原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39175124/article/details/79463993 数据在前处理的时候,经常会涉及到数据标准化.将现有的数据通过某种关系,映射到某一空间内.常用的标准化方式是,减去平均值,然后通过标准差映射到均至为0的空间内.系统会记录每个输入参数的平均数和标准差,以便数据可以还原. 很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差例如:RBF核的SVM,L1和L2正则的线性回归 sklearn.preproce

sklearn.svc 参数 sklearn中的SVC函数是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方.(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO). 对于SVC函数的参数解释如下:(主要翻译的sklearn 文档) C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数.C越大,即对分错样本的惩罚程度越大,因此在训练样本中准确率越高,但是泛化能力降低,也就是对测试数据的分类准确率降低.相反,减小C的话,容许训练样本中有一些误分类错误样本,泛化能力强.对于训练样本带有

from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt #加载数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_Y = loaded_data.target #是否需要对数据进行拆分 #定义模型 model = LinearRegressio

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

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子

一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的.那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧. 二.KNN算法介绍 KNN的全称是K Nearest Neighbors,意思是K个最近的邻居,从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了.K个最近邻居,毫无疑问,K的取值肯定是至关重要的.那么最近的邻居又是怎么

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

一 .机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?(转自知乎https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997) xgboost相比传统gbdt有何不同?xgboost为什么快?xgboost如何支持并行? 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题). 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost入门与实战(原理篇) 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快

在XGBoost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路. 本文主要参考了XGBoost的Python文档 和 XGBoost的参数文档. 1. XGBoost类库概述 XGBoost除了支持Python外,也支持R,Java等语言.本文关注于Python的XGBoost类库,安装使用"pip install xgboost"即可,目前使用的是XGBoost的0.90版本.XGBoost

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试

novelty detection:当训练数据中没有离群点,我们的目标是用训练好的模型去检测另外发现的新样本 outlier  dection:当训练数据中包含离群点,模型训练时要匹配训练数据的中心样本,忽视训练样本中的其他异常点. 一.outlier  dection 1.孤立森林(Isolation Forest) iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separa

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有

Having said that, you can query sklearn.preprocessing.StandardScaler for the fit parameters: scale_ : ndarray, shape (n_features,) Per feature relative scaling of the data. New in version 0.17: scale_ is recommended instead of deprecated std_. mean_

sklearn可实现的函数或者功能可分为如下几个方面 1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理 其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习 分类算法 # knn算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() ''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, weights=

  关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以

一.参数criterion:特征选择标准,[entropy, gini].默认gini,即CART算法. splitter:特征划分标准,[best, random].best在特征的所有划分点中找出最优的划分点,random随机的在部分划分点中找局部最优的划分点.默认的‘best’适合样本量不大的时候,而如果样本数据量非常大,此时决策树构建推荐‘random’. max_depth:决策树最大深度,[int,  None].默认值是‘None’.一般数据比较少或者特征少的时候可以不用管这个值,

作用:去均值和方差归一化.且是针对每一个特征维度来做的,而不是针对样本. [注:] 并不是所有的标准化都能给estimator带来好处. “Standardization of a dataset is a common requirement for many machine learning estimators: they might behave badly if the individual feature do not more or less look like standard

直接贴代码吧: 1 # -*- coding:UTF-8 -*- 2 from sklearn import datasets 3 from sklearn.cross_validation import train_test_split 4 from sklearn import preprocessing 5 from sklearn.linear_model import SGDClassifier 6 from sklearn import metrics 7 iris = datase

一:sklearn中决策树的参数: 1,criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益),来选择最合适的节点. 2,splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性,建议用默认. 3,max_features: 选择最适属性时划分的特征不能超过此值. 当为整数时,即最大特征数:当为小数时,训练集特征数*小数: if