文章讲解比较详细,且有Python代码,可以作为有用的参考. 原文链接:http://blog.csdn.net/zhufenglonglove/article/details/51785220  参数:OBB-袋外错误率 构建随机森林的另一个关键问题就是如何选择最优的m(特征个数),要解决这个问题主要依据计算袋外错误率oob error(out-of-bag error).   随机森林有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计.它可以在内部进

首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现,并不是一种单一算法.xgboost里面的基学习器除了用tree(gbtree),也可用线性分类器(gblinear).而GBDT则特指梯度提升决策树算法.xgboost相对于普通gbm的实现,可能具有以下的一些优势: 1.显式地将树模型的复杂度作为正则项加在优化目标2.公式推导里用到了二阶导数信息,而普通的GBDT只用到一阶3.允许使用column(feature) sampling来防止过拟合,借鉴了Random For

既能做分类,又能做回归.分类:基尼值作为节点分类依据.回归:最小方差作为节点的依据. 节点越不纯,基尼值越大,熵值越大 pi表示在信息熵部分中有介绍,如下图中介绍 方差越小越好. 选择最小的那个0.3 代码: #整个c4.5决策树的所有算法: import numpy as np import operator def creatDataSet(): """ outlook-> 0:sunny | 1:overcast | 2:rain temperature->

Python实现CART(基尼指数) 运行环境 Pyhton3 treePlotter模块(画图所需,不画图可不必) matplotlib(如果使用上面的模块必须) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否建树完成 su=>subroutine: 递归建树 op3=>operation: 选择基尼指数最小的为判决点 op4=>

上篇讲述了一维FFT的GPU实现(FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换),后来我又由于需要做了一下二维FFT,大概思路如下. 首先看的肯定是公式: 如上面公式所描述的,2维FFT只需要拆分成行FFT,和列FFT就行了,其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0),由于我的代码需要原点在中心,所以在最后我将原点移动到了中心. 下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码: //C2DFFT //被执行2DFFT的是一个N*N的矩阵,在source_2d中按行顺序储存 //水平方向FFT ;

目录 基尼指数 一.基尼指数简介 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 基尼指数 一.基尼指数简介 基尼指数(gini coefficient)代表了模型的不纯度,基尼指数越小,则不纯度越低:基尼指数越大,则不纯度越高,这和信息增益比是相反的. 假设一个训练集有\(K\)个类别,样本属于第\(k\)个类别的概率为\(p_k\),则它的基尼指数为 \[ G(p

网格搜索与k近邻算法中更多超参数 网格搜索与k近邻算法中更多超参数 网络搜索 前笔记中使用的for循环进行的网格搜索的方式,我们可以发现不同的超参数之间是存在一种依赖关系的,像是p这个超参数,只有在 weights="uniform"才有意义 在sklearn中有一种封装好的网格搜索,grid search 我们首先设置一个数组,其内容可以当成字典来看待 对于第一组参数而言 'weights':["uniform"], 'n_nrightbors':[i for i

这里的默认构造函数是指在没有编写构造函数的情况下系统默认的无参构造函数 1.当基类中没有自己编写构造函数时,派生类默认的调用基类的默认构造函数例如: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 public class MyBaseClass { } public class MyDerivedClass : MyBaseClass {   public MyDerivedClass()   {    Console.WriteLine("我是子

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

关于C#中派生类调用基类构造函数的理解 .c#class       本文中的默认构造函数是指在没有编写构造函数的情况下系统默认的无参构造函数 1.  当基类中没有自己编写构造函数时,派生类默认的调用基类的默认构造函数 Ex: public class MyBaseClass    {    } public class MyDerivedClass : MyBaseClass    {        public MyDerivedClass()        {            Con

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和

C++中派生类对基类成员的访问形式主要有以下两种:1.内部访问:由派生类中新增成员对基类继承来的成员的访问.2.对象访问:在派生类外部,通过派生类的对象对从基类继承来的成员的访问.今天给大家介绍在3中继承方式下,派生类对基类成员的访问规则. 1.私有继承的访问规则当类的继承方式为私有继承时,基类的public成员和protected成员被继承后成为派生类的private成员,派生类的其它成员可以直接访问它们,但是在类的外部通过派生类的对象无法访问.基类的private成员在私有派生类中是不可直接

原文:一步一步写算法(之prim算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述 字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节 求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因 翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行

最近做一个东西,要用到快速傅里叶变换,抱着蛋疼的心态,自己尝试写了一下,遇到一些问题. 首先看一下什么叫做快速傅里叶变换(FFT)(来自Wiki): 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换.快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理.计算大整数乘法.求解偏微分方程等等. 对于复数串行,离散傅里叶变换公式为: 直接变换的计算复杂度是O(n^2).快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果,但只