目录 简介 决策树简单用法 决策树检测P0P3爆破 决策树检测FTP爆破 随机森林检测FTP爆破 简介 决策树和随机森林算法是最常见的分类算法: 决策树,判断的逻辑很多时候和人的思维非常接近. 随机森林算法,利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器,并且其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众数决定. 决策树简单用法 使用sklearn自带的iris数据集 # -*- coding: utf- -*- from sklearn.datasets import load_iris from…

目录 sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数/方法 基础用法 用于监督学习 检测异常操作(一) 检测异常操作(二) 检测rootkit 检测webshell sklearn.neighbors.NearestNeighbors 参数: 方法: 基础用法 print(__doc__) from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np X = np.array([[-, -], [-…

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. ----…

[ML学习笔记] 决策树与随机森林(Decision Tree&Random Forest) 决策树 决策树算法以树状结构表示数据分类的结果.每个决策点实现一个具有离散输出的测试函数,记为分支. 一棵决策树的组成:根节点.非叶子节点(决策点).叶子节点.分支 算法分为两个步骤:1. 训练阶段(建模) 2. 分类阶段(应用) 熵的概念 设用P(X)代表X发生的概率,H(X)代表X发生的不确定性,则有:P(X)越大,H(X)越小:P(X)越小,H(X)越大. 信息熵的一句话解释是:消除不确定性的程度…

LR 与SVM 不同 1.logistic regression适合需要得到一个分类概率的场景,SVM则没有分类概率 2.LR其实同样可以使用kernel,但是LR没有support vector在计算复杂度上会高出很多.如果样本量很大并且需要的是一个复杂模型,那么建议SVM 3. 如果样本比较少,模型又比较复杂.那么建议svm,它有一套比较好的解构风险最小化理论的保障,比如large margin和soft margin 相同 1. 由于hinge loss和entropy loss很接近,因…

目录 0 前置知识 什么是机器学习 机器学习的算法 机器学习首先要解决的两个问题 一些基本概念 数据集介绍 1 正文 数据提取 数字型 文本型 数据读取 0 前置知识 什么是机器学习 通过简单示例来理解什么是机器学习 机器学习的算法 属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法 属于无监督式学习的算法有:关联规则,K-means聚类算法等 属于强化学习的算法有:马尔可夫决策过程 机器学习的算法——用最通俗的例子去理解 通俗易懂机器学习 图解十大经典机器学习算法入…

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…

无参数 算法 随机森林 随机森林是一种集成方法,集成多个比较简单的评估器形成累计效果. 导入标准程序库 随机森林的诱因: 决策树 随机森林是建立在决策树 基础上 的集成学习器 建一颗决策树 二叉决策树 在一颗合理的决策书中.每个问题基本上都可将种类的可能性减半. 决策树的难点在于如何设计每一步的问题. 创建一颗决策树 原始数据: 四种标签 使用DecisionTreeClassifier评估器 辅助函数,分类器结果可视化 检查决策树分类的结果 在深度为5的时候,在黄色与蓝色区域中间有一个浅紫色区…

单一标准的决策树:会根每维特征对预测结果的影响程度进行排序,进而决定不同特征从上至下构建分类节点的顺序.Random Forest Classifier:使用相同的训练样本同时搭建多个独立的分类模型,然后通过投票的方式,以少数服从多数的原则做出最终的分类决策.随机选取特征.GBDT:按照一定次序搭建多个分类模型,模型之间存在依赖关系,一般,每一个后续加入的模型都需要对集成模型的综合性能有所贡献,最终期望整合多个弱分类器,搭建出具有更强分类能力的模型. #coding=utf8 # 导入panda…

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"]]…