一.决策树分类 决策树分为两大类,分类树和回归树 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天+晴天没有实际意义 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁+3 岁=23 岁 GBDT 中的决策树是回归树,预测结果是一个数值,在点击率预测方面常用 GBDT,例如用户点击某个内容的概率 二.GBDT GBDT 的全称是 Gradient Boosting

3.8  用结构体类型描述复杂的事物 利用C++本身所提供的基本数据类型所定义的变量,只能表达一些简单的事物.比如我们可以用int类型定义nAge变量表示人的年龄,用string类型定义strName变量表示人的姓名.然而,现实世界是复杂的,仅仅使用基本数据类型是不足以描述这个复杂的现实世界的.例如,我们无法使用某个基本数据类型来描述人这个复杂事物,因为他不仅有姓名,还有身高.年龄和性别等属性需要描述.但是我们注意到,再复杂的事物也是由简单事物组成的.既然我们能用基本数据类型来描述简单事物,那么

package com.chuoji; public class People { private String name; private int age; private String sex; private double height; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public int getAge() { return ag

package a; public class People { private String name,sex; private int age; private double height; public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; } public String getSex() { return sex; } public void setSe

package com.hanqi.test; public class People { private String name,sex; private int age; private double height; public People(String n,String s,int a,double h) { name=n; age=a; sex=s; height=h; } public void speak(String s) { System.out.println(s); }

package java1; public class People { public String name; public int age; public String sex; public String height; People(String name, int age, String sex, String height) { this.name = name; this.age = age; this.sex = sex; this.height = height; } publ

学习swift的笔记,偶尔会更新一下 变量与常量 变量定义使用var,常量使用let,类型安全,有自动类型推导,注意赋值的=号两边必须有空格. 变量和常量名是可以几乎所有字符,这些都非常像javascript.中文编程一下牛逼了. var a = 123 //a为Int let b = "helo" //b为String var 猫叫 ＝ "喵" 数字 十进制 二进制 0b101 八进制 0o5 十六进制 0x5 比较长的数字间可以加上_用来提高程序的可读性,比如0

你是否还在疑惑“人工智能可否改变世界?” 那么,你该有一些危机感了. 机器视觉.自然语言处理.智能语音.机器人问诊.智慧驾驶……这些AI技术及应用早已渗入了我们日常生活的点滴. 29日,以「智联世界,无限可能」为主题的2019世界人工智能大会(WAIC)在上海开幕.围绕智能领域的技术前沿.产业趋势和热点问题发表演讲和进行高端对话,打造世界顶尖的智能合作交流平台.作为全球顶级人工智能峰会,WAIC已经成为最活跃的AI产业合作平台,华为.BAT.亚马逊.特斯拉等众多行业领军企业将亮相峰会现场. 汇聚

出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50493845, http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50503115 1. 剧情一:挑螃蟹的秘密 李雷与韩梅梅的关系发展得不错,趁国庆休假一起来天津玩.今天,李雷十分神秘地请韩梅梅去一家餐馆吃螃蟹.韩梅梅大失所望,这个餐馆很不起眼,感觉就像路边的老食堂.菜单都用粉笔写在黑板上,一点都不高档.一看价格,满黄螃蟹120块钱

Student类: package com.bao; public class Student { int stuNo;String name,sex;int age,weight; Student(int s,String n,String se,int a,int w) { stuNo=s;name=n;sex=se; age=a;weight=w; } void outPut() { System.out.println("学号:"+stuNo); System.out.prin

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50481967 1. 引言 再过一个月就是春节,相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xiang)年(qin)了.我们今天也打算讲一个相亲的故事. 讲机器学习为什么要讲相亲?被讨论群里的小伙伴催着相亲,哦不,催着讲特征工程紧啊.只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西,毕竟工程实践的经验太复杂了,没有统一的好解释的理论,一般的教材讲这方面的内容不多.我们就打算以一个相亲的故事为例,串一些特征工程

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 练习1 { //要求写一个函数判断体重是否超标 //函数具有三个参数,分别是性别.体重(Kg).身高(cm) //辨别方法:“男”  身高-100=体重+/-3 ;“女”  身高-110=体重+/-3 class Program { public

之前的文章行人计数.计次提到HOG特征这个概念,这两天看了一下原版的论文,了解了一下HOG特征的原理,并依据自己的理解将这种方法的流程写了下来,假设有不正确的地方欢迎指正. HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征的基本思想:The basic idea is that local object appearance and shape can often be characterized rather well by the distribution of

转载:https://www.toutiao.com/i6642477603657613831/ 1 如果训练/测试都来自同一时间线,那么就可以非常巧妙地使用特性.虽然这只是一个kaggle的案例,但可以利用这个优势.例如:在出租车出行持续时间挑战赛中,从训练数据中随机抽取测试数据.在这种情况下,可以使用不同类别变量的平均目标变量作为特征(特征转化率).在这种情况下, Beluga 实际上使用了不同工作日的平均目标变量.然后,将相同的平均值映射为一个变量,并将其映射到测试数据中. 2 loglo

一.熵权法介绍 熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术.社会经济等领域得到了非常广泛的应用. 熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重. 一般来说,若某个特征的信息熵越小,表明该特征的值得变异(对整体的影响)程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到 的作用也越大,其权重也就越大.相反,某个特征的信息熵越大,表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化

目录 PCA思想 问题形式化表述 PCA之协方差矩阵 协方差定义 矩阵-特征值 PCA运算步骤 PCA理论解释 最大方差理论 性质 参数k的选取 数据重建 主观理解 应用 代码示例 PCA思想 PCA主要用于数据降维,是一种无监督学习方法.主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组线性无关的新属性,并通过选择重要的新属性实现降维.由一系列特征组成的多维向量,其中某些元素本身没有区分性,比如某个元素在所有样本中都相等,或者彼此差距不大,那么那个元素对于区分的贡献度小.我们的目的即为

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78535143 该案例中,我们将假设我们需要统计一个 10 万人口的所有人的平均年龄,当然如果您想测试 Spark 对于大数据的处理能力,您可以把人口数放的更大,比如 1 亿人口,当然这个取决于测试所用集群的存储容量.假设这些年龄信息都存储在一个文件里,并且该文件的格式如下,第一列是 ID,第二列是年龄.如下图格式: 以下利用java随机生成10万个人口年龄文件 import java

相关性过滤 方差挑选完毕之后,我们就要考虑下一个问题:相关性了. 我们希望选出与标签相关且有意义的特征,因为这样的特征能够为我们提供大量信息.如果特征与标签无关,那只会白白浪费我们的计算内存,可能还会给模型带来噪音.在sklearn当中,我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性:卡方,F检验,互信息. 3 卡方过滤 卡方过滤是专门针对离散型标签(即分类问题)的相关性过滤.卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负特征和标签之间的卡方统计量,并依照卡方统计量由高到低

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features)  # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60)  # 对图中的X轴标签进行60的翻转 代码: 第一步:数

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习