(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      上一节学习支持向量机,感觉公式都太难理解了,弄得我有点头大.只是这一章的Adaboost线比較起来就容易得多. Adaboost是用元算法的思想进行分类的. 什么事元算法的思想呢?就是依据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集.就是要对每一个特征值都构建决策树,而且赋予他们不同的权值,最后集合起来比較.       比方说我们能够通过是否有胡子和身高的高度这两个特征来来决定一

这里整理一下实验课实现的基于单层决策树的弱分类器的AdaBoost算法. 由于是初学,实验课在找资料的时候看到别人的代码中有太多英文的缩写,不容易看懂,而且还要同时看代码实现的细节.算法的原理什么的,就体验很不好. 于是我这里代码中英文没有用缩写,也尽量把思路写清楚. 基本概念 集成学习:通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,基分类器一般采用弱学习器. 弱学习器:只学习正确率仅仅略优于随机猜测的学习器.通过集成方法,就能组合成一个强学习器. Bagging和Boo

基于单层决策树的AdaBoost算法源码 Mian.py # -*- coding: utf-8 -*- # coding: UTF-8 import numpy as np from AdaBoost import AdaBoost from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score def main(): # load data dataset = np

决策树python建模中的坑 代码 #coding=utf-8 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizerimport csvfrom sklearn import treefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.externals.six import StringIO allElectronicsData = open(r"D:\workspace\python\files\A

我在文件a.py中定义了一个类class A(object),现在想在b.py中的类B中某个函数中创建一个A的对象,需要如何操作呢? 我在b的头加了import a.py然后使用语句 obj = A()总是报错http://hi.baidu.com/kxw102/item/bbc7db11a863e00ab88a1a0c 正确的方法应该是:from a import A 下面我们来看看具体的原理:python中是通过名称空间来定位的.import a 是将a这个模块引入, 名称是a:也可以imp

我们经常使用决策树处理分类问题,近年来的调查表明决策树也是经常使用的数据挖掘算法K-NN可以完成多分类任务,但是它最大的缺点是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解决策树的优缺点:优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据缺点:可能会产生过度匹配问题适用数据类型:数值型和标称型在构造决策树时,我们需要解决的第一个问题是,当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用.为了找到决定性的特征,划分出最好的结果,我们必须评估每个特征

今天,我们介绍机器学习里比较常用的一种分类算法,决策树.决策树是对人类认知识别的一种模拟,给你一堆看似杂乱无章的数据,如何用尽可能少的特征,对这些数据进行有效的分类. 决策树借助了一种层级分类的概念,每一次都选择一个区分性最好的特征进行分类,对于可以直接给出标签 label 的数据,可能最初选择的几个特征就能很好地进行区分,有些数据可能需要更多的特征,所以决策树的深度也就表示了你需要选择的几种特征. 在进行特征选择的时候,常常需要借助信息论的概念,利用最大熵原则. 决策树一般是用来对离散数据进行

决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据: 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题. 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk  表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类:反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多. (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,即选择信息增益最大的属性: 其中 这里V

决策树 实验集数据: #coding:utf8 #关键词:决策树(desision tree).特征选择.信息增益(information gain).香农熵.熵(entropy).经验熵(H(D)).节点(node).有向边(directed edge).根节点(root node).叶节点(leaf node).判断模块(decision block).终止模块(terminating block).分支(branch).最优特征. import requests import reques

什么是函数? 函数是可以实现一些特定功能的方法或是程序,简单的理解下函数的概念,就是你编写了一些语句,为了方便使用,把这些语句组合在一起,给它起一个名字,即函数名.使用的时候只要调用这个名字,就可以实现语句组里的功能了.Python中自带的一些函数就叫做内建函数,不需要我们自己编写.还有一种是第三方函数,就是其它程序员编好的一些函数,共享给大家使用.前面说的这两种函数都是拿来就可以直接使用的.当然还有一种,就是我们自己编写的为了方便使用的函数,就叫做自定义函数了. 定义一个函数 Python使用

python解释器的介绍.解释器的安装.环境变量的添加为什么加环境变量.如何调取不同的解释器版本实现多版本共存.python程序如何运行的.python的变量定义 一.python解释器: 用来翻译语言的,当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件.要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件. 二.解释器的安装: python3.6.python2.7 为什么加环境变量: 否则cmd执行的时候找不到,因为操作系统先在目录下找(C盘)

1.函数 我们知道圆的面积计算公式为: S = πr2 当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积.假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积: r1 = 12.34 r2 = 9.08 r3 = 73.1 s1 = 3.14 * r1 * r1 s2 = 3.14 * r2 * r2 s3 = 3.14 * r3 * r3 当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14 * x * x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14159265359的时候,得全部替换. 有了函数

函数的返回值: return 值:只能返回一次,只要执行return函数就终止 返回值:没有类型限制,也没有个数限制 没有return:None 返回一个值 返回多个值:元组 先定义,后使用,定义阶段只判断语法,不执行代码.上面定义阶段 if 1>2 print……有语法错误,所以报错,下面,调用了不存在的变量,不算语法错误 一.调用函数 Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用. 要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数abs,只有一个参数.可以直接从Python

一.    引言 在前面章节已经引入介绍了类变量和实例变量,类体中定义的变量为类变量,默认属于类本身,实例变量是实例方法中定义的self对象的变量,对于每个实例都是独有数据,而类变量是该类所有实例共享的属性和方法. 二.    实例变量的定义方式 1.    Python变量的本质是被赋值,实例变量是在实例方法内第一次通过self方式赋值来定义,该实例方法不一定是构造方法,只要是实例方法中通过self给一个未定义的变量赋值都是定义一个实例变量.不过由于构造方法在实例创建是即执行,因此在实例定义时

一  在类中定义的def # python中def 是用来干什么的? # 可以定义函数,就是定义一个功能. class People(): def __init__(self): print("参数self的值是: " + str(self)) print("self.__class__ 的值是: " + str(self.__class__)) print("init 方法,跟着类的加载而执行") ''' 1 定义函数的关键字 在python中

adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号,它是通过构建多个弱分类器.通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的.这里构建多个分类器的过程也是有讲究的,通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器. 这种多个分类器在训练时非常easy得到收敛. 本文主要介绍了通过单层决策树构建弱分类器.同理,也能够用其它的分类算法构建弱分类器. boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

1.*和** def sum(*x): ans=0 for i in x: ans+=i return ans def haha(one,two): print(one,' ',two) print(sum(1,2,3,4)) haha(**{"one":1,"two":2}) 10 1 2 2.zip x=["one","two","three"] y=zip(x) print(type(y)) prin

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

Decision Tree 及实现 标签: 决策树熵信息增益分类有监督 2014-03-17 12:12 15010人阅读 评论(41) 收藏 举报  分类: Data Mining(25)  Python(24)  Machine Learning(46)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 本文基于python逐步实现Decision Tree(决策树),分为以下几个步骤: 加载数据集 熵的计算 根据最佳分割feature进行数据分割 根据最大信息增益选择最佳分割feat