1.bootstrap   在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n,原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本.于是可得到参数θ的一个估计值θ^(b),这样重复若干次,记为B .为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响. 2.决策树 : 信息熵: Ent(D) = - ΣPk*logPk, Ent(D)的值越小,则D的纯度越高           信息增益: ID3中使用, 存在过拟合的情况, 避免过拟合的方法,1. 通过si

介绍 决策树分为分类决策树和回归决策树: 上一篇介绍了分类决策树以及Python实现分类决策树: 监督学习——决策树理论与实践(上):分类决策树          决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象/分类,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值 通过训练数据构建决策树,可以高效的对未知的数据进行分类.决策数有两大

Bootstrap又称自展法,是用小样本估计总体值的一种非参数方法,在进化和生态学研究中应用十分广泛.例如进化树分化节点的自展支持率等. Bootstrap的思想,是生成一系列bootstrap伪样本,每个样本是初始数据有放回抽样.通过对伪样本的计算,获得统计量的分布.例如,要进行1000次bootstrap,求平均值的置信区间,可以对每个伪样本计算平均值.这样就获得了1000个平均值.对着1000个平均值的分位数进行计算, 即可获得置信区间.已经证明,在初始样本足够大的情况下,bootstra

调用 BootStrap Table 方法的语法: $('#table').bootstrapTable('method', parameter); 例如: $('#my_table').bootstrapTable('refreshOptions', { data: tabledata }); //刷新表格  tabledata 为数据 $("#my_table").bootstrapTable('removeAll'); //清空表格数据 $('#my_table').bootst

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入.我的博客写一些自己用得到东西,并分享给大家,如果有问题欢迎留言与我讨论:) Kmeans聚类方法是(我认为)最广泛使用以及稳定.有效的聚类方法.聚类是无监督学习方法,不需要对数据本身的标签有任何了解.如果你不是很理解kmeans算法本身,建议随便找一本数据挖掘/机器学习的书来看一看,或者看下baidu[1]的内容基本就能理解. Kmea

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor def creat_data(n): np.random.seed(0) X = 5 * np

响应式开发 注意:任何框架都是一个辅助手段,只需借鉴其中的核心思想,把其中核心的东西提炼出来即可.不要因为,提到响应式就想到只能够用bootstrap来实现,框架现有的东西是可以提高我们的效率,但是其内部场景的冗余就很注定只是一种懒人方法,要想攀登高峰,只有一步一步脚印来.然后,不断提炼,实力和技术才能够不断进步. 目前项目是响应式开发,虽然会感觉各种节点的冗余,但是谁让咱是个打工仔呢? 周知响应式的开发的基础是媒体查询,就是这玩意@media,正对不同的屏幕尺寸进行的适配就是响应式了. 为在项

概率抽样方法: 1. 随机抽样(random sampling):从有限总体中简单随机抽样或从无限总体中随机抽样. 具体实现方式:a. 抽签法:b. 随机数字法 2. 分层抽样(stratified sampling):将总体单位按某种特征或某种规则划分为不同的层(Strata), 然后从每一层中随机抽取一定量的抽样单位,组成样本.如果层内的个体是同质的,那么在相对小的样本容量下可以获得层特征的一个好的估计. 3. 整群抽样(cluster sampling):将总体划分成若干个群组, 抽样时直

一.引入jquery bootstrap popper   用   cnpm install jquery bootstrap@3 popper.js --save  用cnpm 来导入 用npm会出问题 二.配置 main.js  引入bootStrap 和jquery 三.配置vue.config.js  在这个文件添加如下内容

在一个html页面中加入bootstrap是很方便,就是一般的将css和js文件通过Link和Script标签就行.那么在一个用vue-vli生成的前端项目中如何加入?因为框架不一样了,略微要适应一下 第一步:脚手架生成项目 执行命令用webpack模板生成一个名为vuestrap的项目(名字任意) vue init webpack vuestrap 在出现的各提示选项中(这些选项都随意). ? Project name vuestrap ? Project description A Vue.

在一个html页面中加入bootstrap是很方便,就是一般的将css和js文件通过Link和Script标签就行. 那么在一个用vue-cli生成的前端项目中如何加入?因为框架不一样了,略微要适应一下. 安装插件: npm install jquery --save npm install bootstrap --save npm install popper.js --save 配置webpack.base.conf.js //在顶部添加 const webpack = require('w

出现GraphViz's executables not found报错很有可能是环境变量没添加上或添加错地方. 安装pydotplus.graphviz库后,开始用pydotplus.graph_from_dot_data函数时,出错提示:"nvocationException: GraphViz's executables not found" 查阅资料后发现,原来我没有安装GraphViz's executables.用pip安装的Graphviz,但是Graphviz不是一个p

select * from (select *from advert.dws_advert_order_model_sample_pcvr_v2_diwhere dt>= date_sub('${date}',7) and dt< '${date}'and ((label >=0.5 and rand()>(1-2*0.05)) or (label <0.5 and rand()>(1-2*0.05))) union all select *from advert.dw

参考链接:https://www.cnblogs.com/Amaris-Lin/p/7797920.html

柱状图用于反映数值变量的集中趋势,用误差线估计变量的差值统计.理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息,因此打算先介绍一下误差线方面的内容,然后介绍一下利用seaborn库绘制柱状图. 1.误差线的理解 误差线源于统计学,表示数据误差(或不确定性)范围,以更准确的方式呈现数据.当label上有一组采样数据时,一般将这组数据的平均值作为该label上标注的值,而用误差线表示该均值可能的误差范围.误差线可以用标准差(standard deviation,SD).标准误(standard err

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/60776803 单决策树C4.5由于功能太简单.而且非常easy出现过拟合的现象.于是引申出了很多变种决策树.就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比較典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在近期几年的paper上,如iccv这样的重量级会议.iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的. 模型组合+决策树相关算法有两种比較主要的形式:随机森林RF与GBDT,其他

转:http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    htt

http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    http:

一.CART决策树模型概述(Classification And Regression Trees)   决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分,树的构建可以看成是变量(属性)选择的过程,内部节点表示树选择那几个变量(属性)作为划分,每棵树的叶节点表示为一个类的标号,树的最顶层为根节点. 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.​​决策树算法属于有指导的学习,即原数据必须包含预测变量和目标变量.决策树分为分类决策树(目标变量为分类型数

一.决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决策树,就是将单决策树进行模型组合,形成多决策树,比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF. 在最近几年的paper上,如iccv这种重量级会议,iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的.模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式:随机森林RF与GBDT,其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸.        核心思想:其实很多"渐进梯度&

机器学习实战---决策树CART简介及分类树实现 一:对比分类树 CART回归树和CART分类树的建立算法大部分是类似的,所以这里我们只讨论CART回归树和CART分类树的建立算法不同的地方.首先,我们要明白,什么是回归树,什么是分类树. 两者的区别在于样本输出: 如果样本输出是离散值,那么这是一颗分类树. 如果果样本输出是连续值,那么那么这是一颗回归树. 除了概念的不同,CART回归树和CART分类树的建立和预测的区别主要有下面两点: 1)连续值的处理方法不同 2)决策树建立后做预测的方式不同