linux下etc是什么的缩写
在Linux系统中，/etc是一个常用的目录，用于存储系统的配置文件。它的全称是“et cetera”的缩写，意思是。因为它包含了许多不属于其他目录的系统配置文件，所以被称为“et cetera”目录。“我喜欢读书，写文章。
ubuntu安装git server
当使用 SSH 协议时，Git 会将本地的公钥发送到 Git 服务器，然后 Git 服务器会将公钥添加到其已知的授权密钥列表中，这样就能够在后续的 Git 操作中验证客户端的身份。这是因为在使用SSH协议时，git客户端与git服务器之间的通信是通过SSH协议进行加密传输的，如果SSHD停止运行，git客户端将无法通过SSH连接到git服务器。Git client和Git server之间的通讯使用的是Git协议或SSH协议，其中SSH协议是Git客户端与Git服务器之间通讯的常用协议之一。
msbuild - 对话
MSBuild文件可以包含一系列的任务（tasks）和目标（targets），任务是一些可执行的操作，例如编译源代码或复制文件，而目标则是一系列任务的集合，用于构建项目。如果您只需要使用MSBuild构建项目，并不需要Visual Studio的其他功能，您可以下载并安装Microsoft Build Tools，它包含了MSBuild、编译器前端和连接器等必要的工具，可以满足大多数构建需求。总之，MSBuild是一个强大的构建工具，可以帮助开发人员自动化构建、测试和部署应用程序，提高开发效率和质量。
决策树一CART算法(第一部分)
决策树一CART算法(第一部分)CART算法简介CART算法是机器学习十大算法之一，这个方法的创始人Leo BreimanCART算法展开就是Classification and Regression Tree，对应的就是分类与回归树，用树 形结构来解决分类和回归的问题。如果输出变量是离散的，对应的就是分类问题。如果输出变量是连续的，对应的就是回归问题。CART算法分为三步走：选择特征、生成决策树、剪枝在CART算法中，树形结构是二叉树模型，通常左边为「是 」，右 边为
决策树一CART算法（第二部分）
CART分类树算法CART分类树算法解读输入：数据集 D，特征集 A，停止条件阈值ϵ\epsilonϵ输出：CART分类决策树步骤：从根节点出发，进行操作，构建操作二叉树计算现有特征下对数据集 基尼指数，选择最优特征。——在特征Ag下，对其可能取的每个值g,根据样本点对Ag=g的测试为“是”我“否”， 将D分制成D1和D2两部分，计算Ag=g时的基尼指数。——选择基尼指数最小的那个值作为该特征下的最优切分点。——计算每个特征下的最优切分点，并比较在最优切分下的每个特征的基尼
决策树一一CART算法（第三部分）
决策树一一CART算法（第三部分）CART-回归树模型 如果输出变量是 连续 的，对应的就是 回归 问题，对于决策树而言，输出的信息一定就是叶子结点，所以需要将连续变量按照一定的要求划分。回归树模型 假设将输入空间划分成 M个单元， ，R1,R2,....,RMR_1,R_2,....,R_MR1,R2,....,RM，并在每个单元 上有一个固定的输出值 ，回归树模型可以表示为：f(x)=∑m=1McmI(x∈Rm)f(x)=\sum_{m=1}^{M} c_{m} I\left(
决策树一CART算法（第四部分）
决策树一CART算法(第四部分)CART树的剪枝：算法步骤输入：CART算法生成的决策树。输出：最优决策树T设K=0，T=T0K=0，T=T_0K=0，T=T0 ，从完整的决策树出发 k代表迭代次数，先从完整的树开始，即k=0开始。设α=+∞\alpha=+\inftyα=+∞，后面会比较大小，损失函数小则可以剪枝，从大到小比较自下而上地对各内部结点t计其C(Tt),∣Tt∣C(T_t),|T_t|C(Tt),∣Tt∣以及g(t)=C(t)−C(Tt)∣Tt∣−1,α
决策树之用信息增益选择最优特征
决策树之用信息增益选择最优特征熵 熵的定义: 熵（shāng），热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。在决策树中，信息增益是由熵构建而成，表示的是[随机变量的不确定性]，不确定性越大，代表着熵越大。随机变量的取值等概率分布时，相应的熵最大，换句话说，特征的所有取值概率相同时，包含的信息是最多的，就是不确定性最大的情况。熵和随机变量的分布相关，所以写成：H(p)=−∑i=1npilogpiH(p)=-\sum_{i=1}^{n} p_{i
决策树的生成—ID3算法
决策树的生成—ID3算法算法由来：决策树算法最开始是由Hunt Earl B提出的CLS(Concept Learning System)，但是没有给出采用什么方法选择最优特征，后面罗斯昆（J. Ross Quinlan）提出ID3算法，使用 [信息增益] 确定最优特征，之后罗斯昆又对ID3算法进行了优化改进，得到 C4.5算法，并用 信息增益比来确定最优特征。两种算法本质是差不多的，只是确定最优特征的方法不同，ID3算法偏向于选择数量较多的某一特征，C4.5算法偏向于某一特征单位数量的选择。ID3
R语言和Rstudio的介绍和安装
R语言和Rstudio的介绍和安装R语言的来源：R是S语言的一种实现。S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland;大学的RobertGentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。R的作用： R 是一种用于统计计算和
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