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3.谁有好看的**推荐下
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【Spark ML系列】RandomForestClassifier RandomForestClassificationModel随机森林原理示例源码分析
Spark ML中的集成学习工具RandomForestClassifier是强大的分类模型，它由多个决策树组成，源码森林每个树都是源码森林通过自助采样和特征随机选择训练得到的。 随机森林的源码森林特性包括：适用于大规模数据，能处理高维度特征，源码森林并对缺失数据和噪声有较强鲁棒性。源码森林asp ajax表单源码
内置特征重要性评估，源码森林支持特征选择和分析。源码森林
利用并行构建提高训练速度。源码森林
然而，源码森林模型性能受决策树数量、源码森林树深和特征选择策略等因素影响，源码森林需根据具体问题调整参数以优化。源码森林 RandomForestClassifier在Spark ML中的源码森林应用涉及以下步骤：加载数据，创建特征向量。源码森林
处理标签，划分训练集和测试集。
创建模型实例，设置参数，并使用Pipeline进行训练。
在测试集上进行预测，评估模型，如使用多分类准确度。
代码实现包括RandomForestClassifier对象的定义，以及RandomForestClassificationModel类，用于模型的创建、训练和读取。源码编辑器最厉害的游戏
源码编辑器最厉害的游戏是《动物森友会编程小时光》。
《动物森友会编程小时光》不仅是一款源码编辑器游戏，而且它通过寓教于乐的方式，将编程知识与趣味的游戏玩法相结合。在这个游戏中，玩家需要帮助森林里的动物们解决各种问题，而解决问题的手段就是编写代码。每个关卡都设计成了一个小故事，玩家需要通过编程来完成任务，比如帮助小兔子找到萝卜，或者帮助小熊找到蜂蜜。
这款游戏之所以被认为是源码编辑器最厉害的游戏，原因在于它巧妙地融合了教育性和娱乐性。它不仅教会了玩家们基础的编程逻辑，如条件判断、循环语句等，还通过生动可爱的动物角色和丰富多样的故事情节，激发了玩家们对编程的兴趣。此外，游戏还提供了丰富的编程工具和资源，让玩家能够在实践中学习和成长。
举个例子，群里有事 源码在游戏中有一个关卡是需要玩家帮助一只迷路的小鸟找到家。玩家需要通过编程，控制小鸟按照特定的路径飞行，避开障碍物，最终找到鸟巢。在这个过程中，玩家不仅锻炼了逻辑思维能力，还学到了如何使用源码编辑器来解决实际问题。这样的游戏设计，既有趣又富有挑战性，使得《动物森友会编程小时光》成为了源码编辑器游戏中的佼佼者。
总的来说，这款游戏以其独特的教育方式和趣味性的游戏内容，成功吸引了大量玩家，尤其是年轻的学生群体。它让编程变得更加有趣和易懂，为普及编程教育做出了积极的贡献。
谁有好看的**推荐下
亲，好看的太多了，给你分下类型
动作：
《杀手》（欧美、力荐）：男主是个杀手，帅，有型，被组织出卖，然后复仇，最喜欢的杀手
**《飚风营救》（、欧美、力荐）：男主是退役特工，去救被绑走的女儿，剧情紧凑精彩，带劲，目前有2
《生死狙击》（欧美、力荐）：男主是神狙击手，复出执行任务被陷害，然后复仇，剧情紧凑
《火线救援》（欧美、力荐）：男主是退役佣兵，保护小女主，以为女主死了，再复仇，小女主超可爱
《天龙特工队》（欧美、力荐）：一群老特工不得已执行新的任务，剧情给力，动作火爆，还有小幽默
《黑暗侵袭》（欧美、力荐）：一群人到地下溶洞探险，遇到未知生物，为找到出口而生死拼搏。乐酷大厅源码
《非常人贩》（欧美、力荐）：又名《玩命快递》，听过的吧，不多说，动作绝对火爆，目前3部
《终极斗士3》（欧美、力荐）：有3部，个人喜欢第3部，几大洲的监狱先在各自的区举行格斗比赛
《三步杀人曲》（欧美、力荐）：爽朗的动作，新颖的剧情，男主酷炫，女主有味道，很好看
《蝙蝠侠之黑暗骑士》（欧美、力荐）：蝙蝠侠系列最经典的一部，火爆的动作，精彩的剧情，
《史密斯夫妇》（欧美、力荐）：剧情紧凑，动作火爆，当然上榜理由主要是：布拉德皮特+安吉丽娜朱莉
《空军一号》（欧美、力荐）：较老的**了，依然是经典，总统专机被劫了，看总统怎么力王狂澜
《大叔》（韩国、力荐）：又译《孤胆特工》玄彬主演，最喜欢的韩国动作片，归隐特工为救小萝莉
《隐秘而伟大》（韩国、力荐）：金秀成主演，最强特工扮傻子执行任务，有搞笑，动作场面也很吊
《公司职员》（韩国、力荐）：杀手爱上**，与组织决裂，动作场面还可以
《夺宝联盟》（韩国、力荐）：中韩十余名盗贼来澳门偷盗，一大群明星，金允石、金惠秀、李政宰、全智贤、
《拳霸：盗佛线》（泰国、力荐）：个人最喜欢的泰国动作片，泰拳狠准，后面几部就鸡肋了
中国的动作片就不多说了，都看过的吧
爱情：
《霸王别姬》（中国、力荐）：不疯魔，不成活，android volley https源码陈蝶衣爱恋成魔。张国荣主演
《秋天的童话》（中国、力荐）：一个痞子因为爱情成功逆袭为高富帅。周润发、钟楚红主演
《那些年，我们一起追过的女孩》（中国、力荐）：那些年我们怎样追的女孩。柯震东、陈妍希主演
《山楂树之恋》（中国、力荐）：知青时的爱情，朦胧、唯美、刻苦难忘。周冬雨主演
《致我们终将逝去的青春》（中国、力荐）：读书、少年、不成熟，面对抉择，很难抉择
《星月神话》（中国、力荐）：介绍部不太熟悉的，一个失去了女朋友、一个失去了丈夫，相识到相爱，缘分就是小概率事件。挺不错的**，张国荣主演
《海角七号》（台湾、力荐）：从敌意到相恋，天意最为奇妙，伴随的还有一段被岁月尘封的爱情故事。范逸臣、田中千绘主演
《听说》（台湾、力荐）：一个不能说话，一个为了爱也不说话，默默的爱最为动人。彭于晏、陈妍希主演
《蓝色大门》（台湾、力荐）：青涩的爱，苦，但忆甜，年少，总有令人悸动的爱恋。桂纶镁、陈柏霖主演
《假如爱有天意》（韩国、力荐）：一份恒久的爱，不是永恒，是延续。曹承佑、孙艺珍主演
《脑海中的装b带源码橡皮擦》（韩国、力荐）：韩剧有三宝：车祸、绝症、治不好，准备好纸巾。孙艺珍、郑雨盛主演。这类型的就不多做介绍了，多看多死白细胞
《我的野蛮女友》（韩国、力荐）：外表浮夸的人，往往情感更坚毅和难移。车太铉、全智贤主演
《只要你》（韩国、力荐）：默默的爱，最能扣动人的心怀，称之为“虐”。苏志燮、韩孝珠主演
《狼族少年》（韩国、力荐）：不懂爱到学会爱，狼人的爱更吊，近年来比较不错的爱情**。宋钟基、朴宝英主演
《岁年下男的恋爱》（欧美、力荐）：轻喜剧+爱情，很好看，女主角很有味道、正
《温暖的尸体》（欧美、力荐）：丧尸+爱情，剧情很有新颖，很好看，很棒
《甜心先生》（欧美、力荐）：阿汤哥最好看的**之一
《爱在黎明破晓前》（欧美）：很慢、很淡，属于细品性，不喜跳过。伊桑霍克主演
欧美的爱情不多说，这几部是不太常见的
《初恋这件小事》：都看过吧，还看过一部《暹罗之恋》，还行吧，泰语的发音，让我鸡皮疙瘩掉一地，所以泰国的爱情片看得少，恐怖片还好
《青木瓜之味》（越南）：越南导演陈英雄的代表作，婉约式经典，画质清丽，绿意满目，但节奏缓慢、细淌
《挪威的森林》（越南）：陈英雄导演，小说如雷贯耳，但**拍得不太好，差那种小说里的感觉，也还可一看
悬疑：
《杀人回忆》：韩国**，真实事件改编，经典连环杀人片之一，韩国最好看的**之一
《人骨拼图》：连环杀人高手与案件推理高手的碰撞，很精彩，丹泽华盛顿、安吉丽娜朱莉主演
《沉默的羔羊》：如雷贯耳了吧，不多说
《七宗罪》：大名鼎鼎，连环杀手，摩根弗里曼、布拉德皮特主演
《异次元杀阵》：一个庞大立方体，里面布满机关，里面的人接连死去，不知道背后黑手是谁
《终极面试》：每人都想去的大型公司招聘，闯入最终面试的只有几人，但面试却异常诡异
《八面埋伏》：一个一个人接连死去，谁在幕后操作
《极限空间》：一个房间里，被布满机关，回答对问题才能活着出去，凶手就在其中
《魔窟》：一个地下溶洞，有着未知生物，还能把人感染。和《黑暗侵袭》有点类似，很好看
《蝴蝶效应》：一件小事，很可能改编格局
《黑暗侵袭1、2》：一个地下溶洞，有着未曾见过的生物，冒险者一个接一个死去，出口在哪里
《猫叔游戏》：这是骗子的最高境界，这是骗子的教科书。莱昂纳多里奥主演
《水果硬糖》：约见网友的小心呀，外表甜美的小女孩，谁知她的内心呢
《致命ID》：约翰库克萨斯主演，连环杀手，凶手在结尾，却又不在结尾，不看永远不知道
《禁闭岛》：莱昂纳多里奥主演，怀疑自己与从不怀疑自己往往是最可怕的
《搏击俱乐部》：布拉德皮特主演，两个人创建了打与被打的俱乐部，看到最后你才会明白
《孤儿怨》：有点小恐怖，一个人小女孩为什么要杀人，她有着什么不为人知的秘密
《香草天空》：汤姆克鲁斯主演，生与死，你懂吗
《灵异第六感》：最可怕的是不知道自己做过的事
《电锯惊魂》系列：有点血腥（慎看），熟悉吧，不多说
《人皮客栈》系列：有点血腥（慎看），名流俱乐部，一群名流为寻找刺激建立的血腥俱乐部
上都是本人看过的好看的悬疑片，没看过的就没说，介绍的前提是：绝对好看，绝对是精品，很多都是你看到结尾才恍然大悟，所以剧情介绍比较模糊，不然很可能不经意间就剧透了，悬疑片剧透了就没意思了。一些**有点血腥、恐怖，请慎重观看
纯手打，望采纳
《致命ID》：约翰库克萨斯主演，连环杀手，凶手在结尾，却又不在结尾，不看永远不知道
《禁闭岛》：莱昂纳多里奥主演，怀疑自己与从不怀疑自己往往是最可怕的
感人类：
《狼族少年》（韩国）：爱情，不是一般的老套韩国爱情片，剧情很好，很感人
《阳光姐妹淘》（韩国）：友情，很好看的一部**，就讲友谊，感人至深
《我叫山姆》（欧美）：父女情，爸爸有智障，女儿早熟，很感人、很有爱的**，小女主超级可爱
《可爱的骨头》（欧美）：亲情、眷念，小女主被杀，灵魂注视着自己的亲人，看他们悲痛、看凶手逍遥法外、看着这个世界，很感人
《岁月神偷》（中国）：亲情，以小男主的视觉，看着亲人一个个离去，正如“时间都去哪儿了”
《大叔》（韩国）：退役特工（元彬）为救小女孩（感觉算父女情），拼命寻找蛛丝马迹，感人、动作场面又火爆，很好看。说到这，有三部也很感人的与其类似，1《这个杀手不太冷》（不多说，经典）2《怒火救援》（欧美，小女主很可爱，被绑架，男主是佣兵，以为她被杀死，为她复仇，感人且火爆）3《隐秘而伟大》（韩国，最近的**，特工为国捐躯，宁死不投降，金秀贤主演的，幽默、火爆、感人，很不错）
《忠犬八公的故事》（欧美）：人与小狗狗的感情，人与狗的故事，很感人
《母亲》（韩国）：母子情，儿子是弱智（元彬饰演），被误认为是杀人犯，母亲拼命找真凶
《向日葵》（韩国）：救赎的“亲情：，男主出狱从新做人，被他杀死儿子的妇人原谅他，视他为儿子，他为保护“母亲”、“妹妹”献出一切
《山楂树之恋》（中国）：唯美爱情，知青时的爱情+绝症，有点韩式爱情的影子，不过的确很感人
《我脑中的橡皮擦》（韩国）：生死爱情，韩剧有三宝“车祸绝症治不好”，这部是最典型的，很感人，这类型的就不介绍了，看多了就少感动了
《八月迷情》（欧美）：温馨的感动，一个音乐小天才找妈妈的故事，感人但不悲伤，个人超喜欢的一部，很好看
《灵异第六感》（欧美）：最后再来部稍微恐怖、悬疑点的，经典了，不多说
励志类：
《天国王朝》（史诗，力荐）：很经典的史诗巨片，振奋人心，奥兰多布鲁姆、伊娃格林主演
《三傻大闹好莱坞》（泰国、感人）：算印度式好莱坞**，很可贵，从**可以体会到很多东西，亲情、友请、坚持、梦想，但我看到的就是对中国应试教育的批判
《角斗士》（欧美、）：为胜利而不懈之奋斗。罗素克劳主演
《勇敢的心》（欧美、）：自由万岁，必看**之一。梅尔吉布森主演
《边缘日记》（欧美、）：致吸毒少年。莱昂纳多里奥主演
《驯龙高手》（欧美、励志）（3D动画）：每个人都应该有梦想，坚信它，并为之而努力
《风雨哈弗路》（欧美、力荐）：学习必看的
**《律政俏佳人》（欧美、力荐）：职场必看的
**《放牛班的春天》（欧美、力荐）：为了梦想而奋斗
《隐形的翅膀》（中国、力荐）：激励读书的
**《奔腾年代》（欧美、力荐）：策马奔腾，追求梦想
《阿甘正传》（欧美、力荐）：传奇的一生，经典了，不多说
《心灵捕手》（欧美、力荐）：诱使天才好好读书
《全城高考》（中国、力荐）：高考，一段热血、痛苦的日子
《肖申克的救赎》（欧美力荐）：经典了，隐忍而伟大
恐怖：
《死神的十字路口》（泰国、力荐）：4个故事，都挺不错
《孤儿怨》（欧美、力荐）：“小女孩”背后的故事
恐怖**不多介绍，本人看过一些，不过都不是很喜欢，这两部还行
以上都是本人看过的，都是很好看的**，有些不是什么高排名，但绝对都是精品。很少的一部分重合，因为几个类型都比较符合。个人喜欢动作。悬疑
**纯手打呀，望采纳
有疑问，请追问
视觉机器学习讲-MATLAB源码示例（5）-随机森林（Random Forest）学习算法
随机森林（Random Forest）学习算法是一种集成学习中的Bagging算法，用于分类任务。在学习该算法之前，需要理解决策树、集成学习和自主采样法的基本概念。随机森林由多个决策树组成，其最终决策结果是基于各决策树多数表决得出。相较于单一决策树，随机森林具有处理多种数据类型、大量输入变量、评估变量重要性、内部估计泛化误差、适应不平衡分类数据集等优点。
随机森林方法有以下几大优势：
1. 在数据集上表现出色，相较于其他算法具有优势。
2. 便于并行化处理，对于大数据集有明显优势。
3. 能够处理高维度数据，无需进行特征选择。
深度学习课程中，随机森林通常作为机器学习方法的一部分出现。对随机森林感兴趣的读者，建议详细阅读《机器学习讲》第五讲的内容，并下载提供的MATLAB源码。注意，源码调用了特定库，仅在位MATLAB中可运行。本系列文章涵盖了从Kmeans聚类算法到蚁群算法在内的讲MATLAB源码示例。
Python机器学习系列一文教你建立随机森林模型预测房价（案例+源码）
Python机器学习系列：随机森林模型预测房价详解
在这个系列的第篇文章中，我们将深入讲解如何使用Python的Scikit-learn库建立随机森林回归模型来预测房价。以下是构建流程的简要概述：1. 实现过程
首先，从数据源读取数据（df） 接着，对数据进行划分，通常包括训练集和测试集 然后，对数值特征进行归一化处理，确保模型的稳定性 接着，使用Scikit-learn的RandomForestRegressor进行模型训练并进行预测 最后，通过可视化方式展示预测结果2. 评价指标
模型的预测性能通常通过评估指标如均方误差（MSE）或R²得分来衡量。在文章中，我们会计算并打印这些指标以评估模型的准确性。作者简介
作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。他以简单易懂的方式分享Python、机器学习、深度学习等领域的知识，致力于原创内容。如果你需要数据和源码，可通过关注并联系作者获取。