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  • QT之CheckBox单项选择与多项选择

    万次阅读 2016-12-15 21:31:08
    我们在使用CheckBox时,就好比我们做选择题一样,有单项,也有多项选择题。那么,我们QT能不能做到这效果呢,答案是肯定的。怎么做?其实很简单。我们先看看效果图 效果图 这里我们看到的是多选项

    QT之CheckBox单项选择与多项选择

    开篇之叙

    今天简单的给大家介绍下CheckBox的单项选择与多项选择。我们在使用CheckBox时,就好比我们做选择题一样,有单项,也有多项选择题。那么,我们QT能不能做到这效果呢,答案是肯定的。怎么做?其实很简单。我们先看看效果图

    效果图

    这里我们看到的是多选项
    多选

    我们再来看看单项选择
    单项

    好了,到了这里相信大家都想赶紧看看代码了。

    上代码

    //其实方法很简单,你只需要这样做。
    void ButtonGroup::initCheckBoxGroup()
    {
        QButtonGroup* pButtonGroup = new QButtonGroup(this);
        pButtonGroup->addButton(ui.checkBox,1);
        pButtonGroup->addButton(ui.checkBox_2, 2);
        pButtonGroup->addButton(ui.checkBox_3, 3);
        pButtonGroup->addButton(ui.checkBox_4, 4);
        pButtonGroup->addButton(ui.checkBox_5, 5);
    }

    有的朋友会不会这样问,单项有了,那多项呢,O(∩_∩)O ,放心吧,多项是默认的,不用我们管哦!

    结尾

    只为记录,只为分享! 愿所写能对你有所帮助。Good Good Study, Day Day Up!

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  • libsvm中如何特征选择

    千次阅读 2016-01-26 20:36:04
    上一篇论文被审稿人说特征选择是在交叉验证的外部的,存在过拟合的问题。所以这一次花了几天的时间弄清楚了交叉验证,libsvm和特征选择三者的关系。 首先libsvm内部是不包含特征选择的。libsvm的model.SV参数是把...

    上一篇论文被审稿人说特征选择是在交叉验证的外部做的,存在过拟合的问题。所以这一次花了几天的时间弄清楚了交叉验证,libsvm和特征选择三者的关系。

    首先libsvm内部是不包含特征选择的。libsvm的model.SV参数是把特征进行了一个区域的标准化,把所有的特征都压缩到一个范围内(默认的应该是[1,-1])。并不是每个样本特征的权重值。在2006年林林智仁教授的一篇文章中对于如何把libsvm和特征选择方法结合起来有了些了解。(本文的方法和图片都摘自这篇文章)1

    文章中涉及到的特征选择的方法个人感觉是Embedded方法大类,除此之外还有Filter方法大类和Wrapper方法大类。文中介绍了三种方法F-scroe+SVM,F-score+RF+SVM,RF+RM-SVM。

    1、F-score+SVM方法

    算F值选取几个肉眼可见区别的F值域,然后分别去掉超出域的特征;把数据随机分成训练集合和验证集合,对每个subfeatures训练svm,之后再检验,重复五次,得到一个平均正确率值;进行比较得到最好的一个作为整个实验的特征选择程序;再用确定好的特征训练svm模型,来预测。

    2、F-score+RF+SVM方法

    这个方法是说随机森林除了可以做分类以外,也可以提供特征的重要程度。但是RF方法不能处理太多的特征,因此在使用RF之前需要按照第一个方法用F-score先做一下预筛选(感觉这个方法太拖沓了,做两次特征的筛选)。

    参考上一个方法得到subfeatures;用RF来对所有训练集合进行处理得到特征子集的排序(how?之后再查);用RF来做5重交叉验证;之后去掉一半的不是特别重要的特征,然后重复上一步,这样循环,直到特征的数量很少了为止(什么算少?并没有给出具体值啊);上面这两步循环很多次,最后选取正确率最高的对应的特征值为准。

    3、RF+RM-SVM方法

    这个方法认为RBF核可以自己进行特征的筛选,因此通过最小化特征的泛化误差来得到特征的重要程度,然后用loo,之后一个平滑的函数来约束边缘,称为radius margin (RM),因此这个方法称为RM-SVM。在做之前需要RF方法进行预筛选。所以这个方法不能用于特征特别多的预测,因此作者在实现的时候只在最后一个样本上进行了实现。

    之后是一个各种方法实现的错误率(BER)对比的表:


    样本特征情况


    这是作者参加一个NIPS的比赛做的,林教授最后是第三名,这是他的结果和第一名结果的对比图:


    对此表我有两个疑问,之后再查一下。1、Score,Feat,Probe是如何计算的?2、正确率这么高真的好么,给大神跪了,是我之前做的太渣,还是有特殊的优化方法?

    另外,抛开这篇文章,由于libsvm的SVMtrain如果加上了-v 5,那得到的就只是一个正确率值。如果是用五重交叉验证的正确率值作为模型好坏的评判标准,那如何画ROC,中间的数据又没有给出,还是说要向F-score+SVM方法中的,随机分成两份,一份预测模型,另外一份来做ROC,ACC?

    这些问题先记录下来,慢慢查。第一篇CSDN博文,个人学习的记录。哪里错了,看到的大神望指点一下。

    参考文献:

    Chen Y W, Lin C J. Combining SVMs with various feature selection strategies[M]//Feature extraction. Springer Berlin Heidelberg, 2006: 315-324.

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  • 利用随机森林特征选择

    万次阅读 2015-08-04 15:27:36
    随机森林提供了两种特征选择的方法:mean decrease impurity和mean decrease accuracy。 平均不纯度减少----mean decrease impurity  随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件,为...

            随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点,这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。随机森林提供了两种特征选择的方法:mean decrease impuritymean decrease accuracy


    平均不纯度减少----mean decrease impurity

            随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件,为的是将数据集按照不同的响应变量一分为二。利用不纯度可以确定节点(最优条件),对于分类问题,通常采用基尼不纯度或者信息增益,对于回归问题,通常采用的是方差或者最小二乘拟合。当训练决策树的时候,可以计算出每个特征减少了多少树的不纯度。对于一个决策树森林来说,可以算出每个特征平均减少了多少不纯度,并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。


            使用基于不纯度的方法的时候,要记住:1、这种方法存在偏向,对具有更多类别的变量会更有利(ID3);2、对于存在关联的多个特征,其中任意一个都可以作为指示器(优秀的特征),并且一旦某个特征被选择之后,其他特征的重要度就会急剧下降,因为不纯度已经被选中的那个特征降下来了,其他的特征就很难再降低那么多不纯度了,这样一来,只有先被选中的那个特征重要度很高,其他的关联特征重要度往往较低。在理解数据时,这就会造成误解,导致错误的认为先被选中的特征是很重要的,而其余的特征是不重要的,但实际上这些特征对响应变量的作用确实非常接近的(这跟Lasso是很像的)。

            特征随机选择方法稍微缓解了这个问题,但总的来说并没有完全解决。


    平均精确率减少----Mean decrease accuracy

            另一种常用的特征选择方法就是直接度量每个特征对模型精确率的影响。主要思路是打乱每个特征的特征值顺序,并且度量顺序变动对模型的精确率的影响。很明显,对于不重要的变量来说,打乱顺序对模型的精确率影响不会太大,但是对于重要的变量来说,打乱顺序就会降低模型的精确率。


    PS:

            尽管我们在所有特征上进行了训练得到了模型,然后才得到了每个特征的重要性测试,这并不意味着我们扔掉某个或者某些重要特征后模型的性能就一定会下降很多,因为即便某个特征删掉之后,其关联特征一样可以发挥作用,让模型性能基本上不变。

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  • 用select2级联下拉选择

    万次阅读 2017-12-08 17:18:19
    两个下拉框,通过选择年级下拉框进行查询该年级下的所有班级。 可以对select添加onchage事件,监控下拉事件,下拉选择年级,把年级id传入后台查询出该年级下属班级,把班级列表展示到下拉框。 js:$("#grade")....
                                            两个下拉框,通过选择年级下拉框进行查询该年级下的所有班级。
    

    这里写图片描述

    可以对select添加onchage事件,监控下拉事件,下拉选择年级,把年级id传入后台查询出该年级下属班级,把班级列表展示到下拉框。
    js:

    $("#grade").change(function () {
        var grade= $("#grade").val();
        $.ajax({
            url:base + "/user/grade/list",
            dataType: "JSON",
            data: {'gradeId': grade},
            type: "GET",
            success:function (data) {
                var gradeNum= data.length;
                var option = "<option value=''>请选择年级</option>";
                if(gradeNum>0){
                    $("#labId").html(option);
                    for(var i = 0;i<gradeNum;i++){
                        option += "<option value='"+data[i].id+"'>"+data[i].name+"</option>";
                    }
                }
                $("#class").html(option);
                $("#class").val(Id); //编辑时绑定
                $("#class").select2({ minimumResultsForSearch: -1 });//加载样式
            },
            error:function(e) {
                layer.alert("系统异常,请稍候重试!");
            }
        });
    });
    展开全文
  • 弊端就是不能大量的自定义.今天试用了选择器. 上gif: 上代码: 1.index.js //index.js //获取应用实例 var app = getApp() Page({ data: { date: '2016-11-08', time: '12:00', array: ['中国',
  • 用随机森林特征选择

    万次阅读 2017-05-14 14:36:33
    - XT|,我们对随机森林中共N颗决策树相同操作,可以得到N个特征X的重要性,取其均值作为X的重要性度量,即D(X) = (D1+D2+......+DN)/N,其中Di = |XT'i - XTi|(i=1,2,3,....,N)。 总结下来,判断一个属性重要...
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    万次阅读 多人点赞 2018-07-11 13:48:38
    CSS选择器:就是指定CSS要作用的标签,那个标签的名称就是选择器。意为:选择哪个容器。 CSS的选择器分为两大类:基本选择题和扩展选择器。 基本选择器: 标签选择器:针对一类标签 ID选择器:针对某一个特定的...
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    万次阅读 多人点赞 2017-05-10 16:28:01
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    从剩余待排序的数组中选择最小的数和待排序的数对比。 时间复杂度为O(n^2),n为数组的个数。 空间复杂度为O(1)。 不稳定算法。 该图片来源于网络 选择排序 def select_sort(array): """ 选择排序 :param ...
  • QSS 的选择

    千次阅读 多人点赞 2016-03-30 09:20:30
    选择器决定了 style sheet 作用于哪些 Widget,QSS 支持 CSS2 定义的...通用选择器 *类型选择器类选择器ID 选择器属性选择器包含选择器子元素选择器伪类选择器Subcontrol 选择器 很多时候,可以使用不同的选择
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    万次阅读 2011-02-21 22:09:00
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