sklearn.linear_model.LinearRegression.score score(self, X, y, sample_weight=None) Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction. The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residual sum of squares ((y_true - y_pred) *

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

score(self, X, y, sample_weight=None) 作用:返回该次预测的系数R2     其中R2 =(1-u/v).u=((y_true - y_pred) ** 2).sum()     v=((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum() 其中可能得到的最好的分数是1.当一个模型不论输入何种特征值,其总是输出期望的y的时候,此时返回0

作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/52992079/answer/156294774来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (sklearn官方指南:Choosing the right estimator) 0)选择合适的机器学习算法 All models are wrong, but some models are useful. — George Box (Box and Draper 1987) 根据

K临近分类是一种监督式的分类方法,首先根据已标记的数据对模型进行训练,然后根据模型对新的数据点进行预测,预测新数据点的标签(label),也就是该数据所属的分类. 一,kNN算法的逻辑 kNN算法的核心思想是:如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数据中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别(类似投票),并具有这个类别上样本的特性.通俗地说,对于给定的测试样本和基于某种度量距离的方式,通过最靠近的k个训练样本来预测当前样本的分类结果. 例如,借用百度的一张图来说明kNN算法过程,要预测图中

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.谁和我隔得近,我就跟谁是一类,有点中国古语说的近墨者黑近朱者赤意思.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类

题意 有一个长度为 \(n\) 的序列 \(A\) 和常数 \(L, P\) ,你需要将它分成若干段,每 \(P\) 一段的代价为 \(| \sum ( A_i ) − L|^P\) ,求最小代价的划分方案. \(n \le 10^5 , 1 \le P \le 10\) 题解 考虑暴力 \(O(n^2)\) dp. \[ dp_i = \min_{j = 0} ^ {i - 1} |sum_j - sum_i - L|^P + dp_j \] 这个方程是具有决策单调性的. 决策单调性是指,对于

AI极简经济学 主要内容是AI的各种应用案例介绍.作者把这些案例分到五个部分介绍:预测.决策.工具.战略.社会. 看书名和介绍以为会从经济学的角度解读AI,有更多的新鲜的视角和观点,读后比较失望,基本是见过的案例和视角. 总体评价3星,有参考价值. 以下是书中一些内容的摘抄,[]中是我根据上下文补充的信息: 1:<纽约时报>将这次比赛形容为中国的“斯普特尼克时刻(Sputnik moment)”.正如苏联发射人造卫星“斯普特尼克号”使得美国大力投资科研,中国对这一事件[AlphaGo战胜李世石

行为设计学:掌控关键决策 两位作者认为,有四大思维陷阱让人做出错误的决策:思维狭隘.证实倾向.短期情绪.过度自信.两位作者提出WRAP决策流程来应对:Widen your options(拓宽选择空间):Reality-test your assumptions(把假设放到现实中检验):Attain distance before deciding (在做出决策前, 留出思考的距离):Prepare to be wrong(做好出错的准备). 下面用我的语言解释一下这四个陷阱:思维狭隘:没想到其

题目链接 CF321E 题解 题意:将\(n\)个人分成\(K\)段,每段的人两两之间产生代价,求最小代价和 容易设\(f[k][i]\)表示前\(i\)个人分成\(k\)段的最小代价和 设\(val(i,j)\)为\(i\)到\(j\)两两之间产生的代价和,容易发现就是一个矩形,可以预处理前缀和\(O(1)\)计算 那么有 \[f[k][i] = min\{f[k - 1][j] + val(j + 1,i)\}\] 直接转移显然\(O(n^2k)\) 我们把\(val(j + 1,i)\)拆

即对每个i最大化hj-hi+sqrt(|i-j|).先把绝对值去掉,正反各做一次即可.注意到当x>y时,sqrt(x+1)-sqrt(x)<sqrt(y+1)-sqrt(y),所以若对于i选择j比选择k更优(j>k),对于i+1~n也会是这样,即满足决策单调性(虽然并不能算作dp). 可以这样使用决策单调性优化:维护一个栈,存储当前考虑的这些位置中每个位置向哪个区间转移最优.转移时在栈中二分,然后考虑更新栈,如果新加入的位置向栈顶的整个区间转移都是最优的,直接将栈顶位置弹出,否则二分找一

今天在安装 Python 的 sklearn 包时出现了 Cannot uninstall 'numpy' 和 Cannot uninstall 'scipy' 错误,下面记录了我尝试了很多网上的方法后最终成功的解决方法. 终端执行 pip install scikit-learn 后,出现 Cannot uninstall 'numpy'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine w

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

转载于:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html (楼主总结的很好,就拿来主义了,不顾以后还是多像楼主学习) 决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了.它既可以作为分类算法,也可以作为回归算法,同时也特别适合集成学习比如随机森林.本文就对决策树算法原理做一个总结,上篇对ID3, C4.5的算法思想做了总结,下篇重点对CART算法做一个详细的介绍.决策树根据一步步地属性分类可以将整个特征空间进行划分,从而区别出不同的分类样本 1. 决策树ID

传送门 我们相当于要求出\(f_i = \max\limits_{j=1}^{n} (a_j + \sqrt{|i-j|})\).这个绝对值太烦人了,考虑对于\(i>j\)和\(i<j\)分开做. 当\(i>j\)时,\(f_i = \max\limits_{j=1}^{i-1}(a_j + \sqrt{i-j})\).注意到这是一个典型的\(f_i = \max\limits_{j=1}^{i-1}f_j + w(i,j)\)的形式,考虑决策单调性.不难证明\(\sqrt{x + 1}

以[BZOJ2687]交与并为例给出代码. #include <bits/stdc++.h> #define rin(i,a,b) for(register int i=(a);i<=(b);++i) #define irin(i,a,b) for(register int i=(a);i>=(b);--i) #define trav(i,a) for(register int i=head[a];i;i=e[i].nxt) #define Size(a) (int)a.size(

在人工智能和大数据时代,越来越多的云上数据和越来越智能的模型开始辅助人们做出各种最优决策,从运营效率.成本节约.最优配置等方方面面,实现降本增效,进一步提升商业效率.京东.美团.滴滴.顺丰等众多知名厂商,都通过运筹优化平台,改造其供应链.智能派单.司乘匹配.智能分拣等等. 零售行业环节众多,从生产到仓库.到线下门店的供应链中,即使最终产品的需求非常稳定,长鞭效应也经常会发生.原因在于供应链中各节点只根据其相邻的需求信息进行生产或者供应决策时,需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上,逐级放大.更准

背景概述 尽管近几年很多供应商在不断重申着他们对VoltDB持续输出的专业认可,VoltDB也随着技术发展在不断增加一些流行技术词汇,但是真正让大家了解某个技术产品持续演进的特性,单单依靠增加几个技术名词还是远远不够.仅靠名词的罗列,没有具体细节的描述,只会加剧信息的混乱程度,让技术决策者的决策过程更加复杂. 就VoltDB而言,最突出的例子是在5G环境中对"实时"的使用和误用.在5G走进现实之前,VoltDB已经在毫秒级的世界中运作了十年之久.目前全球合作伙伴都在关注5G,并认为5G

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的