Sklearn决策树预剪枝后剪枝 sklearn-GridSearchCV,CV调节超参使用方法

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务某龙兄 python nginx linux centos
JupyterNotebook（此前被称为IPythonnotebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一
人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
nginx反向代理jupyter jerry-89 jupyterlab nginx jupyter python
1.jupyter配置打开配置文件/home/jack/.jupyter/jupyter_notebook_config.py2.反向代理配置这个/jack/与上面添加的对应location/jack/{proxy_passhttp://192.168.196.164:8888/jack/;proxy_set_headerHost$host;proxy_set_headerX-Real-IP$re
LQB（4）-python-DFS搜索 AAA顶置摸鱼蓝桥杯python组深度优先算法 python 蓝桥杯
前言DFS即深度优先搜索（Depth-FirstSearch），是一种用于遍历或搜索树或图的算法，有三种核心的应用场景（基础遍历、回溯、剪枝）。一、DFS-基础遍历1.核心原理深度优先搜索（DFS）是一种遍历或搜索树/图的算法，优先沿着一条路径尽可能深入，直到无法继续再回溯。实现方式：递归：隐式利用系统调用栈。栈模拟：显式使用栈数据结构。2.代码实现(1)递归实现（树结构）classTreeNod
sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵 Cachel wood python机器学习和数据挖掘 sklearn 矩阵人工智能 python 机器学习 vue.js java
文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
24蓝桥省赛B-数字接龙亿秒签到算法图论数据结构
#includeusingnamespacestd;constintN=13;intmp[N][N],flag,n,k;boolvis[N][N];intf[N][N][N][N];//存储路径,用于判断是否斜着走,是本题剪枝的难点vectorans;vectorres;intdx[]={-1,-1,0,1,1,1,0,-1};intdy[]={0,1,1,1,0,-1,-1,-1};boolch
跟我一起学Python数据处理（七十四）：数据处理工具与网页抓取入门 lilye66 python jupyter 开发语言爬虫
跟我一起学Python数据处理（七十四）：数据处理工具与网页抓取入门大家好！一直以来，我都坚信在学习的道路上，相互交流和共同进步是非常重要的。在Python数据处理这片充满挑战与机遇的领域，我也在持续学习和探索，希望借由这一系列的博客，能和大家一起深入钻研，共同成长。在上一篇博客中，我们学习了Jupyternotebook的相关知识，今天咱们接着来了解Python数据处理中的其他关键内容，包括一些
人工智能与机器学习入门：决策树应用决策树机器学习入门
在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。比如根据Titanic的训练数据构造了上次决策树后，便可以根据测试数据的性别
【大模型】量化、剪枝、蒸馏油泼辣子多加深度学习剪枝人工智能算法
大模型的量化、剪枝和蒸馏是三种常用的模型优化技术，旨在减少模型的复杂性，降低计算资源消耗，并加速推理过程。下面是每种技术的详细介绍：1.量化（Quantization）量化是将浮点数表示的模型参数（通常是32位浮点数）转换为低精度表示（如8位整数）。这个过程可以显著减小模型的存储占用并提高计算效率，尤其在硬件资源有限的情况下，量化非常有效。量化可以分为以下几种类型：权重量化（WeightQuant
AI编程赋能Python实现零编程决策树算法智享食事算法 AI编程 python
1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。决策树的构建过程通常分为以下几个步骤：1.特征选择：选择最佳的特征来作为当前节点的划分特征，通常使用信息增益、基尼指数或者信息熵等准则来选择最优的特征。2.建立树结构：根
机器学习:决策树小源学AI 人工智能机器学习决策树人工智能
1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法，用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。2.决策树的核心思想决策树的核心思想在于选择一个特征作为分裂条件，将当前的数据划分为两个子节点，并重复这个过程直到达到停止条件。分裂条件的选择通常基于信息增益（香农信息量）或基尼不等式，以确保每次分裂都能
Leetcode 3459. Length of Longest V-Shaped Diagonal Segment Espresso Macchiato leetcode笔记 leetcode 3459 leetcode hard leetcode周赛437 动态规划剪枝
Leetcode3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路2.代码实现题目链接：3459.LengthofLongestV-ShapedDiagonalSegment1.解题思路这一题我的思路上就是一个动态规划加上剪枝的思路。首先，不难给出一个动态规划算法来考察每一个位置作为起始点时其所能获得的最大V字路径长度，但是，贸然地动态规划会出现超时
用conda虚拟环境解决py+torch环境问题 SevenZS Note anaconda python
要事先安装wheelpipinstallwheelcondainstallnb_conda安装nb_conda这样可以在shell切换虚拟环境启动jupyternotebook后切换到虚拟环境创建虚拟环境condacreate-npython36python=3.6condaactivatepython36加载后再pip安装torch1.4+cu101所有版本torch放在某个文件夹，比如桌面后p
Debian/Ubuntu云服务器配置最速实践笔记[1] 打磨怪最速实践 linux debian ubuntu 腾讯云
在腾讯云购买了一台轻量云服务器跑几个机器人用,一篇基础配置的实践笔记系统是Debian11,理论上Ubuntu等衍生版本基本可以无修改地参考添加普通用户安装Docker安装Node.js安装miniconda安装JupyterNotebook及后台启动Q&A参考资料先关机;重置密码(设定root密码);开机添加用户//先切换到rootsuroot//添加一个普通用户sudoadduser//确定该
机器学些|实战? dami_king 随笔机器学习
机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
Jupyter notebook和 Jupyter lab内核死亡问题的原因和解决方案 Y1nhl 软件安装算法竞赛数据处理 jupyter ide python pandas 数据挖掘机器学习
写在前面：之前也遇到过几次内核死亡的问题，也一直没有想解决办法。这里总结一下并提出几个解决办法。首先明确一下jupyter出现内核死亡的原因：jupyterlab或者jupyternotebook本身是一个web服务，无法支持高并发和频繁的计算任务，对于大规模运行或高并发是不够能力处理，所以机会内核死亡。所以如果平时也习惯用pycharm，移植代码到pycharm运行就没问题了。我是因为很少用py
解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃紫雾凌寒 AI 炼金厂机器学习算法支持向量机 python 深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码 StrawBerryTreea 机器学习机器学习线性回归 python 吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
DeepSeek对AI发展的范式革新与推动：研究报告芝士AI吃鱼 DeepSeek AI OpenAI LLM
DeepSeek对AI发展的范式革新与推动：研究报告一、技术范式的突破：从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括：低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练，DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10，同时保持性能可比甚至超越。例如，其训练成本仅558万美元，而OpenA
python sympy安装_如何为Python 3.4安装sympy weixin_39574720 python sympy安装
我使用从here获取的以下命令安装了Pythonscipy堆栈sudoapt-getinstallpython-numpypython-scipypython-matplotlibipythonipython-notebookpython-pandaspython-sympypython-nose但是,我只能在Python2.7.6中导入sympy,这是我在终端输入python时的默认Python
【机器学习】多元线性回归 T0uken Python全栈开发 1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo
Python：第三方库衍生星球 python 第三方库
1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
字节跳动实习生和校招生内推飞300 python javascript php 业界资讯算法
机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等；3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；4、熟悉相关算法在数据挖
AI：276-在OpenCV开发中有效利用Notebook与IDE环境选择与最佳实践一键难忘精通AI实战千例专栏合集 opencv ide 人工智能
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~在OpenCV开发中有效利用Notebook与IDE环境选择
第三章回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）不吃香菜（扣1复活版）深度学习入门笔记深度学习人工智能
完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
Python爬虫+数据分析：采集二手房源数据并做可视化嘘！摸鱼中~ 爬虫小案例数据分析小案例 python 数据分析开发语言学习
目录软件使用：模块使用:代码展示尾语今天我们来分享一个用Python采集二手房源数据信息并做可视化得源码软件使用：python3.8开源免费的(统一3.8)jupyter-->pipinstalljupyternotebookPycharmYYDSpython最好用的编辑器不接受反驳…（也可以使用）模块使用:第三方：requests>>>数据请求模块parsel>>>数据解析模块内置：csv内置模
【leetcode】数组刷题总结（二）滑动窗口 zs1996_ leetcode刷题总结 leetcode 算法职场和发展
滑动窗口算法技巧主要用来解决子数组问题，比如让你寻找符合某个条件的最长/最短子数组或者子串。对于某些题目，并不需要穷举所有子串，就能找到题目想要的答案。滑动窗口就是这种场景下的一套算法模板，帮你对穷举过程进行剪枝优化，将求解子串复杂度由O(N^2)->O(N)滑动窗口-定长滑动窗口定长滑窗三步曲：入-更新-出入（扩大窗口）：下标为i的元素进入窗口，更新相关统计量更新：更新答案，一般是更新最大值/最
探索IPykernel：Python交互式计算的核心引擎解然嫚Keegan
探索IPykernel：Python交互式计算的核心引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ip/ipykernel是一个开放源代码项目，它是IPythonNotebook和JupyterNotebook背后的驱动力，使得在Python环境中进行交互式计算成为可能。本文将带你深入了解IPykernel的技术特性、应用及优势，引导你更有效地利用它提升开发效率。项目
【环境配置】Jupyter Notebook切换虚拟环境 Bosenya12 jupyter ide python
在JupyterNotebook中是可以切换虚拟环境的，以下是几种常见的方法：方法一：使用nb_conda_kernels扩展（适用于Anaconda环境）安装如果你使用的是Anaconda环境，首先确保你已经安装了nb_conda包。如果没有安装，在AnacondaPrompt中运行以下命令：condainstallnb_conda然后安装nb_conda_kernels：condainstal
Python中的决策树算法探索 Soft_Leader 算法 python 决策树
在Python中，决策树算法是一种常用的机器学习技术，用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法，并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库，你可以使用pip来安装它：bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
maven An error occurred while filtering resources blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错： maven An error occurred while filtering resources Maven -> Update Proje
jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
Jqplot之折线图 antlove js jquery Web timeseries jqplot
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JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
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什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
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通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结 Oracle SQL语法 Oracle基本操作 Oracle SQL
一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
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给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2 springMVC
SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截，一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
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知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
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一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
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首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。 #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
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