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莱信 LS-P235马桶怎么样,LAISSION这个品牌马桶防溅水评价好不好

其它 |浏览 3044次
2021-09-19

laission莱信旗舰店,。原厂正品 5年质保 千城送货安装

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LAISSION莱信马桶商品介绍

冲水很快,不喷溅。好像有味,观察几天再说

马桶不错,客服态度也挺好,希望以后也能一只保持。

马桶非常大气,因为家里装修有点脏,冲水也很给力,好评,

LAISSION莱信马桶使用介绍

送货入户 上门安装的。外观很美 质量也不错 用了一段时间 还比较满意 性价比较高 推荐使用。

这一款抽水马桶真的很好,简单大方,陶瓷很光洁,冲的干净,看着很漂亮,比实体店同价位的产品好许多,家里人非常喜欢。虽然送来时水箱上的陶瓷盖子碎了,但店家知道后给补发了。 服务很到位。

LAISSION莱信马桶买家评价

中间有点小插曲,结果还是好的,相信品牌的质量。

非常好的产品,师傅送货上门,免费安装。当然前提是你买了这项服务。蹲改坐成功。

我是在内蒙古呼伦贝尔,由于路程远,过年期间,快递公司可能货太多,把我的宝贝弄坏了,物流来了电话,我和商家说东西坏了,商家确认后就给补邮了,而且坏的那个还白给我了,虽然等侯时间长了些,但是还是要感谢你

东东不错,店家也很好,也有诚意,待用后在追评。

没想到在网上也能买到这么好的马桶,不错和店家介绍的一样,送货和安装都很好,点赞

第二次来买了……

产品质量非常好。因为购买的是易碎物品,所以很担心,但是服务也非常好。值得个购买。

物流还算快,寄来的时候漏了配件跟客服反馈很快就补发了,到货后发现这款是我买的最实惠也是最好的一款。。

挺不容易的,买了两个马桶,不过到货了就好,东西挺重的,好事多磨,谢谢老板!

双11买的马桶,现在才让老板发货,质量很好,款式也不错,期待后期的使用体验。

东西不错 第一个坏了 及时补发了

非常喜欢,好看

请输入标题 bcdef

麦肯锡预测,到2018年,在“具有深入分析能力的人才”方面,美国可能面临着14万~19万人的缺口,而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万,学习数据挖掘算法和掌握大数据分析能力将成为重要的职业技能。简单的讲,算法就是解决问题的步骤。通过学习数据挖掘算法,能快速提升数据分析的能力。

请输入标题 abcdefg

一般数据挖掘算法分为两种:监督学习算法和无监督学习算法,其中有监督学习算法主要有逻辑回归、决策树、神经网络等,无监督学习算法主要包括聚类、最邻近距离、支持向量机等。今天介绍的九个算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响,并且在数据挖掘实践中都发挥了非常重要的作用。

C4.5算法

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法。C4.5 以决策树的形式构建了一个分类器。分类器是进行数据挖掘的一个工具,它处理大量需要进行分类的数据,并尝试预测新数据所属的类别。

(1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;

(2)在树构造过程中进行剪枝;

(3)能够完成对连续属性的离散化处理;

(4)能够对不完整数据进行处理。

缺点:

在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致算法的低效。

优点:

产生的分类规则易于理解,准确率较高。

K-Means算法

K-Means算法是一个聚类算法,把N的对象根据他们的属性分为k个分割(k<N),K-聚类算法从一个目标集中创建多个组,每个组的成员都是比较相似的。

基本步骤:

(1)从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心;

(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象),计算每个对象与这些中心对象的距离,并根据最小距离重新对相应对象进行划分;

(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);

(4)计算标准测度函数,当满足一定条件,如函数收敛时,则算法终止;如果条件不满足则回到步骤(2)。

缺点:

只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用,且对有些分类属性的数据不适合;

要求用户必须事先给出要生成的簇的数目k;

对初值敏感,对于不同的初始值,可能会导致不同的聚类结果;

不适合于发现非凸面形状的簇,或者大小差别很大的簇;

对于"噪声"和孤立点数据敏感,少量的该类数据能够对平均值产生极大影响。

优点:

简单,一般在数据量较大的时候更快更有效。

SVM

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。它是一种监督式学习的方法,广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里,在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大,分类器的总误差越小。也就是,SVM获取一个超平面将数据分成两类。

优点:

可用于线性/非线性分类,也可以用于回归;

低泛化误差;

容易解释;

计算复杂度较低。

缺点:

对参数和核函数的选择比较敏感;

原始的SVM只比较擅长处理二分类问题。

Apriori算法

Apriori算法是关联规则(association rules)挖掘中最基本也是最常见的算法,适用于包含大量事务(transcation)的数据库。它是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法主要用来在大型数据库上进行快速挖掘关联规则。

其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。Apriori是关联分析中比较早的一种方法,主要用来挖掘那些频繁项集合。其思想是:

(1)如果一个项目集合不是频繁集合,那么任何包含它的项目集合也一定不是频繁集合;

(2) 如果一个项目集合是频繁集合,那么它的任何非空子集也是频繁集合。

缺点:

产生大量的频繁项集;

当生成项集的时候,算法是很耗费内存、空间和时间。

优点:

算法本身能够大大压缩频繁项集的大小,取得了很好的性能;

它易于理解,应用简单,还有很多的派生算法。

在数据挖掘领域,最大期望算法(Expectation-Maximization,EM) 一般作为聚类算法(类似 kmeans 算法)用来知识挖掘,属于非监督学习。在统计学上,当估算带有无法观测隐藏变量的统计模型参数时,EM 算法不断迭代和优化可以观测数据的似然估计值。EM算法的精髓在于:通过优化似然性,EM 生成了一个很棒的模型,这个模型可以对数据点指定类型标签

EM算法一般分为3步:

(1)E步:选取一组参数,求出在该参数下隐含变量的条件概率值;

(2)M步:结合E步求出的隐含变量条件概率,求出似然函数下界函数(本质上是某个期望函数)的最大值。

(3)重复上面2步直至收敛。

缺点:

在早期迭代中都运行速度很快,但是越后面的迭代速度越慢;

不能总是寻到最优参数,很容易陷入局部最优而不是找到全局最优解。

优点:

实现简单直接;

对于数据挖掘和聚类,观察到遗失的数据的这类数据点对我们来说很重要。

KNN

K最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一,它是个懒散学习法(在训练过程中不需要做许多处理)。kNN试图找到数据中自然聚类的中心,它假设对象属性来自于空间向量,并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,属于监督学习算法。

KNN即最近邻算法,其主要过程为:

(1)计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离,马氏距离等);

(2)对上面所有的距离值进行排序;

(3)选前k个最小距离的样本;

(4)根据这k个样本的标签进行投票,得到最后的分类类别。

k近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限,算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值,K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。

缺点:

计算量大;

样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少);

需要大量的内存。

优点:

思想简单,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归;

可用于非线性分类;

训练时间复杂度为O(n);

准确度高,对数据没有假设,对outlier不敏感。

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯(Naive Bayes)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率,属于分类算法。但它并不只是一个算法,而是一系列分类算法,这些算法以一个共同的假设为前提:被分类的数据的每个属性与在这个类中它其他的属性是独立的。

缺点:

对输入数据的表达形式很敏感。

优点:

对小规模的数据表现很好,适合多分类任务,适合增量式训练;

尽管算法很简单,但是朴素贝叶斯模型却出人意料的十分精确。

分类与回归树

分类树(Classification and Regression Trees,CART)是决策树的一种,分类树的输出是一个类(也就是是输出结果不是连续的,结果只有两个分支)。分类树是监督学习算法。

分类树与C4.5对比:

神经网络算法

神经网络算法(Neural Network) ,神经网络是模拟人类大脑处理信息方式的简化模型。作为分类预测的算法之一,神经网络属于监督学习。分析此模型通过模拟大量类似于神经元的抽象形式的互连处理单元而运行。这些处理单元都位于层中。

通常在神经网络中有三个部分:一个输入层,其中的单元表示输入字段;一个或多个隐藏层;一个输出层,带有一个或多个表示目标字段的单元。

这些单元通过可变的连接强度(或权重)连接。输入数据显示在第一层,其值从每个神经元传播到下一层的每个神经元。最终从输出层中输出结果。该网络可通过以下过程进行学习,即检查单个记录,然后为每个记录生成预测,并且当生成的预测不正确时,对权重进行调整。在满足一个或多个停止标准之前,此过程会不断重复,而网络会持续提高其预测准确度。

缺点:

最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

不能向用户提出必要的询问,而且当数据不充分的时候,神经网络就无法进行工作。

把一切问题的特征都变为数字,把一切推理都变为数值计算,其结果会导致丢失信息。

优点:

分类的准确度高;

并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强;

对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力;

能充分逼近复杂的非线性关系;

具备联想记忆的功能等。

学习数据挖掘最快的方式还是实践,多练多思。

数据挖掘应用关键能打开思路,灵活应用,能够更大可能的发挥数据价值。

SmartMining作为大数据挖掘工具,能够学习和试用数据挖掘算法,感受大数据挖掘魅力。