base_estimator：弱分類器物件，預設為cart分類樹
decisiontreeclassifier；
algorithm：samme和samme.r；samme表示構建過程中
使用樣本集分類效果作為弱分類器的權重；samme.r使用對樣本集分類的**概率大小作為弱分類器的權重。由於samme.r使用了連續的概率度量值，所以一般迭代比samme快，預設引數為samme.r；強調：使用samme.r必須要求base_estimator指定的弱分類器模型必須支援概率**，即具有predict_proba方法。
loss：不支援
n_estimators：最大迭代次數，值過小可能會導致欠擬合，值過大可能會導致過擬合，一般50~100比較適合，預設50。
learning_rate：指定每個弱分類器的權重縮減係數v，預設為1；一般從乙個比較小的值開始進行調參；該值越小表示需要更多的弱分類器。
base_estimator：弱回歸器物件，預設為cart回歸樹decisiontreeregressor；
algorithm：不支援
loss：指定誤差的計算方式，可選引數」linear」, 「square」,
「exponential」, 預設為」linear」；一般不用改動。
n_estimators：最大迭代次數，值過小可能會導致欠擬合，值過大可能會導致過擬合，一般50~100比較適合，預設50。
learning_rate：指定每個弱分類器的權重縮減係數v，預設為1；一般從乙個比較小的值開始進行調參；該值越小表示需要更多的弱分類器。
linux的frambuffer的相關引數
如果應用程式需要知道framebuffer裝置的相關引數，必須通過ioctl 系統呼叫來完成。在標頭檔案中定義了所有的ioctl命令字，不過，最常用的ioctl命令字是下面這兩個 fbioget fscreeninfo和fbioget vscreeninfo。前者返回與framebuffer有關的固...
關於matplotlib及相關cmap引數的取值
在matplotlib中對於的顯示有如下方法 這不是重點 其中有cmap binary 的引數。plt.imshow imgs i reshape 28,28 cmap binary 或如下 也可以達到相同的效果 plt.imshow imgs i reshape 28,28 cmap plt.ge...
20 linux字元裝置驅動相關的函式及引數
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