请你说说RF和SVM的特点，评价
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请你说说RF和SVM的特点，评价
RF全称Random Forest随机森林，是一种bagging方法，子模型（决策树）可能有点过拟合。随机森林就是我们有放回的抽取样本，构建一个模型。之后重复这个过程。在有放回的抽取样本的同时，我们还可能抽取特征，就是我们不使用全部的特征。然后就这样一轮一轮来，构建多个模型，每个模型有着不同的权重。最后通过投票方式预测新样本。SVM就是常见的分类模型啦，（可能通过核函数升维的方法）寻找最优分割平面。SVM的优点在于memory efficient，适用于分类边界明显的数据集，但它不适用large dataset。随机森林能够容忍outliers，对非线性数据拟合程度还可，也基本不会出现过拟合问题，也适合large dataset，就是有点慢
编辑于 今天 13:39:35
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![在草原上，有 N 只牛在觅食，每只牛都有一个数字表示它能找到的草料数量，我们用数组nums表示。我们希望找到满足指定条件的三只牛的组合。条件就是三只牛的能找到的草料数量之和恰好等于目标和 T，并且满足 nums[i] <= nums[j] <= nums[k]。注意：请找出所有不重复的牛群组合。 请返回满足条件的牛群组合列表。](http://www.qklbishe.com/wp-content/themes/ripro/assets/images/thumb/1.jpg)
![（打印月历）输入月份 m（1 ≤ m ≤ 12），按一定格式打印 2015 年第 m 月的月历。（第三、四空 2.5 分，其余 3 分）
例如，2015 年 1 月的月历打印效果如下（第一列为周日）：
#include <iostream> using namespace std; const int dayNum[] = {-1, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31}; int m, offset, i; int main( ) { cin >> m; cout << "StMtTtWtTtFtS" << endl; // ‘t’为 TAB制表符 1 ; for (i = 1; i < m; i++) offset = 2 ; for (i = 0; i < offset; i++) cout << ‘t’; for (i = 1; i <= 3 ; i++) { cout << 4 ; if (i == dayNum[m] || 5 == 0) cout << endl; else cout << ‘t’; } return 0; }](https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20181102/309901_1541154641381_1700158644CC856EE90B4F2FB3607DBE)