1. Bagging Bagging基于自助采样法，给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集中，使得下次采样仍肯能被选中，这样经过m次操作，我们得到m个样本的采样集，照这样，我们可采样出T个含m个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练一个基学习器，再将这些学习器进行结合。 在对预测输出进行结合时，Bagging通常对分类任务使用简单投票法，对
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2024-05-30 11:19:12
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正向激励首先为样本矩阵中的样本随机分配初始权重，由此构建一棵带有权重的决策树，在由该决策树提供预测输出时，通过加权平均或者加权投票的方式产生预测值。将训练样本代入模型，预测其输出，对那些预测值与实际值不同的样本，提高其权重，由此形成第二棵决策树。重复以上过程，构建出不同权重的若干棵决策树。正向激励相关API：import sklearn.tree as st
import sklearn.ense
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2024-04-09 13:13:36
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求高手解释下二叉树递归求深度问题 我的理解是，程序开始不停找左孩子的左孩子，程序执行到最左边的叶子节点D，此时D->lchild为空返回0给M。再访问D->rchild为空返回0给n。 m n都为0 就没法比较了啊！！！？？
这个算法的意思是，当前树的深度等于其左子树和右子树中较深的那一个的深度再加1 例如：您提供的图A的左子树深度为3，右子树
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2024-08-07 15:11:19
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集成算法Ensemble learning目的：让机器学习效果更好，如果单个模型的效果不好，那就用多个模型堆叠Bagging训练多个分类器并取平均，公式为等于说在bagging当中，我们的基本思想是并行的进行训练，并且把最后的结果平均化。全称：bootstrap aggregation 最代表的就是随机森林算法：随机是指采样随机(有放回的采样，不全部采完)，特征选择随机；森林表示为很多
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2024-08-23 15:54:34
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集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务；集成学习中主要包括boosting算法和bagging算法；★boosting算法：（线性集成）关注于降低偏差；从初始训练集训练一个基学习器根据①训练效果，对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。调整样本分布后，训练下一次的基学习器；进行迭代后，直至基学习器数量达到指定值T
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2024-04-11 18:51:10
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【数据分析师 Level 1 】15.因子分析基本概念什么是因子分析？主成分分析时一般情况下不能对主成分所代表含义进行业务上的解读，因为主成分方向上一般不会恰好某些变量权重大，而另外一些变量权重都小，这也表现在主成分权重的形成的散点图会偏离坐标轴。如果可以将主成分的坐标轴进行旋转，使一些变量的权重的绝对值在一个主成分上达到最大，而在其他主成分上绝对值最小，这样就达到了变量分类的目的。对应地，这种维
写在前面本文通过决策树模型对股票盈利影响权重最大的5个因子，随后利用该5个因子通过随机森林算法构建了一个低估值的多因子策略，最终实现了年化，本文不足之处望多多指正。1.基于决策树选取高权重因子1.1广撒网（选取因子）构建模型以沪深300股票池作为研究对象，选取pe、pb、净运营资本等19个特征作为模型训练的原始数据# 基于随机森林的多因子选股策略
# 导入jqdata和技术分析工具
import
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2024-03-15 13:50:36
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第十二章 因子分析(贵州大学 杨虎 统计)引出因子分析的定义：作个比喻，对面来了一群女生，我们一眼就能够分辨出孰美孰丑，这是判别分析；并且我们的脑海中会迅速的将这群女生分为两类；美的一类，丑的一类，这是聚类分析。我们之所以认为某个女孩漂亮，是因为她具有漂亮女孩所具有的一些共同点，比如漂亮的脸蛋，高挑的身材，白皙的皮肤，等等。其实这种从研究对象中寻找公共因子的办法就是因子分析(Factor Anal
导入相关第三方库有的库用不到，也懒得删了。from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import metrics
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_sel
python进阶教程机器学习深度学习 进入正文
231 SVM模型中, 真正影响决策边界的是支持向量以下哪些算法, 可以用神经网络去构造: 1. KNN2. 线性回归3. 对数几率回归A. 1和 2B. 2 和 3C. 1, 2 和 3D. 以上都不是答案: B1. KNN算法不需要训练参数, 而所有神经网络都需要训练参数, 因此神经网
使用随机森林（R语言）做回归
Corina
学定量
引言
1 数据
2 步骤
2.1 安装randomForest包
2.2 使用randomForest包
2.3 导入数据
2.4 数据的初步处理
2.5 多元线性回归分析
2.6 随机森林回归
引言随机森林( random forest) 是
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2023-06-20 14:20:25
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：灰狼优化算法：随机森林：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将：GWO(灰狼优化算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的分类预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测，个数可自行指定
1.集成学习的概念集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统，基于委员会的学习。集成学习是通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化的性能。如何去提高集成学习的性能，最好是个体学习器应该“好而不同”，即个体学习器要有一定准确性，不能太坏，也不能太好。否则集成可能导致结果变好，不变，或者变坏。 2.个体学习的概念个体学
前言多因子量化体系在实践不断中形成了诸如 BARRA 模型的标准方法，在以往的研究报告中，有人对此进行了充分的研究其背后的金融理论及检验实践中能否获得有效的 ALPHA 因子。虽然标准化易于理解与管理，但众所周知标准化意味着各种参数的约束，因此 ALPHA 因子的构建参和个人判断，例如以什么标准选择，因子的如何配比等等。随着市场条件的不断变化，我们能够期待这些因子持续有效吗？对此，我们考虑能否充分
API概念API（Application Programming Interface,应用程序编程接口）是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。应用程序接口（API：application programming interface）是一组定义、程序及协议的集合，通过 API 接口实现计算机软件之间的相互
目录一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）二、随机森林 小小总结一下三、SUMMARY总结 一、是集成学习中一种典型的Bagging类型的算法（引导聚合类算法）集成学习：指整个模型的内部是由多个弱监督模型组成，而每个弱监督模型只在某个方面表现比较好（ok这里就可以理解为某个学生只在某一科成绩比较突出）二、随机森林“森林”指整个模型中包含了很多决策树
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2024-03-15 09:49:23
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目录 特征选择信息的度量和作用信息增益信息增益的计算常见决策树使用的算法sklearn决策树API泰坦尼克号案例决策树的优缺点以及改进集成学习方法-随机森林学习算法集成学习API 决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。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，它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实
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2024-06-13 23:07:32
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大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ，out of bag data及代码(2)上一节中我们讲解了随机森林的基本概念，本节的话我们讲解随机森林的随机方式，以及一些代码。目录1-随机森林随机方式2-out of&
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2024-05-08 12:43:34
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一、集成学习集成学习就是合并多个分类器的预测。一般会在一个项目快结束的时候使用集成算法，一旦建立了一些好的分类器，就可以使用集成把它们合并成一个更好的分类器。著名的集成方法：投票分类、bogging、pasting、boosting、stacking、和一些其它算法。1.1 投票分类（少数服从多数）令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。事实上，即使每一个分类器
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2024-08-30 12:37:37
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论文：A large Budget-Constrained Causal Forest Algorithm论文：http://export.arxiv.org/pdf/2201.12585v2.pdf目录0 摘要1 介绍 2 问题的制定3策略评价 4 方法4.1现有方法的局限性。4.2提出的LBCF算法5验证5.1合成数据5.2离线生成TestRCT数据。5.3在线A
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2024-03-26 14:16:19
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