机器学习：集成学习（集成学习思想、scikit-learn 中的集成分类器）

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机器学习：集成学习（集成学习思想、scikit-learn 中的集成分类器）

一.集成学习的思想集成学习的思路:一个问题(如分类问题),让多种算法参与预测(如下图中的算法都可以解决分类问题),在多个预测结果中,选择出现最多的预测类别做为该样本的最终预测类别: 生活中的集成思维: 选择电影:10 个人中,如果有8个人觉得这个电影值得看,那么很多人就会跟进这个现象选择看这部电影: 二.scikit-learn 中的集成分类器 scikit-learn 中封装的集成分类器:VotingClassifier 1)模拟集成学习操作模拟数据集 import numpy as np…

(原创)（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1. 均方误差(mean squared error,MSE): 2. 平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3. R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

(原创)（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

sklearn中调用集成学习算法

1.集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛.生活中其实也普遍存在集成学习的方法,比如买东西找不同的人进行推荐,病情诊断进行多专家会诊等,考虑各方面的意见进行最终的综合的决策,这样得到的结果可能会更加的全面和准确.另外,sklearn中也提供了集成学习的接口voting classifier. sklearn中具体调用集成学习方法的具体代码如下:…

webService学习之路（三）：springMVC集成CXF后调用已知的wsdl接口

webService学习之路一:讲解了通过传统方式怎么发布及调用webservice webService学习之路二:讲解了SpringMVC和CXF的集成及快速发布webservice 本篇文章将讲解SpringMVC+CXF环境下,怎么调用其他系统通过webService方式暴露出来的接口 ① 为避免怀疑同一个项目中调用本项目的接口,这里我新打开一个eclipse通过最原始的方式发布了一个webservice并启动保证可以被访问打开浏览器确认可以被访问 ②进入CXF/bin 利用wsdl2…

Quartz学习——SSMM(Spring+SpringMVC+Mybatis+Mysql)和Quartz集成详解（转）

通过前面的学习,你可能大致了解了Quartz,本篇博文为你打开学习SSMM+Quartz的旅程!欢迎上车,开始美好的旅程! 本篇是在SSM框架基础上进行的. 参考文章: 1.Quartz学习——Quartz大致介绍(一) 2.Quartz学习——Quartz简单入门Demo(二) 3.Quartz学习——Spring和Quartz集成详解(三) 4.Quartz学习——SSMM(Spring+SpringMVC+Mybatis+Mysql)和Quartz集成详解(四) 5.Quartz源码——J…