前情提要 通俗地说决策树算法(一)基础概念介绍 通俗地说决策树算法(二)实例解析 上面两篇介绍了那么多决策树的知识,现在也是时候来实践一下了.Python有一个著名的机器学习框架,叫sklearn.我们可以用sklearn来运行前面说到的赖床的例子.不过在这之前,我们需要介绍一下sklearn中训练一颗决策树的具体参数. 另外sklearn中训练决策树的默认算法是CART,使用CART决策树的好处是可以用它来进行回归和分类处理,不过这里我们只进行分类处理. 一. sklearn决策树参数详解 我

官方英文文档地址:http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression 导包: from sklearn.linear_model import LogisticRegression 使用: classifier = LogisticRegression(solver='sag',max_i

网络上使用sklearn生成决策树的资料很多,这里主要说明遇见标量数据的处理. 经查验参考资料,sklearn并非使用了课上以及书上讲的ID3算法,而是选择了CART,该算法生成二叉树:scikit-learn使用了一种优化的CART算法,要求元数据为数值型(要能转换为np.float32类型的矩阵),因为该实现同时可以做回归分析.然而,题目数据中有天气等标量数据,所以还要进行转化,这里采用了sklearn中的LabelEncoder来将n个标量转化为1至n-1的整数.将数据训练完毕后,安装并使

# -*- coding: UTF-8 -*- import jieba import os import random from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from matplotlib import pyplot as plt def TextProcessing(folder_path, test_size=0.2): """ 处理路径下的所有文本,并划分训练集和测试集,在训练集上,生成无重复词语集并按出现次数从大

Build periodically:定时进行项目构建或执行(它不care源码是否发生变化),配置如下: 0 2 * * *  (每天2:00 必须build一次源码) 如果是要定时执行脚本,需要选择这个Build periodically Poll SCM:定时检查源码变更(根据SCM软件的版本号),如果有更新就checkout最新code下来,然后执行构建动作.我的配置如下: */5 * * * *  (每5分钟检查一次源码变化)

http://m.blog.csdn.net/blog/sonach_tjsd/6647829

1.Spring MVC和Spring Boot自带的web构建方式有所区别.Spring提供了spring-boot-starter-web自动配置模块. 2. 添加如下依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> SpringBoot

关于Docker里面的几个主要概念 这里用个不太恰当的比方来说明. 大家肯定安装过ghost系统,镜像就像是ghost文件,容器就像是ghost系统.你可以拿别人的ghost文件安装系统(使用镜像运行容器),也可以把自己现有的系统制作成ghost文件(从容器构建镜像).Dockerfile则像是一个生成ghost文件的脚本(镜像构建脚本),这个脚本会指定去哪里下载哪个版本的window系统,再去哪里下载哪些软件并安装,再修改哪些配置文件,等等.本文主要讲的是,如何从容器构建镜像(把现有系统制作成

背景 一个 antd 项目打包时间太长,竟然快二十分钟了,有时还会导致内存溢出,查了一些资料(thanks funfish),解决方法如下 roadhog.js问题 roadhog.js 是类似可配置的 react-create-app,只是这个可配置,也只是部分可配置的,木有办法,只能从源码开始看 webpack 配置. 在进行 npm run build 的时候发现终端有提示 Creating an optimized production build... 的字样,而且出现的时间也挺晚的,

提取文本的特征,把文本用特征表示出来,是文本分类的前提,使用sklearn做文本的特征提取,需要导入TfidfVectorizer模块. from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 一,使用sklearn做文本特征提取 sklearn提取文本特征时,最重要的两个步骤是:创建Tfidf向量生成器,把原始文档转换为词-文档矩阵. 使用TfidfVectorizer()函数创建向量生成器,最常用的参数是:stow_words=

摘要: 每周一次,深入学习Android教程,TeachCourse今天带来的一篇关于Android Studio构建文件build.gradle的相关配置,重点学习几个方面的内容:1.applicationId和package属性值的关系,2.怎么配置安全的自定义签名,3.两种构建类型的区别,4.为什么要定制产品的偏好配置?,5.怎么才能加快DEX文件的生成速度,6.为什么要将一个apk拆分成多个?,7.关于引入依赖包你不知道的秘密.通过这篇文章的学习,你会对build.gradle文件有一个

Android Gradle 多项目构建 Android 项目区别 Android项目一般分为库项目,应用项目,测试项目,Android Gradle 根据这些项目分别对应3种插件:com.android.library,com.android.application,com.android.test. Android多项目设置 定义一个工程,包含很多项目,在Gradle中,项目的结构没有那么多限制,只要在settings.gradle里配置好这些项目就可以了. 库项目引用的配置 Android

百度百科模块化:是指解决一个复杂问题时自顶向下逐层把系统划分成若干模块的过程,有多种属性,分别反映其内部特性. 计算机模块化:一般指的是可以被抽象封装的最小/最优代码集合,模块化解决的是功能耦合问题. 组件化:是模块化进一步封装,根据业务特点或者不同的场景封装出具有一定功能特性的独立整体, 另外,前端提到组件化更多的是具有模板,样式和js交互的UI组件. 工程化 工程化是Web开发是遇到的问题: 1,模块多了,依赖管理怎么做: 2,页面复杂度提升之后,多页面,多系统,多状态怎么办: 3,怎么解决

小伙伴们大家好~o(￣▽￣)ブ,今天我们开始来看一下Sklearn分类树的表现,我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少要3.4以上) Scikit-learn 0.20.0 (你的版本至少要0.20) Graphviz 0.8.4 (没有画不出决策树哦,安装代码conda install python-graphviz) Numpy 1.15.3, Pandas 0.23.4, Matplotlib 3.0.1, SciPy 1.1

1.朴素贝叶斯实现新闻分类的步骤 (1)提供文本文件,即数据集下载 (2)准备数据 将数据集划分为训练集和测试集:使用jieba模块进行分词,词频统计,停用词过滤,文本特征提取,将文本数据向量化 停用词文本stopwords_cn.txt下载 jieba模块学习:https://github.com/fxsjy/jieba :    https://www.oschina.net/p/jieba (3)分析数据:使用matplotlib模块分析 (4)训练算法:使用sklearn.naive_b

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻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,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训

今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的.上周有空,认真看了一周Keras的中文文档,稍有心得,整理于此.这里附上Keras官网地址: Keras英文文档:https://keras.io/#installationKeras Keras中文文档:https://keras.io/zh/ 下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客: Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测 Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测 首先是上

今天尝试了下Ubuntu上运行NET程序,按照 https://github.com/aspnet/Home 的指引,一步一步来: 1.安装DNVM(原名KVM) Linux控制台下输入 curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/aspnet/Home/dev/dnvminstall.sh | DNX_BRANCH=dev sh && source ~/.dnx/dnvm/dnvm.sh 2.安装DNX(原名KRE) dnvm upgrade

<Linux内核设计与实现>CHAPTER17阅读梳理 [学习时间:3.5hours] [学习内容:设备类型,模块,内核对象,sysfs] 个人思考部分见[]标出的部分 一.课堂讲解整理&思考 1.什么是模块?为什么需要模块?它和设备有什么关系? 首先,一个操作系统(这里以Linux系统为例)会关联很多设备,从大家比较熟悉的键盘.打印机,到硬盘.光盘,再到比较专业的一些电路板设备.机械设备以及其他设备:操作系统必须能够向这些设备发出有效指令以便于操控,同时还要根据各个设备能接受的指令差

今天就开始学习Gradle构建了,听说很牛X.本篇内容就带领我初步窥探Gradle的世界.     1.什么是Gradle       相信之前都接触过用Ant或者Meavn进行项目的构建,两者各有千秋,Ant的灵活性,以及Meavn的强大依耐性都让它们在构建的世界里占据了一席之地.然而Ant的复杂配置以及Meavn的不灵活,都让程序猿们头疼万分.于是乎,新一代的构建黑马已悄然出世了,它就是Gradle.让我们欢迎它的到来!       所以Gradle就是新的一种构建工具,只不过它不再使用XM