h5-随机画圆(随机颜色、随机大小)

本文介绍了一种使用JavaScript和Canvas API创建随机图形的方法。通过Math.random()生成随机数,实现图形位置、大小及颜色的随机化,并调整透明度,使得每个图形都独一无二。

效果:
在这里插入图片描述
代码

    for(var i=0;i<50;i++){
        ctx.beginPath();
        ctx.arc(Math.random()*400,Math.random()*400,Math.random()*50,0,Math.PI*2);
        //设置透明度
        ctx.globalAlpha = Math.random()*0.2;
        //随机生成颜色
        ctx.fillStyle="rgba("+Math.random()*255+","
            +Math.random()*255+","+Math.random()*255;
        ctx.fill();
        ctx.stroke();
    }

注意:

  • 随机生成颜色
  • 设置透明度
  • 利用Math.random() 生成随机0-1的数字
### CNN与随机森林的结合使用 CNN(卷积神经网络)和随机森林是两种不同的机器学习方法,分别适用于处理结构化数据和非结构化数据。以下是它们结合使用的几种常见方式: #### 方法一:特征融合 可以先利用CNN提取图像或其他复杂数据中的高级特征[^1],然后将这些特征作为输入传递给随机森林模型进行进一步分类或回归预测。这种方法充分利用了CNN强大的特征提取能力以及随机森林对多种特征的良好适应性。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import tensorflow as tf # 假设已有一个预训练好的CNN模型用于特征提取 cnn_model = tf.keras.models.load_model('pretrained_cnn.h5') feature_extractor = tf.keras.Model(inputs=cnn_model.input, outputs=cnn_model.layers[-2].output) def extract_features(data): features = feature_extractor.predict(data) return features train_features = extract_features(train_data) test_features = extract_features(test_data) rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=283, max_features='auto', max_depth=862) rf_classifier.fit(train_features, train_labels) predictions = rf_classifier.predict(test_features) ``` #### 方法二:集成学习框架下的投票机制 通过构建一个更大的集成模型,其中既包含多个独立训练出来的CNN子模型也包含若干个随机森林实例[^3]。最终预测结果可以通过加权平均或者多数表决的方式得出。 --- ### CNN与随机森林的对比分析 | 特性 | 卷积神经网络 (CNN) | 随机森林 (Random Forest) | |---------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 数据类型 | 主要针对高维、复杂的非结构化数据如图片视频等 | 更适合低到中维度的表格型结构化数据 | | 训练时间 | 较长,尤其当样本量大且分辨率较高时 | 相对较短 | | 参数调优难度 | 复杂度高,涉及层数、激活函数选择等多个超参 | 虽然也有不少可调节参数比如树的数量最大深度等等但整体来说更容易操作 | | 泛化性能 | 对于从未见过的新类别可能表现不佳 | 如果有足够的代表性样本来覆盖各种情况则通常具有良好的泛化能力 | | 解释性强弱 | 属黑箱模型难以直观理解内部运作原理 | 可视化每棵树并查看重要变量有助于提高透明性和解释力 | 尽管如此,在某些特定场景下两者也可以互为补充形成优势互补的关系例如前述提到过的特征级联方案就是典型代表之一[^2]. ---
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