决策树是一种常见的分类与回归机器学习算法,由于其模型表达性好,便于理解,并能取得较好的效果,而受到广泛的应用.下图是一个简单的决策树,决策树每个非叶子节点包含一个条件,对于具有连续值的特征,该条件为一个上界,如果实例对应的特征值小于该上界则被划分到左子节点,否则被划分到右子节点,对于具有离散值的特征,该条件为一个子集,如果实例对应的特征值属于该子集则被划分到左子节点,否则被划分到右子节点.如此下去,一个实例从根节点开始,不断地被划分,直到叶子节点.对于分类问题,叶子节点输出其类别,对于回归问题,

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,

一.任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() print(housing.DESCR) 数据集包含房价价格以

版本说明 Python version: 3.6.6 |Anaconda, Inc.| (default, Jun 28 2018, 11:21:07) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] NumPy version:1.17.4 pandas version:0.25.3 scikit-learn version:0.19.0 graphviz version:0.13.2 scipy version:1.3.3 matplotlib version:3.1.2 IPyth

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量. 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类型:多分枝. 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值. 后剪枝:使用置信度法和减少-误差法. (2)CART算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量(或连续型:回归分析) 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类

单一标准的决策树:会根每维特征对预测结果的影响程度进行排序,进而决定不同特征从上至下构建分类节点的顺序.Random Forest Classifier:使用相同的训练样本同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则做出最终的分类决策.随机选取特征.GBDT:按照一定次序搭建多个分类模型,模型之间存在依赖关系,一般,每一个后续加入的模型都需要对集成模型的综合性能有所贡献,最终期望整合多个弱分类器,搭建出具有更强分类能力的模型. #coding=utf8 # 导入panda

如何从编程的本质理解JVM内存模型 一般聊JVM内存模型都是把图截出来,然后对着图,解释上面堆.栈之类的概念.这篇将分享下,如何从编程的本质上理解,JVM内存模型是什么样子,为什么是这个样子,不再死记硬背. 编程的本质 编程的本质是什么,有这么一句话,程序=算法+数据结构. 这里的"算法"其实相当宽泛,而平时理解的算法是指诸如排序.查找等操作,相对狭隘.所以换一个解释,我们把算法解释为对数据执行操作,简称执行. 这样,程序的本质便是数据+执行. 而JVM作为JAVA程序的执行载体,必然

决策树模型 优点:高效简单.易于理解,可以处理不相关特征. 缺点:容易过拟合,训练集在特征上是完备的 决策树过程:特征选择.划分数据集.构建决策树.决策树剪枝 决策树选择最优的划分特征,将数据集按照最优划分特征的取值划分成不同的子集,然后依次对子集重复上述步骤,指导子集中数据都归属于同一个类别,或者没有特征可以再划分了. 特征选择通常有三种方法: ID3——信息信息 C4.5——信息增益比 CART——基尼指数 一.信息增益 首先信息论中熵表示随机变量不确定性度量,熵越大,不确定性越大. 熵的定

How do decision trees for regression work? 决策树模型既可以求解分类问题(对应的就是 classification tree),也即对应的目标值是类别型数据,也可以应用于回归预测问题的求解(regression tree),其输出值则可以是连续的实数值.一般市面上介绍决策树模型的书及相关的教学视频,通常只关注决策树在分类问题上的求解,而一笔带过对回归树的介绍.事实上,二者的构建过程也确实没有本质的不同,二者的差异主要集中在划分属性时的划分原则上. 1.

本文是我翻译<JavaScript Concurrency>书籍的第二章 JavaScript运行模型,该书主要以Promises.Generator.Web workers等技术来讲解JavaScript并发编程方面的实践. 完整书籍翻译地址:https://github.com/yzsunlei/javascript_concurrency_translation .由于能力有限,肯定存在翻译不清楚甚至翻译错误的地方,欢迎朋友们提issue指出,感谢. 本书第一章我们探讨了JavaScri

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

Python并发编程04 /多线程.生产消费者模型.线程进程对比.线程的方法.线程join.守护线程.线程互斥锁 目录 Python并发编程04 /多线程.生产消费者模型.线程进程对比.线程的方法.线程join.守护线程.线程互斥锁 1. 生产消费者模型 2. 线程的理论知识 3. 开启线程的两种方式 4. 线程.进程对比代码验证 5. 线程的其他方法 6. 线程join 7. 守护线程 8. 线程互斥锁 1. 生产消费者模型 定义:编程思想,模型,设计模式,理论等等,都是一种编程的方法,遇到类

https://mp.weixin.qq.com/s/emB99CtEVXS4p6tRjJ2xww 并发编程:Actors 模型和 CSP 模型 ImportNew 2017-04-27    

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). RFormula用于将数据中的字段通过R语言的Model Formulae转换成特征值,输出结果为一个特征向量和Double类型的label.关于R语言Model Formulae的介绍可参考:https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/formula.html 代码编

一.概述 并发的网络编程中不管是阻塞式IO还是非阻塞式IO,都不能很好的解决同时处理多个socket的问题.操作系统提供了复用IO模型:select和poll,帮助我们解决了这个问题.这两个函数都能够允许进程指示内核等待多个事件中的任何一个发生,并只在有一个或多个事件发生或者经历一段指定的时间后才唤醒它. 二.select模型 1.函数定义 2.函数解析 (1)maxfd1参数指定待测试的描述符的个数,它的值是所有待测试描述符中最大者加1,描述符0,1,2,...一直到maxfd1-1均被测试.

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9661012.html 先讲Linux下(windows下在后面可以直接跳到后面看): 一.线程基本概念 前面我们讲过多进程服务器,但我们知道它开销很大,因此我们才引入线程,我们可以把它看成是一种轻量级进程.它相比进程有如下几个优点: 线程的创建和上下文切换开销更小且速度更快. 线程间交换数据时无需特殊技术. 进程:在操作系统构成单独执行流的单位. 线程:在进程构成单独执行流的单位. 它们的包

1. I/O模型简介 最近一直在学习Unix网络编程,被Unix下各种I/O模型搞得头昏脑涨,结合<Unix网络编程 - 卷一>第六章 并参考了网上各牛们的分析,稍稍厘清了一些.因此记录下来,方便以后复习!

本文来自 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html 官方文档翻译 个人翻译 MLlib包括的算法和工具主要有:分类,回归,聚类,协同过滤,降维,和底层优化原语: 数据类型 基本统计 总和统计 相关性 分层抽样 假设检验 随机数生成 分类和回归 线性模型(SVM,逻辑回归,线性回归) 朴素贝叶斯 决策树 ensembles of trees (随机森林和Gradient-Boosted树) 协同过滤 最小二乘法(ALS) 聚类 k-m

引子:总共使用3个.java文件,建立一个简单界面编程的框架. 第1个文件:NotHelloWorldComponent.java //NotHelloWorldComponent.java 1 import java.awt.*; import java.awt.geom.*; import javax.swing.*; public class NotHelloWorldComponent extends JComponent { public static final int MESSAG

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 load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.数据集采用 scikit-