GBDT和XgBoost的区别 首先，GBDT来自于融合模型中的Boosting算法，Boosting算法的原理是先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，提高训练数据集中判断错误的样本权重，降低判断正确的权重，使得先前基学习器做错的样本在后续能得到更多关注，然后... ...
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2019-02-22 23:22:02
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#类视图使用装饰器 第一种方法在urls文件中设置路由视图方法时导入装饰器方法 path('/cartlist',check_login(CartList.as_view())), 第二种方法 导入模块 from django.utils.decorators import method_decor ...
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2019-02-21 21:30:54
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# This is my first programm using python# Shopping cart demo.product_list = [ ('iphone',5800), ('Mac Pro',9800), ('Bike',800), ('Watch',1800), ('Coffe ...
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2019-02-20 11:32:19
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决策树算法是机器学习中十分重要的算法，它的思想很简单，模拟了人的决策思想，就是根据一些条件做一些决策。比如，我们决策今天是否要去逛街，要看天气好不好、心情好不好、有没有妹子陪等等。 常见的决策树有ID3、C4.5和CART决策树，主要区别是在选择相关因数的算法不同，前两者和信息增益有关、后一种是与基 ...
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2019-02-15 12:02:43
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li=[ {'name':'苹果','price':10}, {'name':'香蕉','price':20}, {'name':'西瓜','price':30}, ] shopping_car = {} print('欢迎光临韩铁棍水果店') money = input('让我看看你的钱:') w... ...
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2019-01-30 17:13:24
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C4.5算法介绍C4.5算法与ID3算法不同的是采用了信息增益比作为特征的选择，原因是：信息增益在选择属性时偏向于选择取值较多的属性。信息增益比特征A对训练数据集D的信息增益比定义为其信息增益g(D,A)与特征A的熵HA(D)之比（计算方式请看上一篇）：CART算法介绍CART算法使用Gini指数作为特征的选择，并且使用平方误差最小化原则对连续型特征进行离散化，所以CART算法既可以用于分类，也可
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2019-01-28 19:21:38
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要求：1、程序运行时，让用户输入工资大小。2、列出当所有产品列表清单。3、让用户输入需要购买的产品编号。4、结束程序时，打印购买明细与剩下余额。#AuthorKangshopping_list=[(‘Iphone‘,5000),(‘MacBook‘,9000),(‘HuweiP20‘,9999)]shopping_car=[]salary=int(input(‘请输入你的工资:‘))whileTr
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2019-01-17 23:44:20
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[TOC] xgboost xgboost是一个监督模型，它对应的模型就是一堆CART树，即由CART树组成的随机森林。预测的最终结果是由随机森林中的所有CART树的预测分数相加。 总而言之xgboost的想要解决的问题是通过前t 1棵的预测值加和我们是否能算出第t棵树的最优预测值？ CART(Cl ...
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2019-01-16 15:02:16
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1、算法介绍决策树是一种基本的分类和回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则。本文主要是对决策树的ID3算法的介绍，后文会介绍C4.5和CART算法。2、算法优缺点优点：计算复杂度不高，结果易于理解，对于中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征。缺点
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2019-01-13 00:25:16
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决策树 前言 决策树是一种基本的分类和回归算法，书中主要是讨论了分类的决策树。决策树在每一个结点分支规则是一种if then规则，即满足某种条件就继续搜索左子树，不符合就去右子树，看起来是用二叉树实现对吧，实际的CART决策树就是二叉树，等会再介绍。现在先来看看决策树的理论部分。代码地址 "http ...
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2019-01-12 12:04:19
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