一. 编程语言分类 1.机器语言 以0，1的组合作为指令集，用二进制指令来编写程序； 优点：执行效率高 缺点：开发效率低 2.汇编语言 用英文标签代替二进制指令集来编写程序，比机器语言稍微高级，但本质没有发生改变； 优点：开发效率高于机器语言 缺点：执行效率低于机器语言 3.高级语言 用人类能理解的表达式来编写程序，通过操作系统来间接的操作硬件，高级
目录前言一、分类1.1 决策树分类1.2 SVC1.3 MLP1.4 逻辑回归1.5 KNN二、集成分类模型2.1 随机森林2.2 GBDT2.3 XGBoost2.4 LightGBM2.5 CatBoost总结 数据挖掘系列： 缺失值处理方法汇总 离散化方法汇总 离群点(异常值)处理方法汇总 标准化(数据归一化)处理方法汇总 特征选择（特征筛选）方法汇总 特征选择筛选(降维)方法汇总
# Python中的概率输出
在统计学和机器学习中，概率是一个非常重要的概念。在Python中，我们可以使用各种库来进行概率计算和输出。本文将介绍如何在Python中进行概率输出，并通过代码示例演示具体操作。
## 概率输出的基本概念
概率是描述某种事件发生可能性的数值。在统计学中，通常用概率来描述事件发生的可能性。概率的取值范围是0到1，0表示不可能发生，1表示一定会发生。
在Pytho
原创
2024-04-21 05:38:02
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# Python概率输出
概率论是统计学的重要组成部分，通过数学模型和公式来描述事件发生的可能性。在很多实际应用中，概率论可以帮助我们进行决策、分析和预测。在Python中，许多库比如`numpy`、`scipy`、`matplotlib`等都能够帮助我们进行概率计算和数据可视化。
## 概率基础
在开始使用Python进行概率输出之前，我们需要了解一些基本概念：
1. **概率**：事件
原创
2024-10-18 05:54:01
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标签：1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另
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2023-10-11 20:11:55
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### GBM Python包：介绍和代码示例
#### 什么是GBM？
GBM，全称为梯度提升机（Gradient Boosting Machine），是一种常用于解决分类和回归问题的机器学习算法。它是一种集成学习方法，通过使用多个弱学习器的集合来构建一个强大的预测模型。GBM的核心思想是通过迭代地训练弱学习器，并使每个弱学习器关注之前学习器的错误样本，从而逐步提升整体模型的性能。
GBM具
原创
2023-11-27 06:08:41
83阅读
from fractions import Fraction
from scipy.special import comb, perm
awardlist = []
print(
"""
题目:百货超市现有一批快到期的日用产品急需处理，超市老板设计了免费抽奖活动来处理掉了这些商品。纸箱中装有大小相同的20个球，10个10分，10个5分，从中摸出10个球，摸出的10个球的分数之和即为中奖分数
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2024-07-04 20:05:48
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什么是逻辑回归？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型(generalizedlinear model)。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是Logistic回归；如果是Poisson分布，就是P
# 理解Python中的RandomForestClassifier及其概率输出
在机器学习领域，随机森林（Random Forest）是一种流行的集成学习方法，广泛应用于分类和回归问题。本文将重点介绍如何使用Python的`RandomForestClassifier`来输出分类概率，并提供相关代码示例和可视化的图示。
## 1. 什么是Random Forest？
随机森林由多个决策树组
import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -...
原创
2022-05-19 21:25:27
677阅读
# 使用Python SVC进行分类并输出概率
在机器学习中，支持向量机（SVM）是一种强大的分类方法。而支持向量分类（SVC）是SVM的一种具体实现。如果我们希望不仅仅得到分类的标签，还能获得每个分类的概率，我们需要设置一些额外的参数。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python的 `scikit-learn` 库中的 `SVC` 类，来实现分类并输出其概率。
## 理解支持向量机
支持向
# 使用Python实现分类模型输出概率
## 1. 引言
在机器学习中，分类模型的主要任务是将输入数据划分到不同的类别中。很多时候，我们不仅希望模型能够给出分类结果，还希望模型能够输出每个类别的概率，以便于更好地理解模型的决策过程。本文将详细介绍如何在Python中实现分类模型以输出概率的步骤，并提供每一步的代码示例和注释。
## 2. 整体流程
以下是实现分类模型输出概率的总体流程：
Naïve Bayes 分类的核心是计算条件概率P(y|x），其中y为类别，x为特征向量。其意义是在x样本出现时，它被划分为y类的可能性（概率）。通过计算不同分类下的概率，进而把样本划分到概率最大的一类。根据条件概率的计算公式可以得到：P(y|x) = P(y)*P(x|y)/P(x)。 由于在计算不同分类概率是等式右边的分母
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2023-10-10 17:07:52
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贝叶斯原理1、其最根本的原理同样是利用统计学知识进行推导的，实际就是计算某些特征的组合为某一类的概率，根据概率大的来判断属于哪一类别，这样解释是不是有点抽象，没关系，下面举一个小小的例子就能很快理解了2、假设有这样一组数据现在问题为：一个打喷嚏的建筑工人，请问他患上感冒的概率有多大，用公式表示就是求P（感冒/打喷嚏*建筑工人），此时就可以根据我们的概率公式有P（感冒/打喷嚏*建筑工人）=P(感冒)
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2023-10-18 22:52:15
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朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出] 所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述 朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 同时这也表明了朴素贝叶斯是一种生成式模型，是基于概率进行学习并分类的。 关于生成式模型与判别式模型，大家可以点链接看看这篇文章[戳这里] 相对于
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2023-09-27 15:23:48
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目录1、基本知识点简介2、LightGBM轻量级提升学习方法2.1 leaf-wise分裂策略2.2 基于直方图的排序算法2.3 支持类别特征和高效并行处理1、基本知识点简介在集成学习的Boosting提升算法中，有两大家族：第一是AdaBoost提升学习方法，另一种是GBDT梯度提升树。传统的AdaBoost算法：利用前一轮迭代弱学习器的误差来更新训练集的权重，一轮轮迭代下去。梯度提升树GBDT
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2023-08-21 23:06:03
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我们知道让机器给出该数据属于哪一类这样问题明确的答案是有困难的，当有一些误差存在的时候，我们希望机器可以判断属于哪一类的概率更大一些，以此来划分数据。如上图所示，我们有一个数据集，他有两类数据组成，现在有一个新的数据点（x，y），我们需要判别它属于哪个数据集，我们已经学了两种方法：（1）使用第一章的kNN，进行大量的距离计算来判断这个点属于哪一类。（2）使用第二章的决策树，先根据已有数据的特征来划
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2024-06-14 10:09:56
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Python3 实现朴素贝叶斯分类贝叶斯定理朴素贝叶斯源代码样例测试 贝叶斯定理贝叶斯定理是由已知事件概率和条件概率计算未知条件概率的概率推理算法，其公式如下： 其中，P(Bi|A)是要计算的目标条件概率，表示事件 A 发生的条件下，事件 Bi 发生的概率。Bi 为互斥且完整的事件 B1，B2，……，Bn 中的一项P(Bi)P(A|Bi)是联合概率P(A Bi)，表示事件 A 和事件 Bi 同时
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2023-10-13 22:55:59
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伯努利分布理解：抛一次硬币的实验，只有两个结果，正面or反面from scipy import stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#下载中文字体
SimHei = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\working\Si
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2023-06-06 20:10:28
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# Python随机森林输出预测概率
随机森林模型是一种广泛使用的机器学习算法，尤其适用于分类任务。它结合了多个决策树的力量，通过投票或平均的方式生成最终的预测结果。在本文中，我们将探讨如何使用Python中的随机森林输出预测概率，并通过代码示例进行详细说明。
## 什么是随机森林？
随机森林是一种集成学习方法，主要由多个决策树组成。每棵树都是在不同的样本集上训练的，最终结果通过对所有树的输
原创
2024-08-02 10:23:36
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