数据分析师 数据分析师抽样分布及参数估计 随机的基本概念随机试验随机试验是概率论的一个基本概念。概括地讲，在概率论中把符合下面三个特点的试验叫做随机试验：
●可以在相同的条件下重复的进行。
●每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果。
●进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。随机事件
在概率论中，随机事件（或简称事件）指的
1.介绍sklearn.ensemble模块包含了两种基于随机决策树的平均算法：RandomForest算法和Extra-Trees算法。这两种算法都采用了很流行的树设计思想：perturb-and-combine思想。这种方法会在分类器的构建时，通过引入随机化，创建一组各不一样(diverse)的分类器。这种ensemble方法的预测会给出各个分类器预测的平均。和其它分类器相比，forest分类
一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。这次借着在Datawhale组织的概率统计专题学习的机会再重新温习一遍数学基础，非常感谢组织的这次学习机会。这一版块是整理概率统计的相关内容， 具体知识点参考了Datawhale的开源教程概率统计， 这次又是站在了大佬的肩膀上前行， 同时对其中的重点知
原创
2021-02-04 21:00:01
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所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
原创
2022-10-19 17:06:18
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随机森林1、集成学习方法集成学习通过建立几个模型组合来解决单一预测问题工作原理：生成多个分类器/模型，各自独立地学习和做出预测这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类做出的预测2、随机森林包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定3、随机森林算法单个树建立（1）随机在N个样本中选择一个样本，重复N次，样本有可能重复（2）随机在M个特征中选出m...
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2022-03-01 11:06:01
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随机森林1、集成学习方法集成学习通过建立几个模型组合来解决单一预测问题工作原理：生成多个分类器/模型，各自独立地学习和做出预测这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类做出的预测2、随机森林包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定3、随机森林算法单个树建立（1）随机在N个样本中选择一个样本，重复N次，样本有可能重复（2）随机在M个特征中选出m...
原创
2021-07-12 14:40:10
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# 销量预测与机器学习
销量预测是现代商业中至关重要的一环。准确的销量预测能帮助企业优化库存管理、制定价格策略以及提高客户满意度。而机器学习在销量预测中的应用，使得这一过程更加高效和精准。本文将通过代码示例和图示，深入探讨销量预测的实现过程。
## 1. 什么是销量预测？
销量预测是通过分析历史数据，预计未来产品销售数量的过程。它涉及多个变量，如市场趋势、季节变化、促销活动等。传统的预测方法
本节课我们开始学习【模拟分析】，话不多说，让我们开始今天的教程吧。1、首先分析第一个【单变量求解】：意思为计算时只有一个变量；如图所示表格，假设总利润为【5000元，然后单价减去成本就可以计算出单个的利润，然后总利润除以单个的利润就可以计算出销量】。2、所以说这时候的变量只有【销量】，接下来进入正式的操作：首先在利润的表格中输入公式【=(C4-C5)*C6】，然后点击【模拟分析-单变量求解】，然后
# 机器学习在故障预测中的应用
随着科技的进步，各行各业快速发展，故障预测在设备管理和维护中变得愈加重要。故障预测是一种利用历史数据和机器学习算法预测产品设备潜在故障的技术，旨在提高设备的可靠性，减少意外停机时间。这篇文章将介绍故障预测的基本概念、应用领域以及用机器学习进行故障预测的示例代码。
## 故障预测的基本概念
故障预测的核心在于通过分析设备的历史数据，识别出潜在的故障模式。机器学习
# 机器学习天气预测
## 引言
天气对我们的日常生活和工作有着重要的影响，因此准确地预测天气变化对我们具有很高的价值。传统的天气预测方法主要依赖于气象学模型和统计学方法，但它们的准确性和稳定性受到多种因素的影响。近年来，随着机器学习的发展，越来越多的人们开始利用机器学习算法来预测天气。本文将介绍如何使用机器学习算法进行天气预测，并且通过一个代码示例来演示其应用。
## 机器学习天气预测的基本
原创
2023-08-17 10:52:27
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# 机器学习PLS预测
机器学习是一种通过训练数据来学习模型，并利用该模型对未知数据进行预测或决策的技术。PLS（Partial Least Squares）是一种常用的机器学习算法之一，它能够处理高维数据并有效地进行预测。
## PLS算法简介
PLS算法是一种回归方法，它通过找到输入数据和输出数据之间的最大协方差方向来建立模型。PLS算法通过主成分分析的方式，将原始数据映射到一个低维空间
# 机器学习懒惰预测
在机器学习中，懒惰预测是一种常见的技术，它通过延迟预测的方式来提高模型的效率。相比与主动学习中主动选择样本进行标记，懒惰预测只在需要的时候才进行预测，从而避免了对所有数据进行预测的开销。这种方法在处理大规模数据集或实时预测任务时非常有效。
## 懒惰预测的原理
懒惰预测的核心思想是只在需要的时候才进行预测，而不是提前对所有数据进行预测。通常情况下，我们将数据集分为两部分
# 机器学习之随机森林实现方法
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍机器学习中的一种算法——随机森林。本文将详细介绍随机森林的实现流程，并给出每一步所需的代码和注释。希望通过本文，你能够掌握随机森林算法的基本原理和实现方法。
## 随机森林算法简介
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并进行组合来进行预测。每个决策树的构建过程基于随机选择的特征子集和样本子集。最终的预测
# 机器学习随机搜索实现流程
## 概述
在机器学习中，随机搜索是一种常用的参数调优方法，通过在给定的参数空间中随机采样，来寻找最优的参数组合。本文将从整体流程、每一步的具体操作和代码示例等方面介绍如何实现机器学习随机搜索。
## 整体流程
下面是机器学习随机搜索的整体流程，可以用表格形式展示：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|----------|-----
原创
2023-09-09 06:53:17
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随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它是由多个决策树组成的模型。在训练阶段，随机森林会随机选择一部分数据和一部分特征，然后针对这些数据和特征训练多个决策树，每个决策树都是一种分类器。在预测阶段，随机森林会将每个决策树的预测结果进行投票，选择得票最多的类别作为最终的预测结果。
原创
2023-06-01 23:33:29
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1. 标签的分类
标签按照生成规则不同，可以分为统计类标签、预测类标签。
统计类标签只需要利用现有的数据，通过简单的逻辑计算，即可得到。统计类标签按照标签的内容又可以划分为基本属性标签、行为类标签。《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格在其著作中说，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。统计类标签就是这种
Where does the error come from?Outline误差分析：bias 和 varianceCross Validation交叉验证1 误差分析1.1 两种误差一般的，我们把误差分为两类：偏差：指的是预测值的期望和真实值之间的偏差，表现了预测值的偏移程度；方差：指的是预测数据的离散程度，和真实值无关。 这两种误差分别对应着训练模型的不同问题。1.2 误差和模型的关系 模型越
如果要根据过去的电影评论评价预测接下来的几天该电影的情感倾向，那么就可以对过去几天的所有评论做情感倾向性分析，并比较其积极情感评分与消极情感评分，如果大多数评论都为积极情感评分，那么模型就能预测接下来几天，该电影的评论会是积极的，反之亦然。 而前面提到的测试过程需要对所有电影分析所有评论的情感倾向性。使用BERT工具来训练模型，BERT适合做这种需要考虑上下文的文本表示学习，因为BERT使用掩码语
1《统计计算》第一部分(随机数的产生原理与算法)--陈雅颂(1稿)随机变量的生成的基本定理 定理： 若F(x)是任意随机变量X的CDF(累积分布函数)，则:Y=F(X) 服从于U(0,1)，且与X的分布特性无关 说明性证明： 令Y=F(X)，F(x)是X的CDF；Y也是一个随机变量，令G(y) 为Y的CDF。 G(y) = P(Y<=y) = P(F(X) <=y) = P(X<
