sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.标准误概念 标准误是数据统计的重点概念,且难以理解.百度上文章缺乏详细描述的文章.所以写下此文让读者能够彻彻底底了解标准误概念. 标准误全称:样本均值的标准误(Stan

Excel图表能够将数据可视化,在图表中另行添加趋势线和误差线,可对数据进行进一步的数据分析和统计的可视化处理.Excel中的趋势线可用于趋势预测/回归分析,共6中类型:指数(X),线性(L),对数(0),多项式(P),幂(W),移动平均(M).误差线可用于显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度.Excel中可设置误差线的显示方向:正负偏差,负偏差,正偏差:以及设置误差类型及误差量:固定值,百分比,标准偏差,标准误差,自定义类型. 本篇文章主要介绍,使用免费版的Free Spire

误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体

现在项目需要R语言做几个线性拟合,画一些点图,突然需要画误差线,网上找了下,可以用代码实现..效果如下 xx1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) yy1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std2<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) plot_stdy <- function(x, y, sd, len = 1, col = "black") { len <- len

一.绘制误差线 使用errorbar方法可以绘制误差线. x = np.linspace(0,10,50) dy=0.8 y = np.cos(x) + dy*np.random.randn(50) plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='.k') 做一些格式上的调整: plt.errorbar(x, y, yerr=dy, fmt='ok',ecolor='lightgray',elinewidth=3, capsize=0) errorbar方法的一些参数说明: y

思路 我们可以使用Ellipse先画出一个圆当背景,然后用Canvas再叠加画上刻度线,就能得到如下的效果 我们先用Ellipse画一个橙色的圆,然后将Canvas的宽度和高度绑定到Ellipse的宽度和高度 <Grid> <Ellipse Fill="Orange" Width="400" Height="400" Name="BackEllipse"/> <Canvas x:Name=&quo

宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来,大家好,我是小码哥 整理好的八股文终于完成了,希望看完对大家面试有所收获! 目录: 基础篇 javaOOP面试题 java集合/泛型面试题 java异常面试题 java中的IO和NIO面试题 java反射面试题 java序列化 进阶篇 多线程 JVM面试题 锁篇 Mysql数据库篇 其他 ZooKeeper面试题 Dubbo面试题 MongoDB面试题 Kafka面试题 Nginx篇 Linux篇 数据结构面试题 算法面试题 Memcache面试题 基础篇 共17

输入格式:第一行输入需要凑的钱数 m 和硬币的种类 n (0<m<100,0<n<10),第二行输入 n 种硬币的具体币值,假设硬币供应量无限多. 输出格式:输出最少需要的硬币个数 输入样例:在这里给出一组输入.例如: 6 31 3 4输出样例:在这里给出相应的输出.例如: 2 代码实现: package work5; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; /** * @author Noble4 * maxValue

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.在上一篇文章< Python 机器学习实战 -- 监督学习(上)>中已经讲述了机械学习的相关概念与基础知识,监督学习的主要流程.对损失

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo

一.简介 Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类.为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱分类器集成起来,往往可以得到很好的效果.俗话说,"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",就是这个道理.这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的,当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器的训练结果.各个弱分类器的权重是不同的,效果好的弱分类器的权重大,效果差的弱分类器的权重小.值得注意的是,AdaBoost

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.

同步音频 现在我们已经有了一个比较像样的播放器.所以让我们看一下还有哪些零碎的东西没处理.上次,我们掩饰了一点同步问题,也就是同步音频到视频而不是其它的同 步方式.我们将采用和视频一样的方式:做一个内部视频时钟来记录视频线程播放了多久,然后同步音频到上面去.后面我们也来看一下如何推而广之把音频和视频 都同步到外部时钟. 生成一个视频时钟 现在我们要生成一个类似于上次我们的声音时钟的视频时钟:一个给出当前视频播放时间的内部值.开始,你可能会想这和使用上一帧的时间戳来更新定时器一样简 单.但是,不要

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 随机森林就是由多个决策树组合而成的投票机制. 理解随机森林,要先了解决策树 随机森林是一个集成机器学习算法

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.前言 如果一直以来你

原文地址:http://www.dranger.com/ffmpeg/ FFMPEG是一个很好的库,可以用来创建视频应用或者生成特定的工具.FFMPEG几乎为你把所有的繁重工作都做了,比如解码.编码.复用和解复用.这使得多媒体应用程序变得容易编写.它是一个简单的,用C编写的,快速的并且能够解码几乎所有你能用到的格式,当然也包括编码多种格式. 唯一的问题是它的文档基本上是没有的.有一个单独的指导讲了它的基本原理另外还有一个使用doxygen生成的文档.这就是为什么当我决定研究FFMPEG来弄清楚音

Boosting&Bagging 集成学习方法不是单独的一个机器学习算法,而是通过构建多个机器学习算法来达到一个强学习器.集成学习可以用来进行分类,回归,特征选取和异常点检测等.随机森林算法就是一个典型的集成学习方法,简单的说就是由一个个弱分类器(决策树)来构建一个强分类器,从而达到比较好的分类效果. 那么如何得到单个的学习器,一般有两种方法: 同质(对于一个强学习器而言,所用的单个弱学习器都是一样的,比如说用的都是决策树,或者都是神经网络) 异质(相对于同质而言,对于一个强学习器而言,所用的单

1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBoostClassifier使用了两种Adaboost分类算法的实现,SAMME和SAMME.R.而AdaBoostRegressor则使用了我们原理篇里讲到的Adaboost回归算法的实现,即Adaboost.R

讲授集成学习的概念,Bootstrap抽样,Bagging算法,随机森林的原理,训练算法,包外误差,计算变量的重要性,实际应用 大纲: 集成学习简介 Boostrap抽样 Bagging算法 随机森林的基本原理 训练算法 包外误差 计算变量的重要性 实验环节 实际应用 随机森林是一种集成学习的算法,构建在bootstrap采样基础之上的,bagging算法基于boostrap采样,与之对应的是boosting算法.随机森林是多颗决策树的集成,由于采用了bootstrip采样,在训练时有一部分样本

之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的关键点. 1. scikit-learn决策树算法类库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor