机器学习的几大类： 1.推荐 2.分类 3.聚类 4.回归 5.用户画像 6.深度学习 7.人工神经网络 8.关联分析 分类算法： 1.朴素贝叶斯 2.决策树 3.随机森林 4.支持向量机（SVM） 5.隐马尔可夫模型 6.遗传算法 分类属于有监督的学习过程，可以根据经验或者数学推导等辅助的方法给机 ...
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2019-03-10 20:57:00
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[TOC] 参考资料 "随机森林" 随机森林 在随机森林中，我们将生成很多的决策树CART。当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森林中的每一棵树都会给出自己的分类选择，并由此进行“投票”，森林整体的输出结果将会是票数最多的分类选项；而在回归问题中，随机森林的输出将会是所有决策树输出的平 ...
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2019-03-10 20:34:14
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分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器和预估器 2、KNN算法 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法 5、决策树 6、随机森林 sklearn转换器(transfer)与估计器(estimeter) 1、转换器 - 特征工程的父类 转换器 - 特征工程的父类 1、API的实现过... ...
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2019-03-10 12:23:56
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恢复内容开始 随机森林算法梳理 1. 集成学习概念 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等 2. 个体学习器概念 通常由一个现有的算法从训练数据产生的基学习器。 3. boosting bagging boosting: 是一族可将弱学习器提升为强学习器 ...
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2019-02-28 22:42:54
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集成学习： 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。 目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。 集成学习主要思想： ...
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2019-02-27 20:36:53
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Handle Imbalanced Classes In Random Forest Preliminaries # Load libraries from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np from ...
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2019-02-27 10:24:53
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随机森林的特征重要性原理 随机森林的特征重要性原理 随机森林的特征重要性原理 随机森林的特征重要性原理 1、随机森林得到的feature importance的原理？ 在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下： 1：对于随机森林中的每一颗决策树,使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据 ...
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2019-02-25 23:32:33
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如果大家想学人工智能的话，那么就一定不能够忽视有关机器学习的内容。这时候就会有人问，什么是机器学习？所谓机器学习就是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论等多门学科。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的一门... ...
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2019-02-20 17:23:37
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在这个案例中： 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features) # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式，增加了特征的列数 3. rf.feature_i ...
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2019-01-23 23:19:50
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概述：本节讲述Arcgis for Js加载ArcgisServer和GeoServer发布的wms服务。 1、定义resourceInfo var resourceInfo = { extent: new Extent(-126.40869140625,31.025390625,-109.6655 ...
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2019-01-18 10:18:47
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