决策树入门 决策树是分类算法中最重要的算法,重点 决策树算法在电信营业中怎么工作? 这个工人也是流失的,在外网转移比处虽然没有特征来判断,但是在此节点处流失率有三个分支概率更大 为什么叫决策树? 因为树的叶子节点是我们最终预判的结果.决策树如何来? 根据训练样本建立.问题1:为什么费用变换率放第一个? 根据特征建决策树,会有n棵树,找出最优树.问题2:当我们特征是连续值的时候,到底从哪里开始切分? 连续值要改为离散的.问题3:决策树能不能做回归 决策树例子: 不同的决策树对我们判定的效率,速度有

不多说,直接上干货! 特征选择里,常见的有:VectorSlicer(向量选择) RFormula(R模型公式) ChiSqSelector(卡方特征选择). ChiSqSelector用于使用卡方检验来选择特征(降维).即来特征选择. 我这里,采取手动创建.(但是,这仅仅是为了初学者.我不建议,最好用maven) 完整代码 ChiSqSelector .scala package zhouls.bigdata.DataFeatureSelection import org.apache.spa

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

RGBHistogram: 分别计算把彩色图像的三个通道R.G.B的一维直方图,然后把这三个通道的颜色直方图结合起来,就是颜色的描写叙述子RGBHistogram. 以下给出计算RGBHistogram的代码: <span style="font-family:Microsoft YaHei;font-size:18px;">#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/img

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,

特征选择(Feature Selection)指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征,组成新的.更“精简”的特征向量的过程.它在高维数据分析中十分常用,可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征,提升学习器的性能. 特征选择方法和分类方法一样,也主要分为有监督(Supervised)和无监督(Unsupervised)两种,卡方选择则是统计学上常用的一种有监督特征选择方法,它通过对特征和真实标签之间进行卡方检验,来判断该特征和真实标签的关联程度,进而确定是否对其进行选择. package Spark

在做文本挖掘,特别是有监督的学习时,常常需要从文本中提取特征,提取出对学习有价值的分类,而不是把所有的词都用上,因此一些词对分类的作用不大,比如“的.是.在.了”等停用词.这里介绍两种常用的特征选择方法: 互信息 一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI,MI度量的是词的存在与否给类别c带来的信息量. 卡方是基于显著统计性来选择特征的,因此他会比MI选出更多的罕见词项,而这些词项对分类并不靠谱. 虽然卡方和互信息的出发点不同,但它们的准确性却相差不多,因为大部分文本分类问题中,

本节内容: 1:相关分析 2:卡方分析 一.相关分析 相关系数: 皮尔逊相关系数:一般用来计算两个连续型变量的相关系数. 肯德尔相关系数:一个连续一个分类(最好是定序变量) 斯皮尔曼相关系数:2个变量无论连续还是分类都可以,但斯皮尔曼是非参数的,会损失信息,尽量不用 肯德尔:是秩的相关 要先对x和y进行排序,再计算x-y的商 #对异常值是不敏感的,异常值x是10000,排秩那他也就是4 ##研究的是收入和信用卡消费水平是否相关 散点图矩阵: 二.卡方分析 研究的是 分类跟分类之间的数据

  一.公式 卡方检验的基本公式,也就是χ2的计算公式,即观察值和理论值之间的偏差   卡方检验公式 其中:A 为观察值,E为理论值,k为观察值的个数,最后一个式子实际上就是具体计算的方法了 n 为总的频数,p为理论频率,那么n*p自然就是理论频数(理论值) 二.相关概念 卡方分布:可以看出当观察值和理论值十分接近的时候,也就是我们做的假设是正确的时候,χ2的值就越趋近于0,也就是说我们计算的偏差越小,那么假设值就越可能是对的,反之偏差值越大,假设值就越不准确.那么到底多大才算不准确,有没有个衡

差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异,通常包括以下几类分析方法,分别是方差分析.T检验和卡方检验. 三个方法的区别 其实核心的区别在于:数据类型不一样.如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析:如果是定类和定量,此时应该使用方差或者T检验. 方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女.如果X为3个类别比如本科以下,本科,本科以上:此时只能使用方差分析. 进一步细分 三种方法的具体分类汇总 1)方差分析 根据X的不同,方差分析又可以进行细分.X的个数为一个时

TOTP NET实现:http://googleauthcsharp.codeplex.com/ 引用:http://www.cnblogs.com/wangxin201492/p/5030943.html 1. OTP OTP(One-Time Password)译为一次性密码,也称动态口令.是使用密码技术实现的在客户端和服务器之间通过共享秘密的一种认证技术,是一种强认证技术,是增强目前静态口令认证的一种非常方便技术手段,是一种重要的双因素认证技术. 1.1 OTP的认证原理 动态口令的基本认

在读到<R语言实战>(第二版)P143页有关卡方独立性检验所记 假设检验 假设检验(Test of Hypothesis)又称为显著性检验(Test of Ststistical Significance). 在抽样研究中,由于样本所来自的总体其参数是未知的,只能根据样本统计量对其所来自总体的参数进行估计,如果要比较两个或几个总体的参数是否相同,也只能分别从这些总体中抽取样本,根据这些样本的统计量作出统计推断,籍此比较总体参数是否相同.由于存在抽样误差,总体参数与样本统计量并不恰好相同,因此判

最近公司取消了指纹打卡,改用钉钉打卡. 天天用这个打卡上班,经常忘记,困扰. 最烦的是好几次明明人在办公室,打卡地址显示在10分钟前的位置,定位失败,不得不重新打卡. 经历过几次定位失败后,我就琢磨起钉钉的定位逻辑,发现定位失败时候的地址,基本是之前我转车的位置,当时我没打开钉钉软件.看来钉钉是自动运行的.打开钉钉看到有个智能工作助理. 每次提前10分钟提醒我打卡,这个时间段,我基本就在失败的定位位置处.所以我猜测是这样的,在智能工作助理提醒我的时候,钉钉已经悄悄的记录我的位置,在10分钟后我打

#include <string> #include "20140318计算类的面积.cpp" ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // 函数名称: histeq() // 传入参数: // BYTE*dstData 传入灰度图像内存空间的指针 // double *srcArray 模版的直方图累积,并进行归一化,大小为256 // int m_Width 匹

数学公式思路: 代码: 使用典型的pandas进行的逻辑操作 同时也指针对了pandas https://github.com/renfanzi/python3_Variance_Chisquare.git

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242     决策树优点和缺点 决策树优点 1.简单易懂,很好解读,可视化 2.可以变量筛选 缺点 1.决策树

一.问题提出 由于GPY进行了纠偏,所以在采集的时候,就已经获得了质量较高的答题卡图片 下一步就是需要从这张图片中,识别出人眼识别出来的那些信息,并且将这个过程尽可能地鲁棒化,提高识别的准确率. 二.思路探索     在从图片到数字的转变过程中,既是一个“量化”的过程,也是一个“降维”的过程,需要特定的角度非常重要.这就像很多人站在一起拍集体照,选择不同的角度能够得到这群人不同的像,高明的摄像师能够很快地找到角度,将所有的人都拍摄其中:我们图像处理程序也是同样的道理,有经验的工程师能够善于模式思

K-Means是常用的聚类算法,与其他聚类算法相比,其时间复杂度低,聚类的效果也还不错,这里简单介绍一下k-means算法,下图是一个手写体数据集聚类的结果. 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k,算法开始随机选择k个记录点作为中心点,然后遍历整个数据集的各条记录,将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中,之后以各个簇的记录的均值中心点取代之前的中心点,然后不断迭代,直到收敛,算法描述如下: 上面说的收敛,可以看出两方面,一是每条记录所归属的簇不再变化,二是优化目标变化不大.算法的

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样

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~ --------------------------- C5.0决策树之ID3.C4.5.C5.0算法 为了区分红蓝模块,先将能分的先划分开来(中间的红线,分为了一遍全蓝),然后再来细分(绿线). 决策树优势:为什么业务人喜欢,可以给你决策场景,因为模型可视化高,可以讲故事. 一.起源 最早的决策树算法起源于CLS(Concept Learning System)系统,即概念学习系统.它是最早的决策