labelpoint向量總結及決策樹的缺點

2021-08-14 03:06:42 字數 442 閱讀 4458

1.//建立乙個稠密向量  

val dv : vector = vector.dense(1.0,0.0,3.0);  

//建立乙個稀疏向量(第一種方式)  

val sv1: vector = vector.sparse(3, array(0,2), array(1.0,3.0));  

//建立乙個稀疏向量(第二種方式)  

val sv2 : vector = vector.sparse(3, seq((0,1.0),(2,3.0)))  

對於稀疏向量,當採用第二種方式時,3表示此向量的長度,後面的比較直觀,seq裡面每一對都是(索引,值)的形式。

決策樹的缺點:

1 對那些各類別資料量不一致的資料,在決策樹種,資訊增益的結果偏向那些具有更多數值的特徵;

2 容易過擬合;

3 忽略了資料集中屬性之間的相關性。

波數及波數向量(波向量)

波數 原子 分子和原子核的光譜學中的頻率單位。符號為 或v。等於真實頻率除以光速,即波長 的倒數,或在光的傳播方向上每單位長度內的光波數。在波傳播的方向上單位長度內的波週數目稱為波數 常寫為k 其倒數稱為波長。k 1 理論物理中定義為 k 2 意為2 長度上出現的全波數目。從相位的角度出發,可理解為...

向量運算及習題

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