python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/carolinedy/article/details/80691877 from sklearn.linear_model

一.决策树(类型.节点特征选择的算法原理.优缺点.随机森林算法产生的背景) 1.分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的:目标变量是离散的,选择分类树:反之(目标变量是连续的,但自变量可以是分类的或数值的),选择回归树: 树的类型不同,节点分裂的算法和预测的算法也不一样: 分类树会使用基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点,然后用每个节点的类别情况投票决定预测样本的分类:回归树会使用最大均方误差来划分节点,然后用每个节点中样本的均值作为测试样本的预测值: 2.决策树的算法:ID3

特征提取: 特征降维的手段 抛弃对结果没有联系的特征 抛弃对结果联系较少的特征 以这种方式,降低维度 数据集的特征过多,有些对结果没有任何关系,这个时候,将没有关系的特征删除,反而能获得更好的预测结果 下面使用决策树,预测泰坦尼克号幸存情况,对不同百分比的筛选特征,进行学习和预测,比较准确率 python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码:

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

1.TabBarItem 逻辑完善 那么为了更好的用户体验,我们这边还需要来处理一下点击 TabBarItem 的一下细节,那就是当用户点击 Item 时,可能只是单纯的想进行页面的 切换或者置顶操作 ,而不想进行 刷新,那么我们就需要来判断一下什么时候需要刷新,什么时候需要置顶. 那么我们可以通过判断 ListView 中的 Scroll 的偏移量来判断是否需要进行置顶操作,当偏移量大于 1 的时候我们就进行置顶操作,否则的话我们就进行刷新操作. 那么问题又来了,当我们执行刷新操作的时候,应该

JavaScript 随机 Math.random(): 返回0~1之间的随机数,包括0不包括1 Math.floor():下舍入.Math.floor(2.9) = 2.Math.floor(Math.random() 8*10): 0~9之间 一个适当的随机数: 返回介于min到max之间的随机数: x = Math.random(): [0,1)(不包含1) y = max - min  + 1: △差量 Math.floor(x*y) : 最小是0,最大是差量,+1使y在*x时可以达到差

逻辑回归的基本过程:a建立回归或者分类模型--->b 建立代价函数 ---> c 优化方法迭代求出最优的模型参数  --->d 验证求解模型的好坏. 1.逻辑回归模型: 逻辑回归(Logistic Regression):既可以看做是回归算法,也可以看做是分类算法.通常作为分类算法,一般用于解决二分类问题. 线性回归模型如下:​ 逻辑回归思想是基于线性回归(Logistic  Regression是广义的线性回归模型),公式如下: ​ 其中,​ 称为Sigmoid函数 ​ 由图可知:Si

一.分类和回归 回归分析研究的范围大致如下: 1.逻辑回归 #逻辑回归 自动建模 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 data = pd.read_excel('data/bankloan.xls') x = data.iloc

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

sqlalchemy和flask-sqlalchemy之间的东西不是太清晰. sqlalchemy文档太他妈多了.日. 今天遇到的实例. 用户进行随机匹配,系统随机返回一个一定筛选条件下的用户.为了用户体验,还得去掉已关注的人. 首先获取满足筛选条件的用户列表: users = User.query.filter_by(school=form.school.data, sex=form.sex.data, status=form.status.data).all() 且要获取已关注用户列表: f

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 项目合作QQ:231469242 变量筛选:(逻辑回归) 好处: 变量少,模型运行速度快,更容易解读和理解 坏处: 会牺牲掉少量精确性 变量不筛选:(r

#-*- coding: utf-8 -*- #逻辑回归 自动建模 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR #参数初始化 filename = '../data/bankloan.xls' data = pd

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

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第27文章,我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法. 我们都知道,图片格式当中有一种叫做svg,这种格式的图片无论我们将它放大多少倍,也不会失真更不会出现边缘模糊的情况.原因也很简单,因为这种图片是矢量图,一般的图片存储的是每一个像素点的颜色值,而在矢量图当中,我们存储的是矢量,也就是起点终点以及颜色.由于矢量图只记录起点终点,所以无论我们如何放大,图片都不会失真,而

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all

一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得 到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建 等. 这个概念的原理是, 从图像中选取某些特征点并对图像进行局部 分析,而非观察整幅图像. 只要图像中有足够

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

分类算法:对目标值进行分类的算法    1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)    2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据    3.模型选择与调优    4.朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算) + 拉普拉斯平滑系数),假定独立,对缺失数据不敏感,用于文本分类    5.决策树(找到最高效的决策顺序--信息增益(关键特征=信息熵-条件熵) + 可以可视化)    6.随机森林(bootstarp(又放回

常见算法(logistic回归,随机森林,GBDT和xgboost) 9.25r早上面网易数据挖掘工程师岗位,第一次面数据挖掘的岗位,只想着能够去多准备一些,体验面这个岗位的感觉,虽然最好心有不甘告终,不过继续加油. 不过总的来看,面试前有准备永远比你没有准备要强好几倍. 因为面试过程看重的不仅是你的实习经历多久怎样,更多的是看重你对基础知识的掌握(即学习能力和逻辑),实际项目中解决问题的能力(做了什么贡献). 先提一下奥卡姆剃刀:给定两个具有相同泛化误差的模型,较简单的模型比较复杂的模型更可取