1.其他术语概念（前提）随机森林我们可以理解为多个决策树组成的模型，但是如何组合，组合的方式是什么，我们就得知道集成学习的思想，bootstraping，bagging的概念。集成学习思想： 集成学习主要的作用是为了解决单个模型在运行时固有的缺陷，从而将多个单个模型组合到一起，取长补短，共同发挥功效。简单的理解人多力量大。随机森林就是这个思想下的产物。这里借用另一个博主的一张图可以更好的理解这个思
1.前言 随机森林也是集成方法的一种，是对Bagging算法的改进。 随机森林主要有两步组成： 1）有放回的随机抽取样本数据，形成新的样本集。这部分和Bagging算法一样，但是有两点需要注意： &
本文主要介绍多层感知器模型（MLP），它也可以看成是一种logister回归，输入层通过非线性转换，即通过隐含层把输入投影到线性可分的空间中。如果我们在中间加一层神经元作为隐含层，则它的结构如下图所示 ，其中 D和L为输入向量和输出向量f(x)的大小。 隐含层与输出层神经元的值通过激活函数计算出来，例如下图：如果我们选用sigmoid作为激活
在上篇中，我们已经实现了lmdb的制作，实际上就是将训练和测试的图片的信息存放在Datum中，然后再序列化到lmdb文件中。上篇完成了数据的准备工作，而要跑通整个实验，还需要在data_layer.cpp中做一些相应的修改。data_layer.cpp中的函数实现了从lmdb中读取图片信息，先是反序列化成Datum，然后再放进Blob中。仔细想一下可以知道，因为原先caffe的data_layer
摘要提出了一种基于波利亚-伽马数据扩增和诱导点的可扩展随机变分方法。与以往的方法不同，我们获得了基于自然梯度的封闭式更新，从而得到有效的优化。我们在包含多达 1100 万个数据点的真实数据集上评估了该算法，证明它比目前的状态快了两个数量级，同时就精度而言，它也具有竞争性。1、 介绍高斯过程(GPs)提供了一种流行的贝叶斯非线性非参数的回归和分类方法。由于 GPs 能够精确地适应数据，从而在提供良好
机器学习1. Logistic回归1.1 原理1.2 sklearn实现 1. Logistic回归1.1 原理Logistic回归是一种分类算法，通过将线性回归预测值映射到{0, 1}之间实现预测值到概率的转换；即根据数据集对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。Logistic回归选择Sigmoid作为映射函数，其中Sigmoid函数及其导数如图：选择Sigmoid函数原因：在(-,+)区间
树的构建算法 CART（Classification And Regression Trees, 分类回归树）的树构建算法。该算法可以用来分类也可以用来回归。 树回归 原理原理概述为了构建以分段常数为叶节点的树，需要度量出数据的一致性。首先计算所有数据的均值，然后计算每条数据的值到均值的差值。为了对正负差值同等看待，一般用绝对值或者平方值来代替上述差值。 方差是平方误差的均值（
线性回归线性回归，就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值。线性回归中最常见的就是房价的问题。一直存在很多房屋面积和房价的数据，如下图所示：在这种情况下，就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系，从而就可以根据房屋面积推测出房价。线性回归模型通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型。线性回归模型的函数一
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
随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建： 随机森林由多个决策树组成。每个决策树都是通过对原始数据进行有放回的随机抽样（bootstrap抽样）来训练的。此外，在每次分裂节点时，算法随机选择一个特征子集进行分裂
数据建模数据分析中，我们可能涉及复杂的场景，这时候需要对未知的样本数据进行预测，此时我们就需要建立模型完成。模型概念模型我们可以理解为一个函数。由训练得来的数据确定函书的参数，当参数确定好之后，然后进行训练，通俗点说的就是预测。通过训练数据，通过不断的进行训练，最终得到一个合适的模型，从而可以对位置的数据进行预测。监督学习监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练
目录Lasso线性回归学习笔记（公式与代码实现）1 为什么要在线性回归中引入正则化项（简介）2 常见正则化项3 损失函数图像与正则化之后的图像3.1损失函数图像3.2 加了 L~1~ 正则项之后的损失函数图像4 L~1~ 范数正则化的解中有更多零的原因5 Lasso 线性回归6 Lasso线性回归的优化算法（求最优解）6.1 梯度下降（Gradient Descent）- 为什么梯度方向是函数上
《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。回归模型扩展目标变量通常有很多影响因素，通过各类影响因素构建对目标变量的回归模型，能够实现对目标的预测。但根据稀疏性的假设，即使影响一个变量的因素有很多，其关键因素永远只是少数。在这种情况下，还用传统的线性回归方法来处理的话，效果可能并不理想。下面介绍两种线性回归模型的拓展模型，分别是LASSO回归
一、算法概述逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。首先了解一下何为回归？假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就称作回归。利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。线
本文介绍基于MATLAB，利用随机森林（RF）算法实现回归预测，以及自变量重要性排序的操作。目录1 分解代码1.1 最优叶子节点数与树数确定1.2 循环准备1.3 数据划分1.4 随机森林实现1.5 精度衡量1.6 变量重要程度排序1.7 保存模型2 完整代码 本文分为两部分，首先是对代码进行分段、详细讲解，方便大家理解；随后是完整代码，方便大家自行尝试。另外，关于基于MATLAB的神经网络（A
以下是我的学习笔记，以及总结，如有错误之处请不吝赐教。基础概念：熵Entropy：是衡量纯度的一个标准,表达式可以写为：信息增益Information Gain：熵变化的一个量，表达式可以写为：信息增益率Gain Ratio：信息增益的变化率，表达式可以写为：基尼系数Gini Index：Gini（D）越小，数据集D的纯度越高，具体表达式如下：实际上基尼指数、熵、分类误差率三者之间数学关系是统一的
在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。sklearn官网地址（RandomForestClassifier）：http://scikit-learn.org/stable/modul
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2023-08-12 22:46:01
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1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的，下面简单叙述下回归树及生成树的算法（1）最小二乘回归树生成算法
（2）分类树的生成分类树可以使用基尼指数作为分类标准，至于为什么上面的指标，我们可以从信息论的角度思考。同样采样这样的分类标准会导致生成树选择最优属性时会偏向类别比较多的属性，因此在实际使用的过程中应对数据集进行处理或者控制树的深度。虽然决
本文将详细解释随机森林类的参数含义，并基于该类讲解参数择优的过程。随机森林类库包含了RandomForestClassifer类，回归类是RandomForestRegressor类。RF的变种ExtraTress也有ExtraTressClassifier类和ExtraTressRegressor类。由于这四个类的参数基本相同，只要完全理解其中一个类，其他三个类很快就能上手。本文只介绍R
文章目录前言一、随机森林回归器参数介绍二、数据实战1.数据介绍2.重点代码2.1特征集和标签集获取2.2数据集划分2.3随机森林模型训练2.4预测结果可视化2.5 特征重要性选择及可视化3.完整代码总结 前言我为什么写这篇博客？ 答：记录一下自己对于sklearn库的学习过程以及学习方法，方便以后进行复用这篇文章主要讲什么？ 这篇文章是我使用sklearn的随机森林对我这个你在研究的数据进行处理
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2023-10-24 10:49:29
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