高自动驾驶系统的准确性和稳定性。