对书法的热爱,和编译器打数学公式很艰难,就这样的正例自己学过的东西,明天更新gbdt在分类方面的应用. 结论,如果要用一个常量来预测y,用log(sum(y)/sum(1-y))是一个最佳的选择. 本人理解:多分类变成多个二分类,比如说当前类别A,训练集的标签为属于A的为1,其他为0,该值为连续值(概率),基于这所有的样本生成一棵树:结果为对类别A的预测值f(x):然后B标签,C标签同理可得:然后通过softmax层处理下得到属于各个类别的概率值:这里每一轮迭代都会和类别数目相同的树:每一棵树针…

目录 本实验代码已经传到gitee上,请点击查收! 一.实验目的 二.实验内容与设计思想 实验内容 设计思想 三.实验使用环境 四.实验步骤和调试过程 4.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数分类 4.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定 4.2.1 梯度上升算法: 4.2.2 测试算法:使用梯度上升算法找到最佳参数 4.2.3 分析数据:画出决策边界 4.2.4 训练算法:随机梯度上升 4.3 示例1:从疝气病症预测病马的死亡率 4.4 示例2:从打斗数和接吻数预测电影类型(数据自…

 版权声明:本文为博主原创文章,允许转载,但希望标注转载来源. https://blog.csdn.net/qq_38410730/article/details/80312357 IIC的基本介绍 IIC的简介 IIC(Inter-Integrated Circuit)总线是一种由PHILIPS公司在80年代开发的两线式串行总线,用于连接微控制器及其外围设备.它是半双工通信方式. IIC总线最主要的优点是其简单性和有效性.由于接口直接在组件之上,因此IIC总线占用的空间非常小,减少了电路板的空…

react实例之todo, 做一个实时响应的列表操作 在所有的mvc框架中,最常见的例子不是hello world,而是todo,由于reactjs的简单性,在不引用flux和redux的情况下,我们也一样可以做出很好的效果来. 本文的例子在react中国首页中可以看到,它的源代码请点击这里https://github.com/tianxiangbing/react-todo 首先我们看下截图的效果: 由上图,我们可以分析下它一共有哪些功能点: 有一个添加的文本框,下面有个实时显示输入结果的di…

一.总体思路 1)写入INCAR: 2)写入POSCAR,就是坐标文件: 3)写入KPOINTS文件,就是K点的选择: 4)写入POTCAR,写入POTCAR(找到势文件,然后按照POSCAR中的元素顺序把Cr和I元素的POTCAR写在一起) 命令如下:(会生成一个POTCAR的势文件) cat Cr/POTCAR>>POTCAR cat I/POTCAR>>POTCAR 提交脚本,运行. 二.POSCAR的生成 1.从晶体库中下载POSCAR文件或者先下载CIF文件在用VEST软…

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化…

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思路: 如果使用默认的wordpress的方法,调出来的数据就会被后台的显示个数所限制,而我们需要的是自由控制文章数和翻页,所以我使用WP_Query 获取当前分类的方法可以通过 get_query_var('cat'); 分页通过get_query_var('paged') <?php $cat_query=new WP_Query(array( 'cat' => get_query_var('cat'), 'posts_per_page'=>12, 'paged'=>get_q…

分类实现效果: 点击"产品"相关分类,显示 否则显示 创建文件: category.php cat-news.php cat-product.php 由于点击分类时wordpress会调用category.php,所以在此页面做判断,如果是"产品分类"则调用产品模板,如果是"新闻分类"则调用新闻模板 category.php <ul> <?php if(in_category('产品中心')){ //调用产品模板 get_tem…

新来了一批服务器,全都是清一色的国产服务器,相同的阵列卡,令人头疼的是Linux标准内核不包含该raid驱动,需要单独安装,如果是新升级内核,肯定需要编译进去该raid驱动.一.先把主板自带的驱动光盘中的驱动文件拷贝出来,或者到Intel的网站下载,当前最新的是 ESRT2_Linux_v.14.00.1203.2010_u1_.zip,解压缩后找到对应系统版本的驱动镜像,CentOS 5.5 对应的是 : megasr-14.00.1203.2010-1-rhel50-u5-all.img,为…

删除分类 删除一个分类的同时,其所有子分类都删除 在控制器CategoryCtroller.class.php中添加删除函数(delete) 在分类模型中添加钩子函数_before_delete()[注:此处要使用父类模型执行delete函数,防止进入死循环:父类模型要指定操作的数据表] 构造批量删除参数 思路:先观察批量删除时的传参结构,然后在钩子函数_befeore_delete()中构造出批量删除的id数组 构造批量删除[注:$option要按引用传参,否则函数内对局部变量的值的修改,不能…

商品管理需求分析 1.实现商品无限级分类管理[类似京东三级分类] 2.添加商品时要指定商品属于一个主分类和多个扩展分类[扩展分类可以是其他主分类] 3.商品列表中可以根据分类搜索商品 a) 搜索一个分类小的商品时,这个分类所有子分类下的商品也应该被搜索出来 b) 搜索时要考虑商品的主分类和扩展分类 无限级的商品分类 思路:递归打印树形结构:递归查找分类所有子分类[以便删除时使用] 1.建表 drop table if exists p39_category; create table p39_c…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝…

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 美国金融银行业的大数据算法:随机森林模型+综合模型 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有…

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大 大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几…

机器学习中的算法(1)-决策树模型组合之随机森林与GBDT 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有…

前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如说有Boosting,Bagging等)与决策树相关的算法比较多,这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上)棵树,这样可以大大的减少单决策树带来的毛病,有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法,虽然这几百棵…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时, 单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪…

随机森林(Random Forest): 随机森林是一个最近比较火的算法,它有很多的优点: 在数据集上表现良好 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势 它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择 在训练完后,它能够给出哪些feature比较重要 在创建随机森林的时候,对generlization error使用的是无偏估计 训练速度快 在训练过程中,能够检测到feature间的互相影响 容易做成并行化方法 实现比较简单 在建立每一棵决策树的过程中,有两点需要注意…

1. KNN简介 K近邻(K-Nearest Neighbor)简称KNN.它可以做分类算法,也可以做回归算法.个人经验:KNN在做分类问题时非常有效. 2. KNN算法思想 在样本空间中,我们认为两个实例在特征空间中的距离反映了它们之间的相似度,距离越近越相似.输入一个实例,看它距离些实例近,使用这些实例标签推断该实例标签(一般使用投票法做分类). 3. KNN算法实现 # 导入包 import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeigh…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要内容:Kernel的基本知识,高斯过程.边思考边打字,有点慢,各位稍安勿躁. 机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了,比如神经网络:有的是还需要原来的训练数据比如KNN,SVM也需要保留一部分数据--支持向量.很多线性参数模型都可以通过dual representation的形式表达为核函数的形式.所谓线性参数模型是通过非线性的基函数的线性…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林(RandomForest)算法. 1,集成算法之 bagging 算法 在前边的文章<AdaBoost 算法-分析波士顿房价数据集>中,我们介绍过集成算法.集成算法中有一类算法叫做 bagging 算法. bagging 算法是将一个原始数据集随机抽样成 N 个新的数据集.然后将这 N 个新的数据集作用于同一个机器学习算法,从而得到 N 个模型,最终集成一个综合模型. 在对新的数据…

前面对GBDT的算法原理进行了描述,通过前文了解到GBDT是以回归树为基分类器的集成学习模型,既可以做分类,也可以做回归,由于GBDT设计很多CART决策树相关内容,就暂不对其算法流程进行实现,本节就根据具体数据,直接利用Python自带的Sklearn工具包对GBDT进行实现. 数据集采用之前决策树中的红酒数据集,之前的数据集我们做了类别的处理(将连续的数据删除了,且小批量数据进行了合并),这里做同样的处理,将其看为一个多分类问题. 首先依旧是读取数据,并对数据进行检查和预处理,这里就不再赘述…

(整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 虽然叫做“回归”,但是这个算法是用来解决分类问题的.回归与分类的区别在于:回归所预测的目标量的取值是连续的(例如房屋的价格):而分类所预测的目标变量的取值是离散的(例如判断邮件是否为垃圾邮件).当然,为了便于理解,我们从二值分类(binary classification)开始,在这类分类问题中,y只能取0或1.更好的理解问题,先举个小例子:假如我们要制作一个垃圾…

XGBoost不仅仅可以用来做分类还可以做时间序列方面的预测,而且已经有人做的很好,可以见最后的案例. 应用一:XGBoost用来做预测 -------------------------------------------------- 一.XGBoost来历 xgboost的全称是eXtreme Gradient Boosting.正如其名,它是Gradient Boosting Machine的一个c++实现,作者为正在华盛顿大学研究机器学习的大牛陈天奇.他在研究中深感自己受制于现有库的计…

一.GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题,而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree).GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升树算法的一种,它使用的基学习器是CART(分类和回归树),且是CART中的回归树. GBDT是一种迭代的决策树算法,通过多轮迭代,每轮学习都在上一轮训练的残差(用损失函数的负梯度来替代)基础上进行训练.在回归问题中,每轮迭代产生一棵CART回归树,迭代结束时将得…

GBDT DT 回归树 Regression Decision Tree 梯度迭代 GBDT工作过程实例 需要解释的三个问题 - 既然图1和图2 最终效果相同,为何还需要GBDT呢? - Gradient呢?不是"G"BDT么? - 这不是boosting吧?Adaboost可不是这么定义的. GBDT的适用范围 GBDT GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是…

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/29802325 本文对Boosting家族中一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr…