# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.externals import joblib from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import zero_one_loss fro

大纲:一.缘由.概述二.创新工场的模式三.职业发展道路的影响因素四.职业选择的几个小问题五.李开复的移动互联网和我眼中的移动互联网六.再见和祝福 一.缘由.概述1.缘由        前两周,有个师弟咨询我个offer选择——360产品经理offer和创新工场某团队产品经理.他说面试的时候,创新工场某面试官说在360做产品经理不如在创新工场,360那边产品团队XX不专业,创新工场这边产品团队XX牛B,劝说这人推掉360的offer接创新工场的offer.    我当时听了那叫一个汗阿——能说出这

简单说下需求: 统计各个省份的 3大运营商的接口访问成功率,绘图展示 数据格式 {"mobile" : "15812345608", "province": "广东", "isp": "中国电信","@timestamp" : "2017-12-06T09:23:51.244Z", "success" : "false

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://www.360doc.com/content/18/1015/10/60075508_794857307.shtml http://w

目录 scikit-learn库之AdaBoost算法 一.AdaBoostClassifier 1.1 使用场景 1.2 参数 1.3 属性 1.4 方法 二.AdaBoostRegressor 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ scikit-learn库之AdaBoost算法 当我们对Adaboost调参时,主要要对两部分内容调参,第一部分是对Ada

经过前面对AdaBoost的总结,下面要基于Matlab实现AdaBoost-Stump进行二维平面数据点的分类的实验. 一. 实验原理 参看 http://blog.csdn.net/lg1259156776/article/details/46831191 <boosting:三个臭皮匠赛过诸葛亮,adaptive:逐步(级联)> 二. 实验方法 生成一个可以利用sine线进行分割的数据点样本,然后通过AdaBoost - decision stump对数据点进行学习,最后得出能够将数据点

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth

1.boosting Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数.他是一种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本子集,然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器. 在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法. 1.1 bootstrapping方法的主要过程 i)重复地从一个样本集合D中采样n个样

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升

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

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是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. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓

当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法.某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将他们结合起来.个体学习器通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生. 根据个体学习器的生

Adaboost\GBDT\GBRT\组合算法(龙心尘老师上课笔记) 一.Bagging (并行bootstrap)& Boosting(串行) 随机森林实际上是bagging的思路,而GBDT和Adaboost实际上是boosting的思路.而bagging和boosting有什么区别呢?怎样从bagging转到boosting呢? Bagging的假设函数: 如果是二分类问题:,其中T是分类器的总数,g(x)是其中的小分类器的取值(+1或-1),最后根据各个分类器的值求加和,根据和的符号得到

你有实力,但比你差的人都升了,你的师弟都年薪50万了,你还是找不到机会.为什么你离高端机会总是差一步呢?其实你离成功就差一次机会,一个适合你的高端职位的信息! 招聘网站不靠谱:三大网站都是低端职位为主,某聘网都是假职位,小网站都是过期很久的职位都挂着,而且都是几百人去竞争一个职位! 猎头不靠谱:现在什么样子的90后小妹妹会打电话都是个猎头,完全不懂行,就知道个title匹配,匹配着换不升职还有什么意思呢! 内部推荐不靠谱:99%就是本来已经内定的职位,让你来当个分母,从上地两个小时跑到CBD,1

SQL注入这块不想细聊了,相信很多朋友都听到耳朵长茧,不外乎是提交含有SQL操作语句的信息给后端,后端如果没有做好过滤就执行该语句,攻击者自然可以随意操纵该站点的数据库. 比如有一个图书馆站点book.com,你点进一本书的详情页面,其url是这样的: book.com/book?id=100 说明这本书在数据库中的键值是100,后端收到url参数后就执行了数据库查询操作: select * from booktable where id='100' 那么如果我们把url更改为 book.com

本文粗略记述了UWP团队从接手新浪微博项目到发布第一版的过程.本文不是技术贴,而是回顾“软件工程周期失控是一种怎样的体验”. 接手新项目:捡了个大便宜 2016年1月份,UWP team开始接手新浪微博项目.前一个研发团队的最后一名员工计划于1月底离开项目组,我们需要在此之前完成技术交接工作.经过几轮讨论,项目状态很快搞清楚了:东西已经做“差不多了”,把几个基本问题改掉就可以发布了.我们立马有一种捡了大便宜的感觉:别人辛辛苦苦做得产品,居然留给我来发布! 怀着捡了便宜的激动心情,我们很快进入状态

许多公司里,有许多IT项目,特别是在软件公司里,许多开发团队并没有运用灵敏开发来进行项目办理.在某些状况下,尤其在一些公司里IT不是很受注重的,只能作为一个事务支撑部分,灵敏团队面对的首要疑问,是缺少来自高层的有力支撑.在这种状况下,依据PMBOK的一些理念,咱们需求经过增强项目办理单位(PMO),来支撑项目办理工作的开展. 这里提到了两个团队,一个是担任项目办理的PMO,一个是担任软件商品的Scrum开发团队,他们可以经过如今对比盛行的方式办法(XP,Scrum,看板)等进行协作,以进步项目的

写在前面 为了尝试在IIS中寄宿WCF服务,需要配置IIS支持SVC命令,于是便有了在DOS命令中用到ServiceModelReg.exe注册svc命令. 坑爹的是注册成功后就开始报错.无奈之下两次卸载IIS, 主要是使用命令注册后原本可以浏览的网站也起不来了. 1.注册后报错截图 看到以下这个截图,我在百度上看有人说是因为本地先装Framework4.0的原因,还有说因为系统是Win8 64位的缘故,让我修改应用程序池把集成改为经典并启用支持32位,然并无卵用. 2.改完后再次报错 3. 无

AdaBoost(自适应boosting,adaptive boosting)算法 算法优缺点: 优点:泛化错误率低,易编码,可用在绝大部分分类器上,无参数调整 缺点:对离群点敏感 适用数据类型:数值型和标称型 元算法(meta algorithm) 在分类问题中,我们可能不会只想用一个分类器,我们会考虑将分类器组合起来使用,这种方法称为集成方法(ensemble method)或元算法.元算法有多种形式,既可以是不同算法集成也可以是一种算法不同设置的集成. 两种集成方式(bagging & b