装饰模式(Decorator)

机器学习基础:从理论到KNN与线性回归实战 机器学习是人工智能的核心技术,通过算法让计算机从数据中自动学习规律,广泛应用于预测和分类问题。其核心原理包括特征提取、模型训练和性能评估,其中KNN算法和线性回归是入门必备的经典方法。KNN基于邻近样本投票进行分类,关键参数K值需通过交叉验证优化;线性回归则通过最小化误差平方和建立变量间的线性关系,正则化技术能有效防止过拟合。这些基础算法在金融风控、医疗诊断等场景展现强大实用性,而特征工程和模型评估指标的选择直接影响最终效果。掌握监督学习的基础理论,是深入理解神经网络等复杂模型的重要前提。 阅读详情

/* 装饰模式(Decorator)
 * 使用接口继承可以解决车子可以飞或者能游泳。但若增加一个既能飞又能游泳的,(飞、游泳已有,需要组合)则需要在多增加个接口功能。
 * 装饰模式,可以把(飞、游泳已有,需要组合)功能叠加起来,而不需要重新多增加已有重复的功能。
 * 组成:
 * 抽象组件角色: 一个抽象接口,是被装饰类和装饰类的父接口。
 * 具体组件角色:为抽象组件的实现类。
 * 抽象装饰角色:包含一个组件的引用,并定义了与抽象组件一致的接口。
 * 具体装饰角色:为抽象装饰角色的实现类。负责具体的装饰。
 */

 

客户端测试类:

 

抽象组件角色

 

 

具体组件角色

 

 

抽象装饰角色

 

 

具体装饰角色

 

 

具体装饰角色

 

 

 

因果推断--PSM的原理和应用(二) 上一篇介绍了DID,本文介绍和DID可一起搭配使用的一种因果推断方法PSM。在正式介绍PSM之前,先来简单回顾一下为什么需要因果推断以及如何做因果推断。我们都知道相关非因果,比起相关我们更希望知道两个事件之间的因果关系,有了确切的因果关系,才能知道对A如何操作才能引起B的变化。解决因果推断问题,目前主要有两种框架,Rubin虚拟事实模型和Pearl因果图模型。站在数据分析的角度上,Rubin虚拟事实模型更容易理解,其核心思想是寻找恰当的对照组。 阅读详情

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