R软件实现随机森林算法(带详细代码操作)
R软件实现随机森林算法（带详细代码操作）
随机森林算法是我们经常要用到的机器学习，本文我们将使用随机森林模型，根据鲍鱼的一系列特征来预测鲍鱼是否“新鲜”。鲍鱼数据来自UCI机器学习存储库（我们将数据分为训练和测试集）。
目录如下：
1、数据准备（输入，数据已处理等）
2、数据分割（把数据分割为测试集和训练集）
3、变量选择
4、模型拟合结果及评估（混淆矩阵，ROC曲线等）
首先，我们将数据加载到R中：
# 加载需要的安装包
library(caret)
library(ranger)
library(tidyverse)
library(e1071)
# 读入数据
abalone_data <- read.table("../data/abalone.data", sep = ",")
# 读入变量名称
colnames(abalone_data) <- c("sex", "length", "diameter", "height",
"whole.weight", "shucked.weight",
"viscera.weight", "shell.weight", "age")
# 对预测变量进行划分
abalone_data <- abalone_data %>%
mutate(old = age > 10) %>%
# remove the "age" variable
select(-age)
# 把数据分割成训练集合测试集
set.seed(23489)
train_index <- sample(1:nrow(abalone_data), 0.9 * nrow(abalone_data))
abalone_train <- abalone_data[train_index, ]
abalone_test <- abalone_data[-train_index, ]
# remove the original dataset
rm(abalone_data)
# view the first 6 rows of the training data
head(abalone_train)
可以看到，输出结果如下：
下一步，拟合随机森林模型
rf_fit <- train(as.factor(old) ~ .,
data = abalone_train,
method = "ranger")
默认情况下，train不带任何参数函数重新运行模型超过25个bootstrap样本和在调谐参数的3个选项（用于调谐参数ranger是mtry;随机选择的预测器在树中的每个切口的数目）。
rf_fit
## Random Forest
##
## 3759 samples
## 8 predictor
## 2 classes: 'FALSE', 'TRUE'
##
## No pre-processing
## Resampling: Bootstrapped (25 reps)
## Summary of sample sizes: 3759, 3759, 3759, 3759, 3759, 3759, ...
## Resampling results across tuning parameters:
##
## mtry splitrule Accuracy Kappa
## 2 gini 0.7828887 0.5112202
## 2 extratrees 0.7807373 0.4983028
## 5 gini 0.7750120 0.4958132
## 5 extratrees 0.7806244 0.5077483
## 9 gini 0.7681104 0.4819231
## 9 extratrees 0.7784264 0.5036977
##
## Tuning parameter 'min.node.size' was held constant at a value of 1
## Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
## The final values used for the model were mtry = 2, splitrule = gini
## and min.node.size = 1.
使用内置predict函数，在独立的测试集上测试数据同样简单。
# predict the outcome on a test set
abalone_rf_pred <- predict(rf_fit, abalone_test)
# compare predicted outcome and true outcome
confusionMatrix(abalone_rf_pred, as.factor(abalone_test$old))
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction FALSE TRUE
## FALSE 231 52
## TRUE 42 93
##
## Accuracy : 0.7751
## 95% CI : (0.732, 0.8143)
## No Information Rate : 0.6531
## P-Value [Acc > NIR] : 3.96e-08
##
## Kappa : 0.4955
##
## Mcnemar's Test P-Value : 0.3533
##
## Sensitivity : 0.8462
## Specificity : 0.6414
## Pos Pred Value : 0.8163
## Neg Pred Value : 0.6889
## Prevalence : 0.6531
## Detection Rate : 0.5526
## Detection Prevalence : 0.6770
## Balanced Accuracy : 0.7438
##
## 'Positive' Class : FALSE
##
现在我们已经看到了如何拟合模型以及默认的重采样实现（引导）和参数选择。尽管这很棒，但使用插入符号可以做更多的事情。
预处理（preProcess）
插入符号很容易实现许多预处理步骤。脱字号的几个独立功能针对设置模型时可能出现的特定问题。这些包括
dummyVars：根据具有多个类别的分类变量创建伪变量
nearZeroVar：识别零方差和接近零方差的预测变量（在进行二次采样时可能会引起问题）findCorrelation：确定相关的预测变量
findLinearCombos：确定预测变量之间的线性相关性
除了这些单独的功能外，还存在preProcess可用于执行更常见任务（例如居中和缩放，插补和变换）的功能。preProcess接收要处理的数据帧和方法，可以是“BoxCox”，“YeoJohnson”，“expoTrans”，“center”，“scale”，“range”，“knnImpute”，“bagImpute”，“medianImpute”中的任何一种”，“pca”，“ica”，“spatialSign”，“corr”，“zv”，“nzv”和“conditionalX”。
# center, scale and perform a YeoJohnson transformation
# identify and remove variables with near zero variance
# perform pca
abalone_no_nzv_pca <- preProcess(select(abalone_train, - old),
method = c("center", "scale", "nzv", "pca"))
abalone_no_nzv_pca
## Created from 3759 samples and 8 variables
##
## Pre-processing:
## - centered (7)
## - ignored (1)
## - principal component signal extraction (7)
## - scaled (7)
##
## PCA needed 3 components to capture 95 percent of the variance
# identify which variables were ignored, centered, scaled, etc
abalone_no_nzv_pca$method
## $center
## [1] "length" "diameter" "height" "whole.weight"
## [5] "shucked.weight" "viscera.weight" "shell.weight"
##
## $scale
## [1] "length" "diameter" "height" "whole.weight"
## [5] "shucked.weight" "viscera.weight" "shell.weight"
##
## $pca
## [1] "length" "diameter" "height" "whole.weight"
## [5] "shucked.weight" "viscera.weight" "shell.weight"
##
## $ignore
## [1] "sex"
# identify the principal components
abalone_no_nzv_pca$rotation
## PC1 PC2 PC3
## length -0.3833860 -0.02483364 0.5915467
## diameter -0.3837457 -0.05161255 0.5853768
## height -0.3464346 -0.87775177 -0.2975826
## whole.weight -0.3909385 0.22610064 -0.2335635
## shucked.weight -0.3785309 0.33107101 -0.2537499
## viscera.weight -0.3818968 0.24715579 -0.2842531
## shell.weight -0.3791751 0.06675157 -0.1382400
资料分割（createDataPartition和groupKFold）
通过该createDataPartition函数可以轻松生成数据的子集。尽管可以使用此功能简单地生成训练和测试集，但也可以使用它来对数据进行子集处理，同时尊重数据中存在的重要分组。
首先，我们展示了执行常规样本拆分以生成10个不同的80％子样本的示例。
# identify the indices of 10 80% subsamples of the iris data
train_index <- createDataPartition(iris$Species,
p = 0.8,
list = FALSE,
times = 10)
# look at the first 6 indices of each subsample
head(train_index)
## Resample01 Resample02 Resample03 Resample04 Resample05 Resample06
## [1,] 1 2 1 1 2 1
## [2,] 2 3 2 2 4 2
## [3,] 3 4 3 3 5 5
## [4,] 4 5 4 5 6 6
## [5,] 5 6 5 7 7 7
## [6,] 7 7 6 9 8 8
## Resample07 Resample08 Resample09 Resample10
## [1,] 1 1 1 1
## [2,] 2 2 2 2
## [3,] 3 3 3 3
## [4,] 4 4 4 4
## [5,] 6 5 5 5
## [6,] 7 6 6 6
尽管以上内容非常有用，但是使用for循环也非常容易。没那么令人兴奋。
更令人兴奋的是能够进行K折交叉验证，该验证尊重数据中的分组。该groupKFold功能就是这样！
例如，让我们考虑以下组成的鲍鱼组，以使在数据集中一起出现的5个鲍鱼的每个顺序集都在同一组中。为简单起见，我们仅考虑前50个鲍鱼。
# add a madeup grouping variable that groupes each subsequent 5 abalone together
# filter to the first 50 abalone for simplicity
abalone_grouped <- cbind(abalone_train[1:50, ], group = rep(1:10, each = 5))
head(abalone_grouped, 10)
## sex length diameter height whole.weight shucked.weight viscera.weight
## 3670 I 0.585 0.460 0.140 0.7635 0.3260 0.1530
## 249 I 0.305 0.245 0.075 0.1560 0.0675 0.0380
## 498 F 0.605 0.485 0.165 1.0105 0.4350 0.2090
## 1889 F 0.565 0.445 0.125 0.8305 0.3135 0.1785
## 3488 I 0.510 0.405 0.130 0.5990 0.3065 0.1155
## 1852 I 0.485 0.370 0.115 0.4570 0.1885 0.0965
## 2880 I 0.470 0.385 0.130 0.5870 0.2640 0.1170
## 3203 F 0.620 0.485 0.220 1.5110 0.5095 0.2840
## 365 F 0.620 0.500 0.175 1.1860 0.4985 0.3015
## 2230 M 0.370 0.280 0.095 0.2225 0.0805 0.0510
## shell.weight old group
## 3670 0.2650 FALSE 1
## 249 0.0450 FALSE 1
## 498 0.3000 TRUE 1
## 1889 0.2300 TRUE 1
## 3488 0.1485 FALSE 1
## 1852 0.1500 FALSE 2
## 2880 0.1740 FALSE 2
## 3203 0.5100 TRUE 2
## 365 0.3500 TRUE 2
## 2230 0.0750 FALSE 2
以下代码在尊重鲍鱼数据中的组的同时执行10倍交叉验证。也就是说，每组鲍鱼必须始终一起出现在同一组中。
# perform grouped K means
group_folds <- groupKFold(abalone_grouped$group, k = 10)
group_folds
## $Fold01
## [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
## [26] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold02
## [1] 1 2 3 4 5 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
## [26] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold03
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
## [26] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold04
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
## [26] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold05
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 26 27 28 29 30
## [26] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold06
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold07
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold08
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
##
## $Fold09
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 46 47 48 49 50
##
## $Fold10
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
重采样选项（trainControl）
训练ML模型最重要的部分之一就是调整参数。您可以使用该trainControl函数在模型中指定许多参数（包括采样参数）。从中输出的对象trainControl将作为的参数提供train。
set.seed(998)
# create a testing and training set
in_training <- createDataPartition(abalone_train$old, p = .75, list = FALSE)
training <- abalone_train[ in_training,]
testing <- abalone_train[-in_training,]
# specify that the resampling method is
fit_control <- trainControl(## 10-fold CV
method = "cv",
number = 10)
# run a random forest model
set.seed(825)
rf_fit <- train(as.factor(old) ~ .,
data = abalone_train,
method = "ranger",
trControl = fit_control)
rf_fit
## Random Forest
##
## 3759 samples
## 8 predictor
## 2 classes: 'FALSE', 'TRUE'
##
## No pre-processing
## Resampling: Cross-Validated (10 fold)
## Summary of sample sizes: 3382, 3383, 3384, 3383, 3383, 3382, ...
## Resampling results across tuning parameters:
##
## mtry splitrule Accuracy Kappa
## 2 gini 0.7871944 0.5188557
## 2 extratrees 0.7869327 0.5113079
## 5 gini 0.7821376 0.5100375
## 5 extratrees 0.7858653 0.5172792
## 9 gini 0.7762887 0.4969119
## 9 extratrees 0.7855958 0.5175170
##
## Tuning parameter 'min.node.size' was held constant at a value of 1
## Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
## The final values used for the model were mtry = 2, splitrule = gini
## and min.node.size = 1.
相反，我们可以通过将参数be 指定为来使用分组折叠（而不是随机CV折叠）。indextrainControlgrouped_folds
# specify that the resampling method is
group_fit_control <- trainControl(## use grouped CV folds
index = group_folds,
method = "cv")
set.seed(825)
rf_fit <- train(as.factor(old) ~ .,
data = select(abalone_grouped, - group),
method = "ranger",
trControl = group_fit_control)
rf_fit
## Random Forest
##
## 50 samples
## 8 predictor
## 2 classes: 'FALSE', 'TRUE'
##
## No pre-processing
## Resampling: Cross-Validated (10 fold)
## Summary of sample sizes: 45, 45, 45, 45, 45, 45, ...
## Resampling results across tuning parameters:
##
## mtry splitrule Accuracy Kappa
## 2 gini 0.70 0.4316517
## 2 extratrees 0.76 0.5305528
## 5 gini 0.68 0.3931901
## 5 extratrees 0.76 0.5305528
## 9 gini 0.70 0.4191642
## 9 extratrees 0.76 0.5305528
##
## Tuning parameter 'min.node.size' was held constant at a value of 1
## Accuracy was used to select the optimal model using the largest value.
## The final values used for the model were mtry = 2, splitrule = extratrees
## and min.node.size = 1.
您还可以将函数传递给trainControl本来应该传递给的函数preProcess。
模型参数调整选项（tuneGrid =）
您可以使用函数的tuneGrid参数为模型参数指定自己的调整网格train。例如，您可以定义参数组合的网格。
# define a grid of parameter options to try
rf_grid <- expand.grid(mtry = c(2, 3, 4, 5),
splitrule = c("gini", "extratrees"),
min.node.size = c(1, 3, 5))
rf_grid
## mtry splitrule min.node.size
## 1 2 gini 1
## 2 3 gini 1
## 3 4 gini 1
## 4 5 gini 1
## 5 2 extratrees 1
## 6 3 extratrees 1
## 7 4 extratrees 1
## 8 5 extratrees 1
## 9 2 gini 3
## 10 3 gini 3
## 11 4 gini 3
## 12 5 gini 3
## 13 2 extratrees 3
## 14 3 extratrees 3
## 15 4 extratrees 3
## 16 5 extratrees 3
## 17 2 gini 5
## 18 3 gini 5
## 19 4 gini 5
## 20 5 gini 5
## 21 2 extratrees 5
## 22 3 extratrees 5
## 23 4 extratrees 5
## 24 5 extratrees 5
# re-fit the model with the parameter grid
rf_fit <- train(as.factor(old) ~ .,
data = select(abalone_grouped, - group),
method = "ranger",
trControl = group_fit_control,
# provide a grid of parameters
tuneGrid = rf_grid)
rf_fit
## Random Forest
##
## 50 samples
## 8 predictor
## 2 classes: 'FALSE', 'TRUE'
##
## No pre-processing
## Resampling: Cross-Validated (10 fold)
## Summary of sample sizes: 45, 45, 45, 45, 45, 45, ...
## Resampling results across tuning parameters:
##
## mtry splitrule min.node.size Accuracy Kappa
## 2 gini 1 0.68 0.3786214 ## 2 gini 3 0.68 0.3786214 ## 2 gini 5 0.70 0.4316517 ## 2 extratrees 1 0.76 0.5305528 ## 2 extratrees 3 0.76 0.5305528 ## 2 extratrees 5 0.76 0.5305528 ## 3 gini 1 0.68 0.3931901 ## 3 gini 3 0.68 0.3931901 ## 3 gini 5 0.70 0.4316517 ## 3 extratrees 1 0.76 0.5305528 ## 3 extratrees 3 0.76 0.5305528 ## 3 extratrees 5 0.76 0.5305528 ## 4 gini 1 0.70 0.4316517 ## 4 gini 3 0.68 0.3931901 ## 4 gini 5 0.72 0.4765235 ## 4 extratrees 1 0.76 0.5305528 ## 4 extratrees 3 0.76 0.5305528 ## 4 extratrees 5 0.76 0.5305528
## 5 gini 1 0.68 0.3931901
## 5 gini 3 0.70 0.4380619
## 5 gini 5 0.70 0.4191642
## 5 extratrees 1 0.76 0.5305528
## 5 extratrees 3 0.76 0.5305528
## 5 extratrees 5 0.76 0.5305528
##
## Accuracy was used to select the optimal model using the largest value. ## The final values used for the model were mtry = 2, splitrule = extratrees ## and min.node.size = 1.
进阶主题
操作系统处理器调度算法C++程序
一、先来先服务算法 1．程序简介 先来先服务算法按照作业进入系统后备作业队列的先后次序挑选作业,先进入系统的作业将优先被挑选进入主存,创建用户进程,分配所需资源,然后,移入就绪队列.这是一种非剥夺式调度算法,易于实现,但效率不高.只顾及作业的等候时间,未考虑作业要求服务时间的长短,不利于短作业而优待长作业,不利于I/O繁忙型作业而有利于CPU繁忙型作业.有时为了等待场作业执行结束,短作业的周转时间和带全周转时间将变得很大,从而若干作业的平均周转时间和平均带权周转时间也变得很大。 2．分析 1．先定义一个数组代表各作业运行的时间，再定义一个数组代表各作业到达系统的时间，注意到达系统的时间以第一个作业为0基础（注意：若各程序都同时到达系统，则到达系统时间都为0）。 2．输入作业数。 3．然后运用循环结构累积作业周转时间和带权周转时间。 4．最后，作业周转时间和带权周转时间分别除以作业数即可得到平均作业周转时间和平均带权周转时间。 3．详细设计 源程序如下： #include
第三版操作系统第3章习题
操作系统第三章总复习题 一、单选题 1、进程调度又称低级调度，其主要功能是（ D ）。 A．选择一个作业调入内存B．选择一个主存中的进程调出到外存 C．选择一个外存中的进程调入到主存D．将一个就绪的进程投入到运行 2、若进程P 一旦被唤醒就能够投入运行，系统可能为（ D ）。 A．分时系统，进程P 的优先级最高 B．抢占调度方式，就绪队列上的所有进程的优先级皆比P 的低 C．就绪队列为空队列 D．抢占调度方式，P 的优先级高于当期运行的进程。 3、一个进程P 被唤醒后,（ D ）。 A．P 就占有了CPU。B．P 的PCB 被移到就绪队列的队首。 C．P 的优先级肯定最高D．P 的状态变成就绪 4、若当前运行进程（）后，系统将会执行进程调度原语。 A 执行了一个转移指令 B 要求增加主存空间，经系统调用银行家算法进行测算认为是安全的。 C 执行了一条I/O 指令要求输入数据。 D 执行程序期间发生了I/O 完成中断。 5、当系统中（）时，系统将不会执行进程调度原语。 A．一个新进程被创建B．当前进程执行了P 操作。C．在非抢占调度中，进程A 正在运行而进程B 恰好被唤醒。D．分时系统中时间片用完。 6、在分时系统中，若当期运行的进程连续获得了两个时间片，原因可能是（）。 A 该进程的优先级最高 B 就绪队列为空 C 该进程最早进入就绪队列 D 该进程是一个短进程 7、实时系统中采用的调度算法可以有如下几种： 1、非抢占优先权调度算法 2、立即抢占优先权调度算法 3、时间片轮转调度算法 4、基于时钟中断抢占的优先权调度算法 按实时要求的严格程度由低到高的顺序（）。 A 1-3-2-4 B 3-1-4-2 C 3-1-2-4 D 1-3-4-2 8、三种主要类型的OS 中都必须配置的调度（）。 A 作业调度 B 中级调度 C 低级调度 D I/O 调度 9、设系统中n 个进程并发，共同竞争资源X，且每个进程都需要m 个X 资源，为使该系统不会发生死锁，资源X 最少要有（ C ）个。 A m*n+1 B n*m+n C n*m+1-n D 无法预计 10、死锁的预防方法中，不太可能的一种方法使（）。
操作系统之调度算法和死锁中的银行家算法习题答案
操作系统之调度算法和死锁中的银行家算法习 题答案 集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
1. 有三个批处理作业，第一个作业 10:00 到达，需要执行 2 小时；第二个作业在10:10到达，需要执行 1 小时；第三个作业在 10:25 到达，需要执行 25 分钟。分别采用先来先服 务，短作业优先和最高响应比优先三种调度算法，各自的平均周转时间是多少？解： 先来先服务： （结束时间=上一个作业的结束时间+执行时间 周转时间=结束时间-到达时间=等待时间+执行时间） 按到达先后，执行顺序：1->2->3 短作业优先： 1)初始只有作业1，所以先执行作业1，结束时间是12:00，此时有作业2和3； 2)作业3需要时间短，所以先执行； 3)最后执行作业2 最高响应比优先：
高响应比优先调度算法既考虑作业的执行时间也考虑作业的等待时间，综合了先来先服务和最短作业优先两种算法的特点。 1)10:00只有作业1到达，所以先执行作业1； 2)12:00时有作业2和3， 作业2：等待时间=12:00-10:10=110m;响应比=1+110/60=2.8； 作业3：等待时间=12:00-10:25=95m，响应比=1+95/25=4.8； 所以先执行作业3 3)执行作业2 2. 在一单道批处理系统中，一组作业的提交时刻和运行时间如下表所示。试计算一下三种 作业调度算法的平均周转时间 T 和平均带权周转时间 W。 （ 1）先来先服务；（ 2）短作业优先（ 3）高响应比优先 解： 先来先服务： 作业顺序：1,2,3,4 短作业优先： 作业顺序：
操作系统实验报告(进程调度算法)
操作系统实验报告(进程调度算法)
实验1 进程调度算法 一、实验内容 按优先数调度算法实现处理器调度。 二、实验目的 在采用多道程序设计的系统中，往往有若干个进程同时处于就绪状态。当就绪进程个数大于处理器数时，就必须依照某种策略来决定哪些进程优先占用处理器。本实验模拟在单处理器情况下的处理器调度，帮助学生加深了解处理器调度的工作。 三、实验原理 设计一个按优先数调度算法实现处理器调度的程序。 (1) 假定系统有五个进程，每一个进程用一个进程控制块PCB来代表，进程控制块的格式为： 进程名 指针 要求运行时 间 优先数
状态 其中，进程名——作为进程的标识，假设五个进程的进程名分别为P1，P2，P3，P4，P5。 指针——按优先数的大小把五个进程连成队列，用指针指出下一个进程的进程控制块的首地址，最后一个进程中的指针为“0”。 要求运行时间——假设进程需要运行的单位时间数。 优先数——赋予进程的优先数，调度时总是选取优先数大的进程先执行。 状态——可假设有两种状态，“就绪”状态和“结束”状态。五个进程的初始状态都为“就绪”，用“R”表示，当一个进程运行结束后，它的状态为“结束”，用“E”表示。 (2) 在每次运行你所设计的处理器调度程序之前，为每个进程任意确定它的“优先数”和“要求运行时间”。 (3) 为了调度方便，把五个进程按给定的优先数从大到小连成队列。用一单元指出队首进程，用指针指出队列的连接情况。例： 队首标志 K2
1P1 K 2 P2 K 3 P3 K 4 P4 K 5 P5 0 K4K5K3K1 2 3 1 2 4 1 5 3 4 2 R R R R R PC B1 PC B2 PC B3 PC B4 PC B5 (4) 处理器调度总是选队首进程运行。采用动态改变优先数的办法，进程每运行一次优先数就减“1”。由于本实验是模拟处理器调度，所以，对被选中的进程并不实际的启动运行，而是执行： 优先数-1 要求运行时间-1 来模拟进程的一次运行。 提醒注意的是：在实际的系统中，当一个进程被选中运行时，必须恢复进程的现场，让它占有处理器运行，直到出现等待事件或运行结束。在这里省去了这些工作。
操作系统作业二
1 填空题 1 若采用短作业优先调度策略，作业单道串行运行时的调度次序为J1,J3,J2 ，平均周转时间= 8 。 2．进程间通信的类型有：基于内存通信、基于文件通信、基于网络通信和基于报文传递通信。 3．在响应比最高者优先的作业调度算法中，当各个作业等待时间相同时，运行时间短作业将得到优先调度；当各个作业要求运行的时间相同时，等待时间长得到优先调度。 4.有三个同时到达的作业J1，J2和J3，它们的执行时间分别是T1，T2和T3，且T1 第三章处理机调度与死锁 1，高级调度与低级调度的主要任务是什么？为什么要引入中级调度？ 【解】（1）高级调度主要任务是用于决定把外存上处于后备队列中的那些作业调入内存，并为它们创建进程，分配必要的资源，然后再将新创建的进程排在就绪队列上，准备执行。（2）低级调度主要任务是决定就绪队列中的哪个进程将获得处理机，然后由分派程序执行把处理机分配给该进程的操作。（3）引入中级调度的主要目的是为了提高内存的利用率和系统吞吐量。为此，应使那些暂时不能运行的进程不再占用宝贵的内存空间，而将它们调至外存上去等待，称此时的进程状态为就绪驻外存状态或挂起状态。当这些进程重又具备运行条件，且内存又稍有空闲时，由中级调度决定，将外存上的那些重又具备运行条件的就绪进程重新调入内存，并修改其状态为就绪状态，挂在就绪队列上，等待进程调度。 3、何谓作业、作业步和作业流？ 【解】作业包含通常的程序和数据，还配有作业说明书。系统根据该说明书对程序的运行进行控制。批处理系统中是以作业为基本单位从外存调入内存。作业步是指每个作业运行期间都必须经过若干个相对独立相互关联的顺序加工的步骤。 作业流是指若干个作业进入系统后依次存放在外存上形成的输入作业流；在操作系统的控制下，逐个作业进程处理，于是形成了处理作业流。 4、在什么情冴下需要使用作业控制块JCB？其中包含了哪些内容？ 【解】每当作业进入系统时，系统便为每个作业建立一个作业控制块JCB，根据作业类型将它插入到相应的后备队列中。 JCB 包含的内容通常有：1) 作业标识2)用户名称3)用户账户4)作业类型（CPU 繁忙型、I/O芳名型、批量型、终端型）5)作业状态6)调度信息（优先级、作业已运行）7)资源要求8)进入系统时间9) 开始处理时间10) 作业完成时间11) 作业退出时间12) 资源使用情况等 5．在作业调度中应如何确定接纳多少个作业和接纳哪些作业？ 【解】作业调度每次接纳进入内存的作业数，取决于多道程序度。应将哪些作业从外存调入内存，取决于采用的调度算法。最简单的是先来服务调度算法，较常用的是短作业优先调度算法和基于作业优先级的调度算法。 7．试说明低级调度的主要功能。 【解】（1）保存处理机的现场信息（2）按某种算法选取进程（3）把处理机分配给进程。 8、在抢占调度方式中，抢占的原则是什么？ 【解】剥夺原则有：（1）时间片原则各进程按时间片运行，当一个时间片用完后，便停止该进程的执行而重新进行调度。这种原则适用于分时系统、大多数实时系统，以及要求较高的批处理系统。（2）优先权原则通常是对一些重要的和紧急的作业赋予较高的优先权。当这种作业到达时，如果其优先权比正在执行进程的优先权高，便停止正在执行的进程，将处理机分配给优先权高的进程，使之执行。（3）短作业（进程）优先原则当新到达的作业（进程）比正在执行的作业（进程）明显地短时，将剥夺长作业（进程）的执行，将处理机分配给短作业（进程），使之优先执行。 9、选择调度方式和调度算法时，应遵循的准则是什么？ 【解】应遵循的准则有（1）面向用户的准则：周转时间短，响应时间快，截止时间的保证，优先权准则。（2）面向系统的准则：系统吞吐量高，处理机利用率好，各类资源的平衡利用。 10、在批处理系统、分时系统和实时系统中，各采用哪几种进程（作业）调度算法？ 【解】 批处理系统：FCFS算法、最小优先数优先算法、抢占式最小优先数优先算法 2 分时系统：可剥夺调度、轮转调度 实时系统：时间片轮转调度算法、非抢占优先权调度算法、基于时钟中断抢占的优先权调度算法、立即抢占的优先权调度。 11、何谓静态和动态优先权？确定静态优先权的依据是什么？ 【解】静态优先权是在创建进程时确定的，且在进程的整个运行期间保持不变。动态优先权是指，在创建进程时所赋予的优先权，是可以随进程的推进或随其等待时间的增加而改变的，以便获得更好的调度性能。确定静态优先权的依据是：（1）进程类型，通常系统进程的优先权高于一般用户进程的优先权。（2）进程对资源的需要。（3）用户要求，用户进程的紧迫程度及用户所付费用的多少来确定优先权的。 12、试比较FCFS和SPF两种进程调度算法。 【解】FCFS算法按照作业提交或进程变为就绪状态的先后次序，分派CPU。当前作业或进程占有CPU，直到执行完或阻塞，才让出CPU。在作业或进程唤醒后，并不立即恢复执行，通常等到当前作业或进程让出CPU。FCFS比较有利于长作业，而不利于短作业；有利于CPU繁忙的作业，而不利于I/O繁忙的作业。SPF有利于短进程调度，是从就绪队列中选出一估计运行时间最短的进 目录 目录 ........................................................ 错误!未定义书签。1．课程设计目的.............................................. 错误!未定义书签。 编写目的................................................. 错误!未定义书签。2．课程设计内容.............................................. 错误!未定义书签。 设计内容................................................. 错误!未定义书签。3．课程设计方案.............................................. 错误!未定义书签。 模块划分................................................. 错误!未定义书签。 模块调用关系图........................................... 错误!未定义书签。 子模块程序流程图......................................... 错误!未定义书签。4．测试数据和结果............................................ 错误!未定义书签。 测试数据................................................. 错误!未定义书签。 测试结果................................................. 错误!未定义书签。 测试抓图................................................. 错误!未定义书签。5．参考文献.................................................. 错误!未定义书签。6．总结...................................................... 错误!未定义书签。 设计体会................................................. 错误!未定义书签。 结束语................................................... 错误!未定义书签。7．程序使用说明书............................................ 错误!未定义书签。8．程序源代码................................................ 错误!未定义书签。 软件开发报价的计算方法 1．软件开发价格估算方法软件开发价格与工作量、商务成本、国家税收和企业利润等项有关。为了便于计算，给出一个计算公式： 软件开发价格＝开发工作量× 开发费用／人·月 1.1 开发工作量软件开发工作量与估算工作量经验值、风险系数和复用系数等项有关：软件开发工作量＝估算工作量经验值× 风险系数× 复用系数 1.1.1 估算工作量经验值（以A 来表示）软什开发工作量的计算，曾有人提出以源代码行或功能点来计算，这些方法实施起来均有不少难度。目前国际上仍旧按以往经验的方式加以计算，国内各软件企业也是采用经验的方式加以估算工作量。 1.1.2 风险系数（以σ 来表示）估算工作量经验值亦会存在较大风险，造成软件危机的因素很多，这也是一个方面的因素。特别当软件企业对该信息工程项目的业务领域不熟悉或不太熟悉，而且用户又无法或不能完整明白地表达他们的真实的需求，从而造成软件企业需要不断地完善需求获取，修改设计等各项工作。因此： l ≤风险系数≤1.5 根据我们对软件企业的了解，超过估算工作量经验值的一半，已是不可接受，所以我们确定“ 1.5 ”为极限值。当然这既要看企业的能力，也要看用户能接受的程度。 1.1.3 复用系数（以τ 来表示）估算工作量经验值是软件企业承担一般项目来估算的，但如果软件企业已经采用“基于构件的开发方法” ，并己建立起能够复用的构件库（核心资产库），或者已有一些软件产品，仅作二次开发，从而使软件开发工作量减少。因此： 0.25 ≤复用系数≤1 根据国内外软件企业在实施基于构件开发方法（软件产品线）的经验数据，提高工作效率达到25%（最高值）。 1.2 开发费用／人·月软件企业的商务成本、国家税收、企业利润、管理成本和质量成本。均可摊分到各个软件开发人员头上。 开发费用／人·月＝（P＋Q＋R）× S× τ 1.2.1 P （人头费）人头费主要是员工的工资、奖金和国家规定的各项按人计算的费用。其总量在软件企业中的商务成本占70%－80%。 P ＝B × 1.476 国家规定的公积金7%，医疗保险金12%，养老金22%，失业金2%（即通常所说的四金），另外还有按工资总额计征的工伤保证金0.5%，生育保证金0.5%，残疾基金 1.6%，工会基金2%，累计为47.6%。 B 为平均工资，即企业支付给员工的工资、奖金、物质奖励等多项总和，除以企业员工数，分摊到每个月。 1.2.2 Q （办公费）办公费包括企业办公房屋租赁费和物业管理费、通信费、办公消耗品、水电空调费、设备折旧、差旅费，另外也包括企业对员工的在职培训所支付的费用，其总量在软件企业中的商务成本占20%－30%。 Q ＝B／3 此处办公费用按商务成本的25%计算。 1.2.3 R （国家税收和企业利润）由于国家实施发展软件产业的优惠政策，故不单独列出计算，但软件企业仍需承担缴纳国家税收的义务，可一并与企业利润一起考虑。另外，软件企业的员工不可能全年满负荷地工作，即使一年十二个月都安排工作，但也需抽出时间进行在职培训和提职的岗前培训。据我们的了解，软件企业的员工一 随机森林算法 1.算法简介 随机森林由LeoBreiman（2001）提出，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。单棵树的分类能力可能很小，但在随机产生大量的决策树后，一个测试样品可以通过每一棵树的分类结果经统计后选择最可能的分类。 2.算法原理 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 随机森林模型的基本思想是：首先，利用bootstrap抽样从原始训练集抽取k 个样本，且每个样本的样本容量都与原始训练集一样；其次，对k个样本分别建立k个决策树模型，得到k种分类结果；最后，根据k种分类结果对每个记录进行投票表决决定其最终分类，如下图所示。 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。 保证调度算法 基本思想:向用户做出明确的性能保证,然后去实现它.如你工作时有n个用户的登录,则你将获得cpu处理能力的1/n 算法实现:跟踪计算各个进程已经使用的cpu时间和应该获得的cpu时间,调度将转向两者之比最低的进程 五,保证调度算法 思想:向用户做出明确的性能保证,然后去实现它. 算法:容易实现的一种保证是:当工作时己有n个用户登录在系统,则将获得CPU处理能力的1/n.类似的,如果在一个有n个进程运行的用户系统中,每个进程将获得CPU处理能力的1/n. 实现方法:OS应记录及计算,各个进程在一定时间段内,已经使用的CPU时间和应该得到的CPU时间,二者之比小者优先级高. 5. 保证调度 一种完全不同的调度算法是向用户作出明确的性能保证，然后去实现它。一种很实际并很容易实现的保证是：若用户工作时有n个用户登录，则用户将获得CPU处理能力的1/n。类似地，在一个有n个进程运行的单用户系统中，若所有的进程都等价，则每个进程将获得1/n的CPU时间。看上去足够公平了。 为了实现所做的保证，系统必须跟踪各个进程自创建以来已使用了多少CPU时间。然后它计算各个进程应获得的CPU时间，即自创建以来的时间除以n。由于各个进程实际获得的CPU时间是已知的，所以很容易计算出真正获得的CPU时间和应获得的CPU时间之比。比率为0.5说明一个进程只获得了应得时间的一半，而比率为2.0则说明它获得了应得时间的2倍。于是该算法随后转向比率最低的进程，直到该进程的比率超过它的最接近竞争者为止。 彩票调度算法 基本思想:为进程发放针对系统各种资源(如cpu时间)的彩票;当调度程序需要做出决策时,随机选择一张彩票,持有该彩票的进程将获得系统资源 合作进程之间的彩票交换 六,彩票调度算法 彩票调度算法: 为进程发放针对各种资源(如CPU时间)的彩票.调度程序随机选择一张彩票,持有该彩票的进程获得系统资源. 彩票调度算法的特点: 平等且体现优先级:进程都是平等的,有相同的运行机会.如果某些进程需要更多的机会,可被给予更多彩票,增加其中奖机会. 易计算CPU的占有几率:某进程占用CPU的几率,与所持有的彩票数成正比例.该算法可实现各进程占用CPU的几率. 响应迅速 各个进程可以合作,相互交换彩票. 容易实现按比例分配如图象传输率,10帧/s,15帧/s,25帧/s 江南大学现代远程教育第二阶段练习题 考试科目:《操作系统》第5章至第7章（总分100分） ______________学习中心（教学点）批次：层次： 专业：学号：身份证号： 姓名：得分： 一、名词解释（12分） 1、死锁 2、逻辑地址 3、物理地址 4、地址重定位 二、试举例说明死锁？（6分） 三、采用静态资源分配预防死锁时，有哪些缺点？（6分） 四、有序资源分配法破坏的是产生死锁必要条件中的什么条件？（5分） 五、作业调度和进程调度的任务各是什么？（6分） 六、进程调度的时机有哪几种？（5分） 七、为什么要进行逻辑地址到物理地址的转换？（6分） 八、某系统的进程状态变迁图如图所示（该系统的进程调度方式为非剥夺方式），请说明： （20分） （1）一个进程发生变迁3的原因是什么？发生变迁2、变迁4的原因又是什么？ （2）下述因果变迁是否会发生，如果有可能的话，在什么情况下发生？ （3）（a）2→1；（b）3→2；（c）4→5；（d）4→2；（e）3→5 （4）根据此状态变迁图叙述该系统的调度策略、调度效果。 九、在单道批处理系统中，有下列三个作业用先来先服务调度算法和最短作业优先调度算法 进行调度，哪一种算法调度性能好些？请完成下表中未填写的各项。（8分） 十、 分区分配方法中的主要缺点是什么？如何克服这一缺点？（6分） 十一、 如图，主存中有两个空白区，现有这样一个作业序列： 作业1 要求50KB 作业2 要求60KB 作业3 要求70KB 若用首次适应算法和最佳适应算法来处理这个作业序列，试问哪一种算法可以分配得下，为什么？（10分） 十二、 选择填空题（10分） 1、死锁的四个必要条件是__________、不剥夺条件、__________和环路条件。 2、在分区存储管理中，最佳适应算法要求对空闲区表项按( )进行排列。 A.地址从大到小 B.地址从小到大 C.尺寸从大到小 D.尺寸从小到大 3、进程调度又称为（ ） A 、线程 B 、宏观 C 、微观 D 、作业 4、段式存储管理中的地址格式是（ ）地址。 A ．线性 B ．一维 C ．二维 D ．三维 参考答案 一、 名词解释 015KB 25KB 操作系统之调度算法和死锁中的银行家算法习题答案 1. 有三个批处理作业，第一个作业 10:00 到达，需要执行 2 小时；第二个作业在 10:10 到达，需要执行 1 小时；第三个作业在 10:25 到达，需要执行 25 分钟。分别采用先来先服务，短作业优先和最高响应比优先三种调度算法，各自的平均周转时间是多少？ 解： 先来先服务： （结束时间=上一个作业的结束时间+执行时间周转时间=结束时间-到达时间=等待时间+执行时间） 按到达先后，执行顺序：1->2->3 作业到达 时间 结束 时间 等待 时间 执行 时间 周转 时间 平均周 转时间 1 10:00 12:00 0m 120m 120m 156．7m 2 10:10 13:00 110m 60m 170m 3 10:25 13:25 155m 25m 180m 短作业优先： 1)初始只有作业1，所以先执行作业1，结束时 间是12:00，此时有作业2和3； 2)作业3需要时间短，所以先执行； 3)最后执行作业2 作业到达 时间 结束 时间 等待 时间 执行 时间 周转 时间 平均周 转时间 1 10:00 12:00 0m 120m 120m 145m 3 10:25 12:25 95m 25m 120m 2 10:10 13:25 135m 60m 195m 最高响应比优先： 高响应比优先调度算法既考虑作业的执行时间也考虑作业的等待时间，综合了先来先服务和最短作业优先两种算法的特点。 1)10:00只有作业1到达，所以先执行作业1； 2)12:00时有作业2和3， 作业2：等待时间=12:00-10:10=110m;响应比=1+110/60=2.8； 作业3：等待时间=12:00-10:25=95m，响应比=1+95/25=4.8； 所以先执行作业3 3)执行作业2 作业到达 时间 结束 时间 等待 时间 执行 时间 周转 时间 平均周 转时间 1 10:00 12:00 0m 120m 120m 3.4 大林（Dahlin）算法 前面介绍的最少拍无纹波系统的数字控制器的设计方法只适合 于某些随动系统，对系统输出的超调量有严格限制的控制系统它并不理想。在一些实际工程中，经常遇到纯滞后调节系统，它们的滞后时间比较长。对于这样的系统，往往允许系统存在适当的超调量，以尽可能地缩短调节时间。人们更感兴趣的是要求系统没有超调量或只有很小超调量，而调节时间则允许在较多的采样周期内结束。也就是说，超调是主要设计指标。对于这样的系统，用一般的随动系统设计方法是不行的，用PID算法效果也欠佳。 针对这一要求，IBM公司的大林(Dahlin)在1968年提出了一种针对工业生产过程中含有纯滞后对象的控制算法。其目标就是使整个闭环系统的传递函数相当于一个带有纯滞后的一阶惯性环节。该算法具有良好的控制效果。 3.4.1 大林算法中D(z)的基本形式 设被控对象为带有纯滞后的一阶惯性环节或二阶惯性环节，其传递函数分别为： （3-4-1） （3-4-2） 其中为被控对象的时间常数，为被控对象的纯延迟时间，为了简化，设其为采样周期的整数倍，即N为正整数。 由于大林算法的设计目标是使整个闭环系统的传递函数相当于 一个带有纯滞后的一阶惯性环节，即 ，其中 由于一般控制对象均与一个零阶保持器相串联，所以相应的整个闭环系统的脉冲传递函数是 （3-4-3）于是数字控制器的脉冲传递函数为 （3-4-4）D(z)可由计算机程序实现。由上式可知，它与被控对象有关。下面分别对一阶或二阶纯滞后环节进行讨论。 3.4.2 一阶惯性环节的大林算法的D(z)基本形式 当被控对象是带有纯滞后的一阶惯性环节时，由式（3-4-1）的传递函数可知，其脉冲传递函数为 将此式代入（3-4-4），可得 第四章处理机调度 4.3 习题 4.3.1 选择最合适的答案 1．某系统采用了银行家算法，则下列叙述正确的是（）。 A.系统处于不安全状态时一定会发生死锁 B.系统处于不安全状态时可能会发生死锁 C.系统处于安全状态时可能会发生死锁 D.系统处于安全状态时一定会发生死锁 2．银行家算法中的数据结构包括有可利用资源向量Available、最大需求矩阵Max、分配矩阵Allocation、需求矩阵Need，下列选项正确的是（）。 A.Max[i,j]=Allocation[i,j]+Need[i,j] B.Need[i,j]= Allocation[i,j]+ Max[i,j] C.Max[i,j]= Available[i,j]+Need[i,j] D.Need[i,j]= Available[i,j]+ Max[i,j] 3．下列进程调度算法中，（）可能会出现进程长期得不到调度的情况。 A.非抢占式静态优先权法 B.抢占式静态优先权法 C.时间片轮转调度算法 D.非抢占式动态优先权法 4．在下列选项中，属于预防死锁的方法是（）。 A.剥夺资源法 B.资源分配图简化法 C.资源随意分配 D.银行家算法 5．在下列选项中，属于检测死锁的方法是（）。 A.银行家算法 B.消进程法 C.资源静态分配法 D.资源分配图简化法 6．在下列选项中，属于解除死锁的方法是（）。 A．剥夺资源法 B.资源分配图简化法 C．银行家算法 D.资源静态分配法 7．为了照顾紧迫型作业，应采用（）。 A.先来服务调度算法 B.短作业优先调度算法 C.时间片轮转调度算法 D.优先权调度算法 8．在采用动态优先权的优先权调度算法中，如果所有进程都具有相同优先权初值，则 操作系统上机测试作业调度算法算法 一、实验目的和要求（供参考） 1.掌握作业调度功能和调度程序常用算法。 2.掌握利用C语言设计实现不同调度策略的作业调度算法。 3.验证不同作业调度算法对性能的影响。 二、实验环境（供参考） 1.知识准备：学过进程管理、作业管理、处理机调度等章节的内容。 2.开发环境与工具： 硬件平台——个人计算机。 软件平台——C语言开发环境。 三、实验内容 用“先来先服务（FCFS）”算法和“最短作业优先（SJF）”算法模拟作业调度。 要求：按作业的到达顺序输入各作业需要的运行时间，按算法调度输出平均周转时间。 例如(FCFS)，输入：8（到达时间0），5（到达时间2），7（到达时间3），1（到达时间6）J1 J2 J3 J4 0 8 13 20 21 输出：aver=(8+(13-2)+(20-3)+(21-6))/4=51/4 例如(SJF)，输入：8（到达时间0），5（到达时间2），7（到达时间3），1（到达时间6）J1 J4 J2 J3 0 8 9 14 21 输出：aver=(8+(9-6)+(14-2)+(21-3))/4=42/4 注：输入的格式任意，只要输出平均周转时间即可。 四、代码（带注释） 1、先来先服务 实验结果（截图呈现） 代码： #include 10大算法R实现 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继 承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 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。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：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。 2. The k-means algorithm即K-Means算法 k-means algorithm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。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都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。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它 是一种監督式學習的方法，它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 SM4算法实现 说明：该SM4算法是8位单片机Keil C51纯软件实现 目录 SM4算法手册 (1) 目录 (2) 1.数据类型定义 (3) 2.函数接口说明 (3) 3.1 初始化SM4模块 (3) 3.2 关闭SM4模块 (4) 3.3 SM4加解密 (4) SM4算法的工作模式图解 (4) 源码SM4算法例程 (6) 1.数据类型定义 typedef unsigned char U8; typedef singed char S8; typedef unsigned int U16; typedef signed int S16; typedef unsigned long U32; typedef signed long S32; 2.函数接口说明 SM4算法库包含的函数列表如下： 表2-1 SM4算法库函数表 3.1初始化SM4模块 SM4_Init 初始化SM4模块 函数原型void SM4_Init( U8 *key) 参数说明 key 输入，指向密钥的指针 注意事项SM4加解密前，先调用此函数，进行密钥扩展例程见附录一SM4算法库函数调用例程。 3.2关闭SM4模块 SM4_Close 关闭SM4模块 函数原型void SM4_Close(void) 参数说明 注意事项SM4加解密后，调用此函数 例程见附录一SM4算法库函数调用例程。 3.3S M4加解密 SM4_Crypto SM4加解密 函数原型void SM4_Crypto(U8*in, U32 inLen, U8 En_De, U8 mode, U8 *iv,U8*out) 参数说明 in 输入，指向输入数组的指针 inLen 输入，输入的字节长度，必须为16的倍数，否则填充in使其长度为16的倍数 En_De 输入，指加密或是解密0：加密1：解密 mode 输入，0--ECB模式，1--CBC模式 iv 输入，指向扰乱向量的指针 out 输出，指向输出的指针 注意事项：大量数据分多块进行CBC模式加密或解密时，需注意： (1) 若是加密，则第X块数据（X>1）调用本函数进行加密，使用的初始向量IV 一定要更新为第X-1块数据调用本函数进行加密得到的密文的最后一个分组（16字节）。 (2) 若是解密，则第X块数据（X>1）调用本函数进行解密，使用的初始向量IV 一定要更新为第X-1块数据的最后一个分组（16字节）。 图解分析详如下 SM4算法的工作模式图解 SM4算法的工作模式有以下两种： 1.ECB(Electronic Code Book) 太原师范学院 实验报告 Experimentation Report of Taiyuan Normal University 系部计算机系年级大三课程大数据分析 姓名XXX 同组者日期 项目数据挖掘之随机森林算法 一、实验目的 1.了解随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树 集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于 机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方 法。 2.掌握随机森林的相关知识，信息、熵、信息增益等的概念。 3.掌握随机森林中数据分析的几种基本方法，决策树算法， CART算法等。 4.了解集成学习的定义和发展。 5.掌握随机森林的生成规则，随机森林的生成方法，随机森林 的特点等相关知识。 二、实验内容 1.结合老师上课所讲内容及课本知识，通过查找相关资料， 学习与决策树，随机森林相关的知识。 2.查找相关例题，深入理解随机森林的各种算法。 3.找一个数据集，利用随机森林的相关算法训练随机森林， 对样本进行判段并计算其判断的准确度。 三、实验仪器及平台 计算机一台MATLAB 2018a 四、实验原理 1.随机森林的基本概念： 通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单 元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成 学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个 关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们 很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了， 这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想 --集成思想的体现。 2.决策树 2.1信息、熵、信息增益 这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利用特征来分类 时，确定特征选取顺序的依据。 2.2决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可 #include cout<<"请输入提出磁盘I/O申请的进程数:"; cin>>N; cout<<"请依次输入要访问的磁道号："; for(int i=0;i计算机操作系统课后习题答案第三章(第四版)
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