文章目录决策树算法核心是要解决两个的关键问题sklearn中的决策树模型sklearn建模步骤分类树Criterionrandom_state&&splitter剪枝参数max_depthmin_samples_leaf&&min_samples_splitmax_features&&min_impurity_decrease确认最优剪枝参数目标权重参数重要属性和接口回归树参数、属性、接口Crit

文章目录集成算法概述sklearn中的集成算法模块RandomForestClassifier重要参数&&随机森林的分类器控制基评估器的参数n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行10次交叉验证，观察随机森林和决策树的效果n_estimators学习曲线bootstrap&oob_score随机森林回归器随机森林回归填补缺失值案例机器学习中调参的基本思想实例随机森林在乳腺

1、背景决策树模型以上就是之前见过的树状模型，但这里它代表着决策树直观的表达形式。其特殊意义在于，没个叶节点，代表着要划分的类别；除叶节点以外的节点，是待分类项的各个属性。这里比较简单的是最终分类的类别是两个类别，没个属性的取值只有两个取值，所以以上便生成了一个简单的二叉树。在建立这个模型的基础上，假如我们有如下数据需要判断这个人是否死亡：实例根据以上二叉树带入各个的值，很容易便得出结论是：sur

机会就在前方你曾努力过，摔过跤，流过汗，半夜挑灯啃书，却总比别人努力但效果不佳，也许，是你的方向不对。

实现功能建立AdaBoost模型（集成学习）预测肾脏疾病实现代码importpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")pd.set_option('display.max_columns',26)#==========================读取数据===================================

波士顿房价预测波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。幸运的是，你找到了波士顿房价的数据集，里面聚合了波士顿郊区包含多个特征维度的房价数据。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。数据集介绍导入包importpandasas

大学开始了真正意义上的读书，每天在图书馆泡着，一个书架一个书架的啃书，三本五本的借回去夜读。渐渐的在心底种下了一个当作家的愿望。

【知识描述】听到啃书，我们第一联想到的可能是阅读大量的书籍，但这章中提到的“啃书大战”有所不同。“啃书大作战”是去复制一本书的知识框架，将其变成自己的新的初步的知识框架。

合上教案本的时候，突然回想起曾经在剽悍学习的那些日子，经常凌晨爬起来边啃书边写文章，有时候还边打盹儿，写着写着就睡着了也是常有的事。不过是年初的事情，恍惚过去了好久似的。

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。使用高斯bayes对Iris数据集进行分类importnumpyasnpimportpandasaspdimportrandomdataSet=pd.read_csv('iris.txt',hea

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Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。作为一门编程语言，其魅力远超C#、Java、C和C++等编程语言，被昵称为“胶水语言”，更被热爱它的程序员誉为“最美丽的”编程语言。从云端和客户端，再到物联网终端，Python应用无处不在，同时它还是人工智能（AI）首选的编程语言。近年来，人工智能在全世界掀起了新的科技浪潮，各行各业都在努力涉足人工智能技术。而机器学习是人

文章目录机器学习基础机器学习的关键术语k-近邻算法（KNN）准备：使用python导入数据实施kNN分类算法示例：使用kNN改进约会网站的配对效果准备数据：从文本文件中解析数据分析数据准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器手写识别系统机器学习基础机器学习的关键术语1、属性：将一种事务分类的特征值称为属性，例如我们在做鸟类分类时，我们可以将体重、翼展、脚蹼、后背颜色作为特征,特征通常时

机器学习啃书计划reference：西瓜书和吴恩达视频https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes/blob/master/周志华

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这篇文章小编给大家介绍日语入门学习之如何利用网络提高效率，很多日语入门学习的同学认为学习日语是非常枯燥乏味的，必须通过上课和啃书才能学好，但是我的经验是，在有一定基础之后我们能够有效地利用互联网资源来更加效率地学习

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这不，今晚就“啃书”吧！忙碌到现在，自己先恶补知识，这也是为能更好地辅导学生做准备呀！夜已深，不多聊，把时间留给书籍，读书ing……

前言在数据大爆炸的时代每个人每天都会收到大量的垃圾邮件，由于用传统的判断方式不好辨别，而通过使用贝叶斯可以准确的辨别垃圾邮件。贝叶斯公式贝叶斯公式其中B1,B2,...,Bn为完备事件组P(A)表示：事件A发生概率P(B)表示：事件B发生概率P(A∩B)表示：事件A与事件B同时发生的概率P(A|B)表示：在事件B发生的情况下，事件A发生概率贝叶斯公式推导因为条件概率公式所以变换一下因此再变换一下所

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战13-超导体材料的临界温度预测与分析(决策树回归,梯度提升回归,随机森林回归和Bagging回归)，这几天引爆网络的科技大新闻就是韩国科研团队宣称发现了室温超导材料

《机器学习实战》中英文高清PDF+源码免费下载下载地址1：网盘下载下载地址2：百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1SNX0JP2LLNVqw2cjwLznsA提取码：t052封皮目录第一部分分类第

今天集中火力把经济法听了三分之一，相对财管和会计实务内容确实算少，且课程中举例恰当容易理解，比干啃书好理解多了。

1《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》作者：[法]奥雷利安·杰龙出版时间：2018年8月美国亚马逊“人工智能”图书畅销榜首图书！通过具体的

5、测试算法：验证分类器机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率，通常我们只提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，而使用其余的10%数据去测试分类器，检测分类器的正确率。需要注意的是，10%的测试数据应该是随机选择的，由于海伦提供的数据并没有按照特定目的来排序，所以我们可以随意选择10%数据而不影响其随机性。为了测试分类器效果，在kNN_test02.py文件中创建函数dating

里面的古汉语，单查字典都要查一阵子，啃内容真的比真的啃书还难。所以，我开始看

机器学习实战预测婴儿出生率1.加载数据2.创建转换器3.创建预测器4.创建管道5.训练模型6.使用BinaryClassificationEvaluator对模型评估7.模型保存与调用在上一文中，主要对

在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。KNN：在样本空间中，相同的类型数据在空间呈聚集状态，也就是距离会靠近，基于这个假设，只需要对测试样本与训练样本进行距离计算，最近距离的样本的类别很大程度上就是测试样本的类别。决策树：基于信息理论。样本数据是混乱的（熵

教材为理工科标配的同济大学第七版，本系列为一轮啃书，将必会的全部重难点悉数总结——尤其是各种晦涩的理论证明部分，考研数学一的选手，想冲击高分的话必须掌握。

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每天起床第一句先给自己打个气每次多跑一次神都要说声对不起钟表钟表看看我我的注意在哪里学习我要学习我要变成A学霸Fightingfighting我要变成A学霸Fightingfighting为了变成A学霸天天拧着一股劲为了拿到通知书学习学成啃书虫天资聪颖难自弃可惜拖啥我都不腻努力我要努力我要变成

早会，红总领导格局就是不一样，推荐书籍《认知红利》《高效能人士的七个习惯》《我的经验与教训》苏世民三本存了两本，好好啃书。我们努力爬上山顶，不是为了让别人看见我们，而是为了看见更好的风景。

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如果再给我一次机会，我绝对先看它，原理讲得很清楚，直接省下一半的啃书时间。两倍速过一下视频绝对不超过两小时。廖雪峰-Git教程主要是常用的操作指令，可以跟着做一次，基本对我这样的初学者也够用了。

本文是基于《机器学习实战》配套的tools_matplotlib的notebook文件写的具体可查看https://homl.info/kaggle/TableofContents1Plottingyourfirstgraph2Linestyleandcolor3Savingafigure4Subplots5Multiplefigures6Pyplot

我是啃书君正所谓条条道路通罗马，上次我们使用了Selenium自动化工具来爬取网易云的音乐评论，Selenium自动化工具可以驱动浏览器执行特定的动作，获得浏览器当前呈现的页面的源代码，做到可见即可爬，

一.sigmoid函数1.函数思想当我们想生成一个函数，通过这个函数我们给定特征值，就能预测输出。对二分类问题，很容易我们会想到阶跃函数(函数输出0或1)。但这种阶跃性很多时候处理起来都是困难的，自然地，我们想要一个平滑过渡版的阶跃函数。这种数学上更易于处理的过渡更平滑的函数就是sigmoid函数。2.函数形式可以看到下面那张图已经非常接近阶跃函数了，只不过中间的过渡是平滑的。二.分类问题1.基本

尝试使用TF+CNN时间MNIST，而不是《机器学习实战》中的KNN首先导入该本次实验要用的包importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimportShuffleSplitfromsklearn.preprocessingimpo

文章目录1.前言1.1岭回归的介绍1.2岭回归的应用2.自定义数据集实战演示2.1导入函数2.2创建数据集2.3alpha=0、1、10、100的分别情况3.Dushanbe_house数据集实战演示3.1导入函数和数据3.2剔除空值及可视化3.3整理数据3.4训练和测试数据集3.5评估数据集4.讨论1.前言1.1岭回归的介绍岭回归（RidgeRegression）是一种常用的线性回归方法，用于处

这篇干货很硬，喜欢的小伙伴点个赞/收藏，持续更新！文章目录1.前言1.1GBM的介绍1.2GBM的应用2.scikit-learn实战演示2.1分类问题2.2回归问题3.GBM超参数3.1决策树数量（n_estimators）3.2样本数量（subsample）3.3特征数量（max_features）3.4学习率（learning_rate）3.5决策树深度（max_depth）4.讨论1.前言

今天我为大家分享《72堂写作课》中，第10讲记述和叙述，第11讲记述的顺序，第12讲叙述的顺序。一、记述和叙述我们前面说过，不加作者的意见，就是记述文和叙述文，统称记叙文。而描述静态的风景和情况，是记述文；动态的描述变化和动作，是叙述文。我们可以用照片来比喻记述文，用电影来比喻叙述文。当然，一篇文章中，不会只有记述或叙述。我们只是把记述占的比重比较多的文章，称为记述文。同理，叙述比较多的文章称为叙

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本周重要成果:1:早睡早起2：完成keep运动和跑步3：晨间日记4:完成专业知识的积累检视这周青蛙1：专业知识还需要加紧啃书。2：减肥计划还在继续中。坚持keep运动。坚持跑步。要严格控制饮食。

1发展历程20世纪50年代:人工智能概念诞生1956年,“人工智能”这个术语由麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出主要研究逻辑和推理,以及如何在机器上模拟人类智能20世纪60年代:知识表达期开始研究知识表达,使用谓词逻辑来表达知识开发可以解题的专家系统,例如Dendral专家系统20世纪70年代:知识库期研究汇集知识到知识库,并开发程序利用知识库做推理出现视觉、语音、运动控制等领域的专家系统20世纪80

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