第一篇 数据清洗与分析部分 第二篇 可视化部分, 第三篇 朴素贝叶斯文本分类 支持向量机分类 支持向量机 网格搜索 临近法 决策树 随机森林 bagging方法 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time df=pd.read_excel("all_data_meituan.xlsx")[["comment","star"]]…

美团店铺评价语言处理以及分类(LogisticRegression) 第一篇 数据清洗与分析部分 第二篇 可视化部分, 第三篇 朴素贝叶斯文本分类 本文是该系列的第四篇 主要讨论逻辑回归分类算法的参数以及优化 主要用到的包有jieba,sklearn,pandas,本篇博文主要先用的是词袋模型(bag of words),将文本以数值特征向量的形式来表示(每个文档构建一个特征向量,有很多的0,类似于前文说的category类的one-hot形式,得到的矩阵为稀疏矩阵) 比较朴素贝叶斯方法,逻辑回…

分类算法:对目标值进行分类的算法    1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)    2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据    3.模型选择与调优    4.朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算) + 拉普拉斯平滑系数),假定独立,对缺失数据不敏感,用于文本分类    5.决策树(找到最高效的决策顺序--信息增益(关键特征=信息熵-条件熵) + 可以可视化)    6.随机森林(bootstarp(又放回…

数据来自 UCI 数据集 匹马印第安人糖尿病数据集 载入数据 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklea…

其实,之前就接触过随机森林,但仅仅是用来做分类和回归.最近,因为要实现一个idea,想到用随机森林做ensemble learning才具体的来看其理论知识.随机森林主要是用到决策树的理论,也就是用决策树来对特征进行选择.而在特征选择的过程中用到的是熵的概念,其主要实现算法有ID3和C4.5.下面我们先来看看决策树. 下面我们用一个例子具体的来说明 我们要选取一个最好的特征来判断是否贷款,上面给出了年龄,工作,房子,信贷四种特征.如果一种特征具有更好的分类能力,或者说,按照这一特征将训练数据集分…

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz…

本文以扩展中文包为例: 首先进入自己 Magento 后台 系统 -> 管理商店(System -> Manage Stores) 单击 “创建店铺视图”(Create Store View) 选择要创建视图的店铺,这里默认 Main Store 命名视图名称,这个可以根据自己需要定义,用在店铺选择语言的切换上. 命名视图Code,这个也是自定义的.用在这里,如:http://www.imt.local/cn/ 这样就可以直接访问你配置的这个视图了. Sort Order,排序用的,如下图又上…

R语言分类算法之随机森林 1.原理分析: 随机森林是通过自助法(boot-strap)重采样技术,从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练集样本集合,然后根据自助样本集生成k个决策树组成的随机森林,新数据的分类结果按照决策树投票多少形成的分数而定. 通俗的理解为由许多棵决策树组成的森林,而每个样本需要经过每棵树进行预测,然后根据所有决策树的预测结果最后来确定整个随机森林的预测结果.随机森林中的每一颗决策树都为二叉树,其生成遵循自顶向下的递归分裂原则,即从根节点开始依次对训练集…

一.聚类: 一般步骤: 1.选择合适的变量 2.缩放数据 3.寻找异常点 4.计算距离 5.选择聚类算法 6.采用一种或多种聚类方法 7.确定类的数目 8.获得最终聚类的解决方案 9.结果可视化 10.解读类 11.验证结果 1.层次聚类分析 案例:采用flexclust的营养数据集作为参考 1.基于5种营养标准的27类鱼,禽,肉的相同点和不同点是什么 2.是否有一种办法把这些食物分成若干各类 1.1计算距离 data(nutrient,package = 'flexclust') head(n…

常用包: ——数据处理:lubridata ,plyr ,reshape2,stringr,formatR,mcmc: ——机器学习:nnet,rpart,tree,party,lars,boost,e1071,BayesTree,gafit,arules: ——可视化包:ggplot2,lattice,googleVis: ——地图包:ggmap,RgoogleMaps,rworldmap: 金融包: ——时间序列:zoo,xts,chorn,its,timeDate: ——金融分析:quan…

1. 目的:根据人口普查数据来预测收入(预测每个个体年收入是否超过$50,000) 2. 数据来源:1994年美国人口普查数据,数据中共含31978个观测值,每个观测值代表一个个体 3. 变量介绍: (1)age: 年龄(以年表示) (2)workclass: 工作类别/性质 (e.g., 国家机关工作人员.当地政府工作人员.无收入人员等) (3)education: 受教育水平 (e.g., 小学.初中.高中.本科.硕士.博士等) (4)maritalstatus: 婚姻状态(e.g., 未婚…

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----…

什么是随机森林? 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(Ensemble Learning)方法.随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”.“森林”我们很好理解,一棵叫做树,那么成百上千棵就可以叫做森林了,这样的比喻还是很贴切的,其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现. 随机森林算法的实质是基于决策树的分类器集成算法,其中每一棵树都依赖于一个随机向量,随机森林的所有向量都是独立同分布…

目录 实战内容 用sklearn自带库实现kNN算法分类 将内含非数值型的txt文件转化为csv文件 用sns.lmplot绘图反映几个特征之间的关系 参考资料 @ 实战内容 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共…

SparkMLlib分类算法之决策树学习 (一) 决策树的基本概念 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系.Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵.这一度量是…

1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 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. 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea…

实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成, 本文主要参考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归 初学者(我)通过本程序的学习可以巩固python基础,学会python文本的处理,和分类器的调用.方便接下来的机器学习的学习. 各个参数直观的含义: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on…

1.使用包party建立决策树 这一节学习使用包party里面的函数ctree()为数据集iris建立一个决策树.属性Sepal.Length(萼片长度).Sepal.Width(萼片宽度).Petal.Length(花瓣长度)以及Petal.Width(花瓣宽度)被用来预测鸢尾花的Species(种类).在这个包里面,函数ctree()建立了一个决策树,predict()预测另外一个数据集. 在建立模型之前,iris(鸢尾花)数据集被分为两个子集:训练集(70%)和测试集(30%).使用随机种…

SPSS分类分析:决策树 一.决策树(分析-分类-决策树) "决策树"过程创建基于树的分类模型.它将个案分为若干组,或根据自变量(预测变量)的值预测因变量(目标变量)的值.此过程为探索性和证实性分类分析提供验证工具. 1.分段.确定可能成为特定组成员的人员. 2.层次.将个案指定为几个类别之一,如高风险组.中等风险组和低风险组. 3.预测.创建规则并使用它们预测将来的事件,如某人将拖欠贷款或者车辆或住宅潜在转售价值的可能性. 4.数据降维和变量筛选.从大的变量集中选择有用的预测变量子集…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

有关指针的经典面试题 C语言为何如此长寿并实用?C++为什么有那么多精彩?指针可以说是C/C++中的灵魂所在,虽然早期中pascal也有指针,但是和C/C++比起来不是一个级别的.今天为大家深入浅出的解析一下指针的有关笔试,面试题.所有题目来源网络,分析是我写的... 0.预备知识,最基础的指针 其实最基础的指针也就应该如下面代码: int a; int* p=&a; 也就是说,声明了一个int变量a,然后声明一个int 的指针,*p指向a的地址,&也就是取地址符号,而*是指针中取内容的符…

以下是sql数据语言类型的关键词: 1.数据定义语言DDL create.drop.alter.truncate 2.数据查询语言DQL  select 3.数据操纵语言DML insert.delete.update 4.数据控制语言DCL grant.revoke.deny.savepoint.commit.rollback…

C语言基本数据类型大体上分为: 整型 和 浮点型   字节: 计算机中最小的储存单位     1 Byte = 8 bit 整型:         int     4                  short     2                  long      4或者8                  char      1 浮点型      float   4                  double   8     常量:程序运行过程中,值不能被改变的量 常量分为:…

//欲练此功必先自宫!!!     //第一天:C语言的基础     //进制     //2进制, 10进制, 8进制, 16进制     //注:8进制数前加0, 16进制数前加0x          //进制转换:     //10 -> n: 连除到取余     //n -> 10: 按权求和法(基数, 位权)     //n -> n: 1个8进制位 = 3个2进制位, 1个16进制位 = 4个2进制位          //字节     //1字节 = 8位2进制     …

SQL语言共分为四大类:数据查询语言DQL,数据操纵语言DML,数据定义语言DDL,数据控制语言DCL. 1. 数据查询语言DQL 数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句,FROM子句,WHERE子句组成的查询块:SELECT <字段名表>FROM <表或视图名>WHERE <查询条件> 2 .数据操纵语言DML 数据操纵语言DML主要有三种形式:1) 插入:INSERT2) 更新:UPDATE3) 删除:DELETE 3. 数据定义语言DDL 数据定义语言DD…

C#语言中,循环主要分为4种,分别是:while循环.do while循环.for循环.foeach循环.下面我将分类对循环语句总结. 1.while循环: 如果循环条件为真,则执行循环体:执行完循环体之后,在判断条件是否为真,如果为真,再执行循环:然后再判断条件是否为真,就这样一直进行下去.直到循环条件的判定结果为假,才会结束循环. 值得注意的是,循环条件可以是值.变量.表达式,但是必须是bool类型. //代码格式: //代码解释: while(循环条件) //如果循环条件为真,则执行循环体…

美团.点评网的token都是用一套加密算法,实际上就是个gzip压缩算法.加密了2次,第一次是加密了个sign值,然后把sign值带进去参数中进行第二次加密,最后得出token 分析请求 打开上海美食, Network 抓包看一下,可以看到一个请求: getPoiList?cityName=XXXXX, 其中返回的就是我们想要的数据 我们打开这个请求看一下, 都有哪些参数 其中, uuid 和 _token是我们需要注意的我们全局搜索一下 uuid 的值 , 发现uuid 就在我们当前页面返回的…

本文主要讲解如果实现回调,特别是在封装接口的时候,回调显得特别重要,我们首先假设有两个程序员在写代码,A程序员写底层驱动接口,B程序员写上层应用程序,然而此时底层驱动接口A有一个数据d需要传输给B,此时有两种方式: 1.A将数据d存储好放在接口函数中,B自己想什么时候去读就什么时候去读,这就是我们经常使用的函数调用,此时主动权是B. 2.A实现回调机制,当数据变化的时候才将通知B,你可以来读取数据了,然后B在用户层的回调函数中读取速度d,完成OK.此时主动权是A. 很明显第一种方法太低效了,B根…

链表的创建,清空,插入,删除 typedef int (* __compfunc)(const void *, const void *); //Traverse list. Fast macro to traverse the list.#define linklist_next(al) \      ((al) && ((al)=(al)->next) ? (al)->data : NULL) typedef struct linklist{  void *  data; …