已迁移到我新博客,阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集,数据集中的数据属性有全部是离散型的,有全部是连续型的,也有离散与连续混合型的.通过对各个数据集的浏览,总结出各个数据集的一些基本信息如下: 连续型数据集: 1. diabets(4:8d-2c) 2. mozilla4(6:5d-2c) 3. pc1(7:21d-2c) 4. pc5(8:38d-2c) 5. wavefo…

引自(机器学习实战) 简单概念 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法,这里的弱和强学习算法,指的当然都是分类器,首先我们需要简单介绍几个概念. 1:弱学习器:在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%.其实任意的分类器都可以做为弱分类器,比如之前介绍的KNN.决策树.Naïve Bayes.logiostic回归和SVM都可以.这里我们采用的弱分类器是单层决策树,它是一个单节点的决策树.它是adaboost中最流行的弱分类器,当然并非唯一可用的弱分类器.即从特征中选择一个特征来进行分类,该…

前言: 之前写过排行榜的设计和实现, 不同需求其背后的架构和设计模型也不一样. 平台差异, 有的立足于游戏平台, 为多个应用提供服务, 有的仅限于单个游戏.排名范围差异, 有的面向全局排名, 有的只做朋友圈排名. 实时性差异, 离线统计有之, 实时排名更常见. 不管如何, 本文将结合之前写的网页闯关游戏, 来具体阐述基于redis排行榜的实战过程. 相关文章系列: 之前写过两篇关于排行榜的文章, 不过那是针对游戏平台(类似微信, 手Q等)而言的. 每个用户都有自己的排行榜, 不是全局性的. •…

一.基于Sklearn的PCA代码实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.decomposition import PCA digits =…

目录 介绍 基于SVM对MINIST数据集进行分类 使用SVM SVM分析垃圾邮件 加载数据集 分词 构建词云 构建数据集 进行训练 交叉验证 炼丹术 总结 参考 介绍 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(八点五)之SVM介绍以及从零开始公式推导中,详细的讲述了SVM的原理,并进行了详细的数学推导.在这篇博客中,主要是应用SVM,使用SVM进行数据分类,不会涉及到SVM的解释,so,如果对svm并不是特别了解的话,非常建议先去看我的上一篇博客(or其他博主的博客),然后再来看这一篇博客.因为在这…

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子…

组合分类器: 组合分类器有4种方法: (1)通过处理训练数据集.如baging  boosting (2)通过处理输入特征.如 Random forest (3)通过处理类标号.error_correcting output coding (4)通过处理学习算法.如voting 1 bagging from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier me…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 如果样本量太小,数据必须做分段化处理,否则会有很多空缺数据,woe效果不能有效发挥 随机森林结果 iv>0.02的因子在随机…

目录: 1. Boosting方法的简介 2. AdaBoost算法 3.基于单层决策树构建弱分类器 4.完整的AdaBoost的算法实现 5.总结 1. Boosting方法的简介 返回目录 Boosting方法的基本思想:对于一个复杂的任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好. 实际上就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮的道理.”(参考:李航 <统计学习方法>) 对于分类问题而言, 给定一个训练集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强…

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…