本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；*对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；*每棵树完全生成，不进行剪枝；*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成(回归的时候，即各
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2023-08-09 19:07:51
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本篇文章只要是通过例子实践来简单了解含有趋势成分的时间序列的预测方法。时间序列的趋势可以分为线性趋势和非线性趋势两大类，倘若这种趋势能够延续到未来，就可以利用趋势进行外推预测。有趋势序列的预测方法主要有线性趋势预测、非线性趋势预测和自回归模型预测等。但本篇主要介绍线性趋势和非线性趋势的预测方法。线性趋势：是指现象随着时间的推移而呈现出稳定增长或下降的线性变化规律。指数曲线：用于描述以几何级数递增或
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2023-06-02 14:38:17
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本博文源于《python数据分析基础》。今天在b站学习移动平均预测法。移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期数据的一种常用方法，移动平均法适用于即其预测。本文就以超市食品价格进行计算一次移动平均法进行对数据预测。 文章目录实验用例及效果实验目的实验用到的数学原理实验代码实验代码的关键分析关于输入关于处理关于输出 实验用例及效果3,5,6,7
3前几个step是步长一次移动平均预测
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2023-08-06 13:39:11
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回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。1)依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回
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2024-04-08 11:10:37
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单变量分析是数据分析中最简单和最基本的技术之一，它用于研究一个变量的分布、中心趋势和离散程度。Python提供了各种数据分析库，可以用于执行单变量分析。下面是一些常见的单变量分析技术和如何使用Python实现它们的例子：直方图直方图是一种用于表示数值变量频率分布的图形。Python的matplotlib库提供了一个hist()函数来绘制直方图。例如，我们可以使用以下代码绘制一个样本数据的直方图：i
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2023-08-02 09:52:38
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线性回归定义 线性回归属于机器学习中监督学习的范畴。其训练集中的数据一般拥有多个输入变量（也称特征）和一个输出变量，我们对训练集中的数据进行拟合，得到一条近似曲线，并输出为确定的连续函数，即预测函数，是一个从输入变量x到输出变量y的关系函数。然后就可以使用该预测函数对输入的数据进行结果预测。
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2024-05-10 03:19:01
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距离上一篇文章，正好两个星期。 这篇文章9月15日 16：30 开始写。 可能几个小时后就写完了。用一句粗俗的话说， “当你怀孕的时候，别人都知道你怀孕了， 但不知道你被日了多少回 ” ，纪念这两周的熬夜，熬夜。 因为某些原因，文章发布的有点仓促，本来应该再整理实验和代码比较合适。文章都是两个主要作用： 对自己的工作总结， 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋
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2024-08-23 13:27:06
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1平均预测法：推测事物未来发展的期望数量结果的一种方法。平均预测法有多种具体计算模型，如算术平均预测法、几何平均预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法
2在应用算术平均预测法时，要特别注意数据的变化规律，如果数据有明显的上升和下降趋势，则不能采用算术平均预测法
3算术平均预测法具体计算方法是首先以一个称为权数的数值来代表每一个数
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2024-01-08 18:28:58
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前言直接搬别人的笔记了，只做排版梳理，可能会加一点自己见解Java的数据类型基础数据类型引用类型：除了基础数据类型剩下都是引用类型Java 中的几种基本数据类型是什么？Java 中有 8 种基本数据类型6 种数字类型 ：byte、short、int、long、float、double
1 种字符类型：char
1 种布尔型：boolean
位(bit)是计算机 内部数据 储存的最小单位，11001
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2024-10-12 09:25:41
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多模式，多站点机器学习分析的结果显示，预测模型根据1年社会功能结果，确定了高达83％的临床高风险精神病患者和70％初发的抑郁患者。先前的研究表明，使用临床，神经认知，神经生理学和MRI数据，可以预测临床高风险状态的个体患者的精神病，来自德国Ludwig-Maximilian大学精神病学和心理治疗系的Nikolaos Koutsouleris 医师，以及同事在JAMA Psychiatry中解释道，
目录背景描述模型架构数据表示Single level omics data representation learning model(单级组学数据表示学习模型)Multi-level omics data representation learning model(多级组学数据表示学习模型)DSML for partial level omics data(部分水平组学数据的 DSML)Spec
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2023-11-26 19:55:14
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Python机器学习核心预测算法Python机器学习核心预测算法第2章 通过理解数据来了解问题2.1 解剖一个新问题2.1.1 属性和标签的不同类型决定模型的选择2.1.2 新数据集的注意事项2.2 分类问题：用声呐发现未爆炸的水雷2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的物理特性2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的统计特征 Python机器学习核心预测算法关于本书的学习及上机实现的笔记。
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2023-06-11 14:22:58
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在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分。任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间，这是某个模型确定性的衡量标准。因此，预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术，并且需要多年的发展。由于每种都有其特殊用途，必须注意为特定应用选择正确的
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2023-07-02 19:48:46
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选择并拟合一个预测算法的最终目标是获得最佳可能的效果。能够达到的性能取决于3方面的因素：问题的复杂性，模型算法的复杂性，可用数据的丰富程度。理解函数逼近 预测问题包括两种变量： 第一种变量是尝试要预测的变量； 第二种变量是用来进行预测的变量。 函数逼近问题是要构建以第二类变量作为输入的函数来预测第一类变量。要预测的变量一般有多种正式的名称，如标签、目标、结果。用于构建预测的输入
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2023-08-31 17:56:25
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目录单步预测与多步预测的联系多步预测方法（1）Direct Multi-step Forecast Strategy （直接多步预测策略）（2）Recursive Multi-step Forecast （递归多步预测策略）（3）Direct-Recursive Hybrid Strategies（直接递归混合多步预测策略）预测模式单步预测与多步预测的联系 &nb
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2023-10-19 08:06:23
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预测模型的分解过程我总是集中于投入有质量的时间在建模的初始阶段，比如，假设生成、头脑风暴、讨论或理解可能的结果范围。所有这些活动都有助于我解决问题，并最终让我设计出更强大的商业解决方案。为什么你要在前面花费这段时间，这有充分的理由：你有足够的时间投入并且你是无经验的（这是有影响的）你不带有其它数据观点或想法的偏见（我总是建议，在深入研究数据之前做假设生成）在后面的阶段，你会急于完成该项目而没有能力
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2023-11-17 19:17:14
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/BasicAlgorithmPractice引言：从斐波那契数列看动态规划斐波那契数列：Fn = Fn-1 + Fn-2（ n = 1,2 fib(1) = fib(2) = 1）练习：使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项代码如下：# _*_codi
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2024-06-23 11:51:23
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回归通常是机器学习中使用的第一个算法。通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。可以有多个影响因变量的自变量。线性回归：输出为数值 损失函数一般为： 逻辑回归：输出是概率 损失函数一般为：以下具体介绍几种常用的回归方法：**线性回归：**使用最广泛的建模技术之一。已存在
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2023-11-16 17:08:17
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方法（一）join()描述：Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。语法：str.join(sequence)参数：sequence要连接的字符串返回值：返回通过指定字符连接序列中元素后生成的新字符串。实例：="-";=("a","b","c");# 字符串序列.join();输出结果为：a-b-c方法（二）open（）描述：Python内置的open
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2024-05-16 04:40:25
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题目：给定如下训练集和测试集，参考《机器学习》（Tom Mitchell）第三章和《机器学习》（周志华）第四章，先阅读ID3、C4.5和CART算法并且仔细阅读附件给出的ID3、C4.5算法python程序，再实现基于基尼指数（Gini index）选择最优划分属性（特征）构造的CART决策树的 python程序。最终提交一份实验报告, 提交的实验报告给出p
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2023-11-29 21:43:22
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