鸢尾花数据集简介 Iris数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，早在1936年，模式识别的先驱Fisher就在论文The use of multiple measurements in taxonomic problems中使用了它 (直至今日该论文仍然被频繁引用)。 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分
一、KNN算法原理 K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。 它的基本思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据
用sklearn的DecisionTreeClassifer训练模型，然后用roc_auc_score计算模型的auc。代码如下 clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=6, min_samples_split=10, min_samples_leaf=2)clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict_proba(X_test)roc_auc = roc_a
集成学习集成学习基本概念Bagging基本概念Scikit-learn中的Bagging随机森林Boosting基本概念Scikit-learn中的Boosting集成学习结合策略集成学习回归问题 集成学习基本概念 训练多个学习器，对同一样本预测，再用某种结合策略将各学习器结合起来，得出最终预测结果。 集成学习
仅供学习使用 练习1 # coding:utf-8 # 2019/10/16 16:49 # huihui # ref: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() X = iris.
转载:https://blog.csdn.net/qq_33363618/article/details/79438044 setting.xml主要用于配置maven的运行环境等一系列通用的属性，是全局级别的配置文件；而pom.xml主要描述了项目的maven坐标，依赖关系，开发者需要遵循的规则，缺陷管理系统，组织和licenses，以及其他所有的项目相关因素，是项
1.什么是决策树 什么是决策树呢？首先我们生活中有很多决策树的例子，比如相亲T_T,很多妹子都会这样选择。 再比如说，某公司招聘机器学习算法工程师。 每一步都在进行一个决策，最终形成了一个倒立的树状结构，我们把这样一个过程称之为决策树。 我们在数据结构当中，也有树结构。这里的决
1、底层算法 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #先随机设置十个样本点表示十杯酒 rowdata = {'颜色深度':[14.23,13.2,13.16,14.37,13.24,12.07,12.43,11.79,12.37,12.04], '酒精浓度':[5.64,4.38,5.68,4.80,4.32,2.76
原文链接：https://my.oschina.net/u/165676/blog/1836301 2017年下半年有一段时间因为工作涉及AI人工智能，曾经短时间研究过，本文只是初步的研究成果，纯粹是抛砖引玉。 之前文章介绍了网络爬虫，实际上，也会AI有密切关系，因为AI在进行智能分析的之前，需要对数据
参考：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_isolation_forest.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-isolation-forest-py 代码： print(__doc__)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.ensemble import IsolationFores
决策树（Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树尤其在以数模型为核心的各种集成算法中表现突出。开放平台：Jupyter lab根据菜菜的sklearn课堂实效生成一棵决策树。
1.模型选择 根据二分类问题进行模型训练 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm im
随机森林 from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split#用于划分训练测试集数目 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier wine=load_wine() X_train,X_test,Y_train,Y_test=tra
机器学习——集成算法（一）集成算法原理1.1 Bagging模型1.2 Boosting模型1.3 Stacking模型（二）集成算法实验分析2.1 构建实验数据集2.2 硬投票和软投票效果2.3 Bagging策略效果2.4 集成效果展示分析2.5 OOB袋外数据的作用2.6 特征重要性2.7 Boosting-提升策略2.8 GBDT 提升算法流
Notes 文章是关于解耦特征表示的，网络主体基于 auto encoder，但将 encoder 拆成两个：EncsEnc_sEncs 和 EnczEnc_zEncz，意图将 latent code 分成两部分：z’=(s, z)，其中 s 编码同 label 相关的信息，z 编码其它信息。 z'EncsEnczClfsClfzszxl_sl_zx_hat 实现解耦的思路是靠两个
1，先说个例子，看看简单的使用sklean中的SVC(support vectors classification)。 from sklearn import svm import warnings warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning, module="sklearn", lineno=196) X = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]] # traini
1.案例：承袭Decision Tree的案例数据，同样用身高和体重来界定胖瘦。如下文字档(7.SVM.txt)，三个栏位各代表身高(m)、体重(kg)与胖瘦(thin/fat)。 2.问题：现在有两人，其中一位身高1.6m、体重30kg，另一位身高1.6m、体重300kg，请问各是胖是瘦呢？ 3.数据文档：7.SVM.txt，内容如下。 1.5 40
学习曲线的目的是选择更好的模型参数。以最近邻算法为例，选取最近的多少个数据点，才能达到最优。可以控制训练集不动，调整最近的点的个数，绘制学习曲线。 import matplotlib.pyplot as plt score = [] krange=range(1,21) # K值取值范围 for i in krange: clf=KNN(n_neighbors=i)
转载自 百度知道 id：风_南（https://zhidao.baidu.com/usercenter?uid=e9904069236f25705e799313） 转载只为方便学习复习，侵删。 在用scikit－learn包训练机器学习模型时候，这里举一个训练SVM的例子： 1. 先要按照scikit-learn包，先安装下面三个依赖包： Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>
目录 介绍 混合(Blending)模型 混合(Blending)架构 混合(Blending)实现 混合(Blending)分类 结论与分析 介绍 混合(Blending)是一种模型融合方法，而不是传统的机器学习算法。Netflix中的顶级表演者使用混合(Blending)，这被认为是一种堆叠形式。混合(Blending)更像是工程方法，因此，
朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是
第二十六节决策树系列之Cart回归树及其参数(5) 上一节我们讲了不同的决策树对应的计算纯度的计算方法，其实都是针对分类来说，本节的话我们讲解回归树的部分。 目录 1-Cart回归树的
import scipyfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_selection import GridSearchCV,Ra
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import neighbors, datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_classification_data(): # 使用 scikit-learn 自带的手写识别数据集 Digit Dataset digits=datasets.load_digit
KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法 最简单的分类算法，易于理解和实现 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。 注意 该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义，一般选取k
