前言网上关于随机森林原理介绍的文章或者资料很多，所以我的博客重点不是去详细地介绍随机森林的理论原理或者Bagging和Boosting的原理，也不是去写如何去掉包实现它，而是通过前段时间我自己写随机森林算法时发现网上很多python实现随机森林算法的代码都不是通过随机森林最原始的理论支撑去完成的，而且一些写法也是比较复杂和一些错误，所以我想自己写一篇用python实现随机森林算法的博客记录自己的学
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2024-07-29 12:16:21
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今天是 1024 程序员节，祝各位程序员朋友不用加班写代码，早日完成自己的梦想。今天本文用了新的留言方式，大家可在文章末尾尝鲜留言。今天给大家分享的是 Python 算法中的选择排序。选择排序是一种简单直观的排序算法。和之前讲到的冒泡排序、快速排序性质一样，都是属于比较法排序。排序原理它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数
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2023-10-08 08:40:20
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一. 选择排序有8个重量不一样的瓶子，需要你将这8个瓶子按照重量由小到大排序。有一个天平可以用，天平每次只能比较2个瓶子的重量步骤：（1）先找出8个里面最轻的，你会如何做呢？最少要比较几次？为什么？我们可以将1号瓶子和2号瓶子比较，找到较轻的那个，然后将这个较轻的瓶子再和3号瓶子比较，再找到较轻的那个，依次类推，比较7次，我们就可以找出最轻的瓶子了。（2）再用这种方式将所有瓶子排序这就是选择排序的
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2024-01-12 06:37:10
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#include<stdio.h>int main(){ int n,a[10],i,j,t; scanf("%d",&n); for(i=0;i<n;i++) { scanf("%d",
原创
2022-08-03 17:06:54
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选择排序算法 python实现选择排序算法的具体内容请看这篇文章 我们的思路是找出原有列表中最小的元素，将最小的元素插入到新的数组中，多次操作后，得到从小到大的有序列表。 在本人学习算法得时候，有幸看过一本书，《算法图解》书中将一些算法用图画得例子形象得描述了出来，并且通过代码进行了相关算法的实现，以下是个人的部分学习内容，如有网友看到，希望能够对你有所帮助。 选择排序的实现主要写了两个函数，fi
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2024-06-10 10:42:45
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选择排序：原理：首先：在未排序序列中找到最小（或最大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后：再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推：直到所有元素均排序完毕。#选择排序一：从小到大排序def selectSort(arr):
n=len(arr)
for i in range(n):#遍历数组
t=i #取当
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2023-05-27 14:38:23
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我们先看看随机森林里有哪些参数n_estimators: Any = 100criterion:Any = "gini"max_depth: Any = None,min_samples_split: Any = 2min_samples_leaf: Any =1min_weight_fraction_leaf: Any = 0max_features: Any ="sqrt"max_leaf_n
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2024-06-08 13:02:44
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冒泡排序与选择排序（方法+动画+算法十大排序分类图）目录：冒泡排序（ Bubble Sort ）1. 选择排序（Selection Sort ）1. 算法十大排序分类图
#### 一、冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）：是一种较简单的排序算法。算法描述：比较相邻的元素 : 如果第一个元素比第二个元素大，那么就交换他们两个。1. 从 第一对相邻的元素 开始比较 直到 最后一对，这样在最后的元
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2023-07-22 17:44:17
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简单的成绩录入系统程序及分析以及思考冒泡法排序笔记这篇博文和上两篇博文都是一年前记的笔记，贴出来复习复习。本专题的目的在于对选择法进行排序的一次大总结，用各种c语言的知识点进行一次排序演练，以至于达到熟悉的目的，最常见的就是用主函数中用数组，排序用自定义的函数进行实现，而函数用指针作为参数来接受数组。见下面的源程序： #include<stdio.h>int m...
原创
2022-04-14 15:14:04
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简单的成绩录入系统程序及分析以及思考冒泡法排序笔记这篇博文和上两篇博文都是一年前记的笔记，贴出来复习复习。本专题的目的在于对选择法进行排序的一次大总结，用各种c语言的知识点进行一次排序演练，以至于达到熟悉的目的，最常见的就是用主函数中用数组，排序用自定义的函数进行实现，而函数用指针作为参数来接受数组。见下面的源程序： #include<stdio.h>int m...
原创
2021-08-20 13:46:23
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前每逢周末就遇雨期，闲暇之余，捣鼓了下python，心心念想学习，今天就在电脑上装了个2.7，学习了下经典算法，冒泡与选择排序法第一次写关于python的文章，说的不当之处，多多指正，我积极改正搭建环境，准备工作就不冗余介绍了，网上搜罗一大堆目录冒泡排序法冒泡类似于汽水现象，摇动一下，就有很多泡往上冒，概念不多说，直接看一张执行的结果图，看图分析，如下图片中将每次的排序过程都打印出来，这样一看，就
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2024-08-11 11:30:07
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算法+数据结构=编程算法实际上是依托于数据结构的，没有数据结构就没有算法。以下代码在Python3.5上正常运行，转载请注明出处。给Python学习算法实战课的同学，一个参考。O(n^2)级别的排序算法选择排序将一个列表：10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1 进行从小到大排序：普通实现# arr为待排序的列表# 在从0到n之间进行排序def selection_sort(ar
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2023-10-11 12:26:58
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回归分析向前选择法在Python中的实现可以帮助我们高效地选择最佳的特征，以得到准确的预测模型。本博客将详细记录从环境准备到性能优化各个环节的具体步骤。
## 环境准备
在进行回归分析向前选择法之前，首先需要配置好Python环境，并安装必要的依赖库。我们可以使用以下命令安装所需的库：
```bash
# 安装numpy、pandas和statsmodels
pip install nump
#include void bubble(int a[],int len){ int i,j,t; for(j=0;ja[i+1]) { t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t; } } } } void select(int a[],int l...
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2011-03-21 13:05:00
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#include void bubble(int a[],int len){ int i,j,t; for(j=0;ja[i+1]) { t=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=t; } } } } void select(int a[],int l...
原创
2021-12-21 17:55:58
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选择排序法：两两比较大小，找出极值（极大值或极小值），放在固定的位置，这个固定的位置一般指的是某一端降序排列：n个数从左至右，索引从0开始到n-1，第一轮开始，假设索引0为最大数的索引，与后面的数两两依次比较，记录较大数的索引，此轮所有数比较完毕，将较大数的索引和索引0的数交换，如果大数位置就在索引0，不交换。第一轮比较完成后，位于索引0的数为最大值。第二轮，从索引1开始，与后面的数进行比较，找到
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2023-11-28 11:46:35
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因为有Scikit-Learn这样的库，现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。实际上，我们现在不需要任何潜在的知识来了解模型如何工作。虽然不需要了解所有细节，但了解模型如何训练和预测对工作仍有帮助。比如：如果性能不如预期，我们可以诊断模型或当我们想要说服其他人使用我们的模型时，我们可以向他们解释模型如何做出决策的。在本文中，我们将介绍如何在Python中构建和使用Random Fore
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2023-08-24 02:06:46
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集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中集成学习也有相当大的作用，sklearn中有一系列的集成算法，比如adaboost分类，adaboost回归，袋装分类器，袋装回归器，梯度提升分类，梯度提升回归，随机森林分类
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2024-07-31 19:40:53
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一、选择排序(selection sort)选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，所以称为：选择排序。二、选择排序原理设第一个元素为比较元素，依次和后面的元素比较，比较完所有元素并找到最小元素，记录最小元素下标，和第0个下表元素进行交换。在未排序区域中，重复上述操作，以此类推找出
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2023-08-07 20:47:03
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目录一、随机森林回归器简介1.重要的参数、属性、接口①criterion2.查看sklearn中所有的打分接口二、随机森林回归的初次使用1.导入相关的数据包2.导入并查看数据集3.实例化模型并打分三、实例用随机森林填补缺失值1.导入所需要的库2.查看相关的数据信息3.制造缺失数据①计算缺失的数量②创建随机的缺失位置③生成缺失值四、不同的数据填补方式1.使用均值进行填补①证明缺失值全部填补 
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2023-09-15 21:21:37
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