机器学习既是一门科学，也是一种艺术。纵观各类机器学习算法，并没有一种普适的解决方案或方法。事实上，有几个因素会影响你对机器学习算法的选择。有些问题是非常特别的，需要用一种特定的解决方法。例如，如果你对推荐系统有所了解，你会发现它是一类很常用的机器学习算法，用来解决一类非常特殊的问题。而其它的一些问题则非常开放，可能需要一种试错方法（例如：强化学习）。监督学习、分类、回归等问题都是非常开放的，可以被
决策树算法这篇文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/26703300 对决策树算法说的非常深入浅出决策树模型核心是下面几个部分：(1) 结点和有向边组成(2) 结点有内部结点和叶结点2种类型(3) 内部结点表示一个特征，叶节点表示一个类决策树的关键步骤是分裂属性：所谓分裂属性就是在某个节点处按照某一特征属性的不同划分构造不同的分支，其目标是让各个分
数据挖掘（四）：模型评估 # 导入包
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegres
1.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 每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成
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2024-03-26 13:14:48
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目录1. 基本原理2. 特征选择2.1 袋外错误率（oob error）2.2 特征重要性2.3 特征选择3. 优缺点优点缺点1. 基本原理随机森林(Random Forest，RF）是bagging算法的扩展变体，顾名思义，森林就是由多个决策树构成的算法，其基学习器为CART决策树。之所以称为随机是因为：训练样本选取随机，即每一个样本的选取都是有放回的随机选取。这样，每一颗树的训练样本几乎都不相
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2024-02-29 10:47:24
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cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。cuML使数据科学家、研究人员和软件工程师能够在GPU上运行传统的表格ML任务，而无需深入了解CUDA编程的细节。 在大多数情况下，cuML的Python API与来自scikit-learn的API相匹配。对于大型数据集，这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成10-50倍。 有关性能的详细信息，请参阅cu
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2024-08-22 10:38:18
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随机变量的仿真 ‘均匀分布’的随机数 打开本章的数据文件‘sim.sav’ 1.设置随机数种子 选择(转换)→(随机数字生成器),“设置起点’,并在‘固定值’下的‘值’中输入一个用户给定的数
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2024-09-19 20:09:14
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随机森林”是数据科学最受喜爱的预测算法之一。 20世纪90年代主要由统计学家Leo Breiman开发，随机森林因其简单而受到珍视。 虽然对于给定问题并不总是最准确的预测方法，但它在机器学习中占有特殊的地位，因为即使是那些刚接触数据科学的人也可以实现并理解这种强大的算法。 随机森林树我们之前学习过分类树，随机森林就是种了很多分类树。对输入向量进行分类。每一颗树都是分类，要对这个输入向量进
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2024-03-21 22:17:38
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关于机器学习你要了解的5件事 在任何快速发展的话题上，总是有一些新的东西可以学习，机器学习也不例外。这篇文章将指出5件关于机器学习的事，5件你可能不知道的，可能没有意识到，或是可能曾经知道，现在被遗忘了。 请注意，这篇文章的标题不是关于机器学习的”最重要的5件事情”或”前5件事”；这只是”5件事”。它不具有权威性的，也并不是事无巨细的，仅仅是5件可能有用的东西的集合。 1.数据准
一，介绍Bagging算法：假定有m个训练集，我们采用自助采样法，每次随机抽取一个放入采样集中，然后再把样本放回训练集，一共抽取m次，获得一个用于训练的采样集（里面有m个样本）。根据需要我们一共抽取T个采样集，学习出T个基学习器。在进行预测时，对于分类任务采用简单投票发；回归任务采用简单平均法。随机森林：随机森林是Bagging算法的扩展。在以决策树为基学习器构建bagging集成的基础上，进一步
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2024-04-08 20:58:46
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上一篇我们介绍了runtime库中的一些函数，接下来我们来介绍cuda随机数的生成。回顾cuda将函数与变量根据其所在位置，分割成两部分。其中主机端（host）的函数与变量可以互相自由调用，设备端（device）的函数与变量也可自由调用，不过设备端有一种特殊的函数——__kernel__函数（核函数），这是主机端调用设备端函数的唯一方法。核函数的调用需要运行时参数，host端和device端都是如
抽样调查的领域涉及如何用有效的方式得到样本。这些调查都利用了问卷，而问卷的设计则很有学问。它设计如何用词、问题的次序和问题的选择与组合等等。涉及包括心理学、社会学等知识。问题的语言应该和被调查者的文化水平相适应。那么抽样调查的设计的目的之一是确保样本对总体的代表性，以保证后续推断的可靠性。然而每个个体可能的简单随机抽样是一个理想情况。概率抽样
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2024-09-03 09:55:23
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集成学习：综合各方意见，做出决策集成学习获得较好泛化性能，一般集成学习会通过重采样获得一定数量的样本，然后训练多个弱学习器（分类精度稍大于50%），采用投票法，即“少数服从多数”原则来选择分类结果，当少数学习器出现错误时，也可以通过多数学习器来纠正结果。1.Voting 模型-------Voting Classifier、VotingRegressor 使用scikit-learn的集成分类器V
参考文献1.python机器学习——随机森林算法（Random Forest） 2.机器学习算法之随机森林算法详解及工作原理图解 3.随机森林 4.RandomForest:随机森林 5.随机森林（Random Forest）算法原理 6.快速理解bootstrap,bagging,boosting-三个概念 7.Bagging和Boosting的区别（面试准备） 8.Bagging 和Boost
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2024-03-26 14:16:42
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系列文章第十二章 手把手教你：岩石样本智能识别系统
第十一章 手把手教你：基于TensorFlow的语音识别系统
第十章 手把手教你：基于Django的用户画像可视化系统
目录系列文章一、项目简介二、任务介绍三.数据简介三、代码功能介绍1.依赖环境集IDE2.读取文本数据3.数据预处理4.文字特征向量构建5.构建并训练模型5-1 决策树5-2 随机森林6.文本分类预测6-1 加载模型6-2 文本
一、决策树（类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景）1、分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的；目标变量是离散的，选择分类树；反之（目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的），选择回归树； 树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不一样； 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点，然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类；回归树
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2024-05-05 14:01:42
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# 无GPU运行PyTorch的实现方法
对于刚入行的小白来说，运行PyTorch有时并不容易，尤其是在没有GPU的机器上。本文将带你了解如何在没有GPU的情况下成功运行PyTorch，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是实现步骤的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
数据集数据集地址：UCI Steel Plates Faults Data Set
文件说明：该数据集包含了7种带钢缺陷类型。这个数据集不是图像数据，而是带钢缺陷的28种特征数据。
Faults.NNA 数据集（特征+分类标签）
Faults27x7_var 特征和分类类别名称随机森林实现多分类使用的包using DataFrames
using DecisionTree
using C
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2024-07-26 13:24:02
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在之前的集成模型（分类）中，探讨过集成模型的大致类型和优势。本篇除了继续使用普通随机森林和提升树模型的回归器版本外，还要补充介绍随机森林模型的另一个变种：极端随机森林。与普通的随机森林模型不同的是，极端随机森林在每当构建一棵树的分裂节点的时候，不会任意地选取特征；而是先随机收集一部分特征，然后利用信息熵和基尼不纯性等指标调休最佳的节点特征。本篇使用sklearn中三种集成回归模型，即RandomF
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2024-05-30 11:12:27
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了解了一些决策树的构建算法后，现在学习下随机森林。还是先上一些基本概念：随机森林是一种比较新的机器学习模型。顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类，即
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2024-06-19 11:10:02
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