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
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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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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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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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
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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机器学习之超参数优化 - 网格优化方法（随机网格搜索）在讲解网格搜索时我们提到，伴随着数据和模型的复杂度提升，网格搜索所需要的时间急剧增加。以随机森林算法为例，如果使用过万的数据，搜索时间则会立刻上升好几个小时。因此，我们急需寻找到一种更加高效的超参数搜索方法。首先，当所使用的算法确定时，决定枚举网格搜索运算速度的因子一共有两个：1 参数空间的大小：参数空间越大，需要建模的次数越多 2 数据量的大
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2024-06-18 21:53:04
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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
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
本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python 中sklearn的RandomForest这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建RandomForest，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，下面最简单介绍： 集成学习是将多个
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2023-08-10 13:09:46
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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
1 介绍使用Scikit-Learn模块在Python实现任何机器学习算法都比较简单，并且不需要了解所有细节。这里就对如何进行随机森林回归在算法上进行概述，在参数上进行详述。希望对你的工作有所帮助。 这里，将介绍如何在Python中构建和使用Random Forest回归，而不是仅仅显示代码，同时将尝试了解模型的工作原理。1.1 随机森林概述随机森林是一种基于集成学习的监督式机器学习算法。集成学习
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2023-09-04 08:42:14
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随机森林随机森林是一种灵活的、便于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，大多数情况下也会带来好的结果。它可以用来进行分类和回归任务。通过本文，你将会学习到随机森林算法是如何解决分类和回归问题的。为了理解什么是随机森林算法，首先要熟悉决策树。决策树往往会产生过拟合问题，尤其会发生在存在整组数据的决策树上。有时决策树仿佛变得只会记忆数据了。下面是一些过拟合的决策树的典型例子，既有分类数据，也有连续数
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2023-08-22 15:44:46
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一、引言随机森林能够用来获取数据的主要特征，进行分类、回归任务。某项目要求对恶意流量检测中的数据流特征重要性进行排序，选择前几的特征序列集合进行学习。二、随机森林简介随机森林是一种功能强大且用途广泛的监督机器学习算法，它生长并组合多个决策树以创建"森林"。它可用于R和Python中的分类和回归问题。[1]三、特征重要性评估现实情况下，一个数据集中往往有成百上前个特征，如何在其中选择比结果影响最大的
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2023-08-04 12:16:56
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1.随机森林定义 随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同时，它也是一种数据降维手段，在处理缺失值、异常值以及其他数据探索等方面，取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低效模型整合为一个高效模型时大显身手。在随机森林中，会生成很多的决策树，当在基于某些属性对一个新的对象进行分类判别时，随机森林中的每一棵树都会给出自己的分类选择，并由此进行“投票
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2023-07-04 20:59:08
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一、数据集背景乳腺癌数据集是由加州大学欧文分校维护的 UCI 机器学习存储库。数据集包含 569 个恶性和良性肿瘤细胞样本。样本类别分布：良性357，恶性212数据集中的前两列分别存储样本的唯一 ID 编号和相应的诊断（M=恶性，B=良性）。第 3-32 列包含 30 个实值特征，这些特征是根据细胞核的数字化图像计算得出的，可用于构建模型来预测肿瘤是良性还是恶性。1= 恶性（癌性）- （M）0 =
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2023-08-01 15:00:50
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from random import seed,randrange,random
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 导入csv文件
def loadDataSet(filename):
dataset = []
with open(filename, 'r') as fr:
for l
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2023-08-03 23:02:40
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