目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结…

校招在即,准备准备一些面试可能会用到的东西吧.希望这次面试不会被挂. 基本概念 说到机器学习模型的误差,主要就是bias和variance. Bias:如果一个模型的训练错误大,然后验证错误和训练错误都很大,那么这个模型就是高bias.可能是因为欠拟合,也可能是因为模型是弱分类器. Variance:模型的训练错误小,但是验证错误远大于训练错误,那么这个模型就是高Variance,或者说它是过拟合. 这个图中,左上角是低偏差低方差的,可以看到所有的预测值,都会落在靶心,完美模型: 右上角是高偏差…

随机森林是一个高度灵活的机器学习方法,拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险. 既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失.也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性. 随机森林是一个可做能够回归和分类. 它具备处理大数据的特性,而且它有助于估计或变量是非常重要的基础数据建模. 这是一篇关于使用Python来实现随机森林文章. 什么是随机森林? 随机 森林 是 几乎 任何 预测 问题 (甚至 非直线 部分) 的固有 选择 . 它是 一个 相对较 新 的 机器 学习 的 策略 (…

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选…

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍: (一)建模方法: model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=n,max_depth =m) model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',train…

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…

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…

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~ --------------------------- 本内容来源于CDA-DSC课程内容,原内容为<第16讲 汽车金融信用违约预测模型案例>. 建立违约预测模型的过程中,变量的筛选尤为重要.需要经历多次的筛选,在课程案例中通过了随机森林进行变量的粗筛,通过WOE转化+决策树模型进行变量细筛. 一.变量粗筛--随机森林模型 与randomForest包不同之处在于,party可以处理缺失值,而这个…

python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth…

波士顿房价预测 Boston housing 这是一个波士顿房价预测的一个实战,上一次的Titantic是生存预测,其实本质上是一个分类问题,就是根据数据分为1或为0,这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing 如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道 @ 目录 活动背景 数据介绍 详细代码解释 导入Python Packages 读入数据 Read-In Data…

机器学习入门项目分享 - 波士顿房价预测 该分享源于Udacity机器学习进阶中的一个mini作业项目,用于入门非常合适,刨除了繁琐的部分,保留了最关键.基本的步骤,能够对机器学习基本流程有一个最清晰的认识: 项目描述 利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试: 项目分析 数据集字段解释: RM: 住宅平均房间数量: LSTAT: 区域中被认为是低收入阶层的比率: PTRATIO: 镇上学生与教师数量比例: MEDV: 房屋的中值价格(目标特征,…

一:在讲IO模型之前我们首先来讲一下事件驱动模型,属于一种编程的范式,那么我们以前就是传统式编程,来看看有什么区别吧(此处为借鉴别人的) 传统的编程是如下线性模式的: 开始--->代码块A--->代码块B--->代码块C--->代码块D--->......--->结束 每一个代码块里是完成各种各样事情的代码,但编程者知道代码块A,B,C,D...的执行顺序,唯一能够改变这个流程的是数据.输入不同的数据,根据条件语句判断,流程或许就改为A--->C--->E.…

客户端:创建套接字,连接服务器,然后不停的发送和接收数据. 比较容易想到的一种服务器模型就是采用一个主线程,负责监听客户端的连接请求,当接收到某个客户端的连接请求后,创建一个专门用于和该客户端通信的套接字和一个辅助线程.以后该客户端和服务器的交互都在这个辅助线程内完成.这种方法比较直观,程序非常简单而且可移植性好,但是不能利用平台相关的特性.例如,如果连接数增多的时候(成千上万的连接),那么线程数成倍增长,操作系统忙于频繁的线程间切换,而且大部分线程在其生命周期内都是处于非活动状态的,这大大浪费…

上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理.探索性数据分析.变量分箱和变量选择等.接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统. 六.模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式.引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被纳入模型,这或者是因为它们不能增加模型值,或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大,其实建立标准信用评…

一.根据波士顿房价信息进行预测,多元线性回归+特征数据归一化 #读取数据 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #能快速读取常规大小的文件.Pandas能提供高性能.易用的数据结构和数据分析工具 from sklearn.utils import shuffle #随机打乱工具,将原有序列打乱,返回一个全…

get和post方式总结 get方式:以URL字串本身传递数据参数,在服务器端可以从'QUERY_STRING'这个变量中直接读取,效率较高,但缺乏安全性,也无法来处理复杂的数据(只能是字符串,比如在servlet/jsp中就无法处理发挥java的比如vector之类的功能). post方式:就传输方式讲参数会被打包在数据报中传输,从CONTENT_LENGTH这个环境变量中读取,便于传送较大一些的数据,同时因为不暴露数据在浏览器的地址栏中,安全性相对较高,但这样的处理效率会受到影响. get…

数十年前,计算机科学家兼网络作家Andrew S. Tanenbaum讽刺标准过多难以选择,当然现在也是如此,比如软件定义网络模型的数量也很多.但是在考虑部署软件定义网络(SDN)或者试点之前,首先需要选择要支持哪一种SDN模型.选择错误就会浪费时间和成本,甚至可能将基于SDN的产品置于不利之地.在这里云端卫士将会与大家探讨三种主要的SDN模型,阐述基本目标.机制以及每一种的缺陷. SDN解析:网络虚拟化模型 市场上最简单的SDN模型就是网络虚拟化模型,因初创公司Nicira流行,该公司2012…

一.开篇 在学习javascript之初,就在网上看过不少介绍javascript事件的文章,毕竟是js基础中的基础,文章零零散散有不少,但遗憾的是没有看到比较全面的系列文章.犹记得去年这个时候,参加百度的实习生面试,被问到事件模型,当时被问的一头雾水,平时敲onclick敲的挺爽,却没有关注到事件模型的整体概念.这个周末难得清闲,决定就javascript中的事件模型写个系列,算是对知识点的一个总结,也是对自己的一个交代. 初步计划分为以下几个部分: ①   javascript事件的基本概念…

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s…

1.1 五种I/O模型 1)阻塞I/O 2)非阻塞I/O 3)I/O复用 4)事件(信号)驱动I/O 5)异步I/O 1.2 为什么要发起系统调用? 因为进程想要获取磁盘中的数据,而能和磁盘打交道的只能是内核, 进程通知内核,说要磁盘中的数据 此过程就是系统调用 1.3 一次I/O完成的步骤 当进程发起系统调用时候,这个系统调用就进入内核模式, 然后开始I/O操作 I/O操作分为俩个步骤: 1) 磁盘把数据装载进内核的内存空间 2) 内核的内存空间的数据copy到用户的内存空间中(此过程才是真正…

总结了一下Python字符串连接的5种方法: 加号 第一种,有编程经验的人,估计都知道很多语言里面是用加号连接两个字符串,Python里面也是如此直接用 "+" 来连接两个字符串: print 'Python' + 'Tab' 结果: PythonTab 逗号 第二种比较特殊,使用逗号连接两个字符串,如果两个字符串用"逗号"隔开,那么这两个字符串将被连接,但是,字符串之间会多出一个空格: print 'Python','Tab' 结果: Python Tab 直接连…

为了区分IO的五种模型,下面先来看看同步与异步.阻塞与非阻塞的概念差别. 同步:所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin, isdigit等).但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务.最常见的例子就是 SendMessage.该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回.当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的 LRESULT值…

python实现单例模式的三种方式及相关知识解释 模块模式 装饰器模式 父类重写new继承 单例模式作为最常用的设计模式,在面试中很可能遇到要求手写.从最近的学习python的经验而言,singleton实现的四种方法都是python的重要特征,反过来也刚好是几种特征的最佳实现.(比如你平常开发中很难遇到几个需要写元类的地方)如果不能随手写出某种实现,说明你对于那种实现的概念还没有完全掌握.最近场通过写装饰器模式的singleton来复习装饰器概念. 1. module实现 #模块实现 from…

这篇文章主要介绍了Python 列表(List) 的四种遍历方法实例 详解的相关资料,需要的朋友可以参考下 分别是:直接遍历对象 通过索引遍历 通过enumerate方法 通过iter方法. 使用Python遍历List四种方法代码如下: def text2(self): li = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w…

一 编程语言介绍 1. 机器语言 用计算机能理解的二进制指令直接编写程序,直接控制硬件 2. 汇编语言 用英文标签取代二进制指令编写程序,本质也是直接控制硬件 3. 高级语言 用人能理解的表达方式去编写程序,无需考虑控制硬件的细节 1. 编译型:类似谷歌翻译 2. 解释型:类似同声传译 4. 编程语言的比较 执行效率:机器语言 > 汇编语言 > 高级语言(编译型)>  高级语言(解释型) 开发效率:机器语言 < 汇编语言 <  高级语言(编译型)<   高级语言(解释型…

用Python计算幂的两种方法: #coding:utf-8 #计算幂的两种方法.py #1.常规方法利用函数 #不使用递归计算幂的方法 """ def power(x,n): result=1 for i in range(n): 1 2 3 result*=x #result=result*x x=2 result=1*2 result=2*2 result=4*2 print result #2,4,8 null result=1*4 result=4*4 print…

python操作mongodb数据库③mongodb odm模型mongoengine的使用 文档:http://mongoengine-odm.readthedocs.io/guide/ 安装pip install mongoengine 连接mongodb 方式1:简写 connect('students') >>> from mongoengine import connect >>> connect('students') MongoClient(host=['…

Python 操作 MySQL 的5种方式 不管你是做数据分析,还是网络爬虫,Web 开发.亦或是机器学习,你都离不开要和数据库打交道,而 MySQL 又是最流行的一种数据库,这篇文章介绍 Python 操作 MySQL 的5种方式,你可以在实际开发过程中根据实际情况合理选择. 1.MySQLdb MySQLdb又叫MySQL-python ,是 Python 连接 MySQL 最流行的一个驱动,很多框架都也是基于此库进行开发,遗憾的是它只支持 Python2.x,而且安装的时候有很多前置条件,…

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai…