作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 <机器学习实战> 写了一下分类回归树,这里记录一下. 关于决策树的基础概念就不过多介绍了,至于是分类还是回归..我说不清楚..我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头,下面看一下 Length / continuous / mm / Longest shell measurement Diameter / continuous

在数学分析工具方面,MATLAB无疑是佼佼者,除了作为软件工具外,MATLAB的自定义编程语言以及混合编程的支持,使其可以与Python.R之类数学分析语言媲美.尤其是在一些传统领域的研究,由于其研究领域的专业性,研究人员一般是该专业科班出身,而计算机则是副业,因此MATLAB的应用要远比Python和R广泛. MATLAB拥有众多的算法包,.Net平台下的F#是用于数据分析的语言,但相比较而言,MATLAB的算法更多,计算效率更高,而且MATLAB的绘图能力很强:另一方面,MATLAB在传统的

Sy.ExpressionBuilder是一套依赖于表达式树上的集成的查询组件.设计的初衷没别的,就为了少写代码,让查询业务可以变得更加模式化.目前可以从nuget 获取到该组件. 来到查询,查询实体需要继承  QueryPageModel或者 QueryModel,从名字也基本可以看出来,一个用于分页,一个无分页,你可以根据自己需求选用哪个方式,如下我选了带分页的方式. public partial class AllManagerDto:QueryPageModel 接下来这个查询实际就拥有

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

http://www.matlabsky.com/thread-43937-1-1.html   <量化投资:以MATLAB为工具>连载(3)基础篇-N分钟学会MATLAB(下)     <量化投资:以MATLAB为工具>简介          <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李

应用场景 用户有自己的app,希望把报表的移动端[本文中以FineReport移动端为例]功能集成到他们的app里面去,而不需要安装两个app.Android端和IOS端的集成接口是不一样的,下面我们分开详述如何实现. IOS端集成App 1. 资源准备 准备好IOS端集成FineReport App的资源文件,包括自己的IOS工程.FineReport提供的资源包. 下载FineReport提供的集成资源包,解压至文件夹中,可以看到如下图所示的文件: 其中FRDemo和FRDemo_目录树是示

1． Matlab基础 1.1     数据格式 Matlab默认的数据格式为双精度浮点数的矩阵或数组,同时支持其它数据类型.Matlab将单变量看作1´1的数组.Matlab支持的数据类型如下: 索引值从1开始.字符串须用单引号括起来.有些matlab函数或操作符只能用于双精度浮点数. 1.2 基本运算 1.2.1 赋值,如 A = [1 2 3],A = [1,3,5],A = [1:3],A = [1:0.5:3],则A是个行向量,各元素值分别为:1 2 3    1 3 5      

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

%以下为手动编程方法,也可调用matlab集成函数dmod,具体调制方式见doc. n = [0:0.01:5.99]; x1 = ones(1,100); x2 = zeros(1,100); x3 = [x1,x2,x1,x2,x1,x2]; fc = 5; Wask = cos(2pifcn); Yask = x3.Wask; subplot(3,1,1); plot(n, Yask); hold on; plot(n,x3,'r','LineWidth',2); title('BASK'

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im

在周末挤出了一点时间,写了一个三态复选框的组件,单独使用没有价值,不过集成到树之中可以很好的实现三态树,今天上午便把三态树组件也完成了,Flex自定义组件基本无所不能,此组件基于最新的Flex4.6(也支持Apache Flex4.10,我目前已经全面升级到4.10,为了和以后保持一致),废话不表,呆毛如下: 1.首先创建一个类TriStateCheckBox,继承至CheckBox,为了实现复选框的三种状态,我需要设置三个公开的静态常量来表示,用0,1,2来分别表示Unchecked,Chec

从决策树.随机森林.GBDT最终到XGBoost,每个热门算法都不是孤立存在的,而是基于一系列算法的改进与优化.决策树算法简单易懂可解释性强,但是过拟合风险很大,应用场景有限:随机森林采用Bagging采样+随机属性选择+模型集成的方法解决决策树易过拟合的风险,但是牺牲了可解释性:GBDT在随机森林的基础上融合boosting的思想建立树与树之间的联系,使森林不再是互相独立的树存在,进而成为一种有序集体决策体系:XGBoost在GBDT的基础上更进一步,将每轮迭代的目标函数中加入正则项,进一步降

项目需要,需要把MVPtree这种冷门的数据结构写入Java,然网上没有成形的Java实现,虽说C++看惯了不过对C++实现复杂结构也是看得蒙蔽,幸好客户给了个github上job什么的人用Java写的VPtree,大体结构可以嵌入MVPtree. 对于MVPtree的其他信息请左转百度= =本文只讲述算法实现. 点查找树结构主要需解决的问题有2个:如何减少非必要点的搜索,以及如何减少距离计算次数.前者的解决方法比较容易想到,把点集分割为左右对称的两半长方形,或者脑洞大点的,通过距离切分(效率很

1 为什么gbdt+lr优于gbdt? 其实gbdt+lr类似于做了一个stacking.gbdt+lr模型中,把gbdt的叶子节点作为lr的输入,而gbdt的叶子节点相当于它的输出y',用这个y'作为lr的x,和stacking是类似的.但是这里和一般的stacking有些差别,stacking的话是多个模型的y'作为stacking模型的输入,训练出这个stacking模型,然后stacking模型的输出作为最终结果.gbdt+lr是每个叶子节点作为这个y'. 另外gbdt的每棵树其实是拟合

掘金 Android 文章精选合集 掘金官方 关注 2017.07.10 16:42* 字数 175276 阅读 50053评论 13喜欢 669 用两张图告诉你,为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金Cover 有什么料? 从这篇文章中你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? ... Android 获取 View 宽高的常用正确方式,避免为零 - 掘金相信有很多朋友都有过在 Activity 中通过 getWidth() 之类的方法获取 Vi

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python内置函数:Python自带的内置函数.函数无需导入,直接使

Python 标准库.第三方库 Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具.这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本节将在描述中通过以下方法进行标识: [Python内置函数]:Python自带的内

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 作者:宋天龙  来源:大数据(ID:hzdashuju) 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python

matlab 当前支持的弱学习器(weak learners)类型分别为: 'Discriminant' 'knn' 'tree' 可通过 templateTree 定义: 1. fitcensemble:用于分类问题的集成学习框架 Mdl = fitcensemble(Tbl,ResponseVarName) 第一个参数为 table,第二个参数则是 table 中对应的目标属性列的列名(字符串类型) load census1994 Mdl1 = fitcensemble(adultdata,

Jquery UI 1.3 (组合树 - ComboTree ) 集成Wabacus4.1 集成Spring 代码剖析 使用时,请下载需要Jquery ui包进行配置 combotree.js 的代码,可以不用修改, 只是Wabacus中的编辑少量配置一下即可,此例子只进行了2级的菜单拼接,如需修改,只需将方法修改成递归拼接即可 如: 首先combotree.js代码 var dataurl,valuefield,textfield; /** * 加载树形下拉框 */ function load

本杂记摘录自文章<开发 | 为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏?> 基本内容与分类见上述思维导图. . . 一.机器学习元算法 随机森林:决策树+bagging=随机森林 梯度提升树:决策树Boosting=GBDT . 1.随机森林 博客: R语言︱决策树族--随机森林算法 随机森林的原理是基于原始样本随机抽样获取子集,在此之上训练基于决策树的基学习器,然后对基学习器的结果求平均值,最终得到预测值. 随机抽样的方法常用的有放回抽样的booststrap,也有不放回的抽样.RF的基学习器