Python——决策树实战:california房价预测 编译环境:Anaconda.Jupyter Notebook 首先,导入模块: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 接下来导入数据集: from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_

使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz

paip.python php的未来预测以及它们的比较优缺点 跟个php比..python有下列的优点: 1.桌面gui 功能强大. 主要是pyqt很好...而ruby qt 则好像不更新了..php-gtk好像不太流行..lua好像只能使用WX,简单   Python 对跨平台的 GUI 工具集 Qt 的包装实现了 440 个类以及 6000 个函数或者方法 ,PyQt 是作为 Python 的插件实现的.,功能 非常强大,可以用Qt开发多美漂亮的界面,也就可以用PyQt开发多么漂亮的界面.

一.前言 打算写一个系列的关于自然语言处理技术的文章<Python NLP完整项目实战>,本文算是系列文章的起始篇,为了能够有效集合实际应用场景,避免为了学习而学习,考虑结合一个具体的项目案例展开:汽车投诉问题的自动化分类系统.敬请期待! 二.正文 章 标题 节 关键技术 1 项目概述篇 1.1 学习指引 2 1.2 NLP完整项目演示 汽车投诉问题自动分类 3 1.3 项目业务需求说明 需求规格说明 4 1.4 项目总体架构设计 系统架构设计 5 1.5 项目开发环境部署 6 数据样本篇 2

https://www.leiphone.com/news/201803/fPnpTdrkvUHf7uAj.html 雷锋网 AI 研习社消息,Kaggle 上 Corporación Favorita 主办的商品销量预测比赛于两个月前落下帷幕,此次比赛的奖金池共计三万美元,吸引到 1675 支队伍参赛. 近日,Private Leaderboard 上的亚军 SoLucky 团队在 arxiv 上发表了一篇论文,阐述了其获胜方案,雷锋网 AI 研习社对论文内容进行编译整理如下: 作者参加了在

w 目前我们没有自己的平台 第三方平台又不会给任何我们想要的数据   没有用户的注册信息 全天候的行为信息   用户画像没法做    针对我们业务的bi做的思路是什么呢   数据中心怎么做销量预测呢  没有购买者个体的微观的行为历史记录预测 怎么做总体的宏观的销量预测呢?  实体的商超像 沃尔玛 家乐福 华润万家 他们是怎么玩的呢

参考文献: [1]Python决策树可视化:GraphViz's executables not found的解决方法

写在前面: 这段时间一直都在看一些机器学习方面的内容,其中又花了不少时间在推荐系统这块,然后自己做了一套简单的推荐系统,但是跑下来的结果总觉得有些差强人意,我在离线实验中得到Precision,Recall一般都只有15%左右,比起通常的机器学习算法动不动就90%以上的指标,这个我觉得显然是太低了,我觉得可能有如下理由导致的: 数据不完整,目前能拿到的数据也就是ERP里面的交易数据和各种主数据,但是在我看来,交易数据的权重在各种其他类型的数据中应该是最重要的,至少也是排在前列的,可能也是我的一厢

本节讲解如何预测患者需要佩戴的隐形眼镜类型. 1.使用决策树预测隐形眼镜类型的一般流程 (1)收集数据:提供的文本文件(数据来源于UCI数据库) (2)准备数据:解析tab键分隔的数据行 (3)分析数据:快速检查数据,确保正确地解析数据内容,使用createPlot()函数绘制最终的树形图 (4)训练算法:createTree()函数 (5)测试算法:编写测试函数验证决策树可以正确分类给定的数据实例 (6)使用算法:存储数的数据结构,以使下次使用时无需重新构造树 trees.py如下: #!/u

1.scikit-learn决策树算法库介绍 scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归.分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor. 本实例采用分类库来做. 2.各环境安装 我使用的是python3环境 安装scikit-learn:pip3 install scikit-learn 安装numpy:pip3 install numpy 安装

上一节我们学习knn,kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义,而使用决策树处理分类问题,优势就在于数据形式非常容易理解. 决策树的算法有很多,有CART.ID3和C4.5等,其中ID3和C4.5都是基于信息熵的,也是我们今天的学习内容,主要是根据通过信息熵划分数据集,再进入递归构造决策树的过程. 1. 信息熵 熵最初被用在热力学方面的,由热力学第二定律,熵是用来对一个系统可以达到的状态数的一个度量,能达到的状态数越多熵越大.香农1948年的一篇论文<A Mathematical Theory

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

对于已经训练完成的caffemodel,对于单个的图片预测,用python接口来调用是一件非常方便的事情,下面就来讲述如何用python调用已经训练完成的caffemodel,以及prototxt,网上关于这一方面的教程已经是比较多的了,但是我想针对我做的过程发现的一些问题做一个总结 ,先给出几个用python调用caffemodel的链接,链接1,链接2,链接3,主要是参考链接1的内容,整体代码如下, #coding=utf-8 import sys import numpy as np im

语言:python 环境:ubuntu 爬取内容:steam游戏标签,评论,以及在 steamspy 爬取对应游戏的销量 使用相关:urllib,lxml,selenium,chrome 解释: 流程图如下 1.首先通过 steam 商店搜索页面的链接,打开 steam 搜索页面,然后用如下正则表达式来得到前100个左右的游戏的商店页面链接. reg = r'<a href="(http://store.steampowered.com/app/.+?)"' 2.对于得到的每个商

sklearn使用方法,包括从制作数据集,拆分数据集,调用模型,保存加载模型,分析结果,可视化结果 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试集拆分 4 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归模型 5 import matplotlib.pyplot as p

函数初级 简介 # 函数是一系列代码的集合,用来完成某项特定的功能 优点 '''1. 避免代码的冗余2. 让程序代码结构更加清晰3. 让代码具有复用性,便于维护''' 函数四部分 '''1. 函数名:使用该函数的依据2. 函数体:完成功能的代码块3. 返回值:功能完成的反馈结果4. 参数:完成功能需要的条件信息''' 函数的定义与调用的完整语法 # 1.定义# def 是声明函数的关键字,后面跟着函数名,括号内是函数的参数def 函数名(参数1,参数2,参数3,...):    '''注释'''

完成完整的温度转换程序 while True: a = int(input("如果是华氏转摄氏,请按1\n,如果是摄氏转华氏,请按2\n")) if a==1: h = float(input("请输入华氏温度")) s = (h*1.8)+32 print("{}华氏度转是{}摄氏度".format(h,s)) elif a==2: s1 = float(input("请输入摄氏温度")) h1=(s-32)*5/9 pri

python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTr

python3 学习机器学习api 使用两种k近邻回归模型 分别是 平均k近邻回归 和 距离加权k近邻回归 进行预测 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import Standard