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

0.决策树 决策树是一种树型结构,其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个测试输出,每个叶结点代表一种类别. 决策树学习是以实例为基础的归纳学习 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树.到叶子节点的处的熵值为零,此时每个叶结点中的实例都属于同一类. 1.决策树学习算法的特点 决策树算法的最大优点是可以自学习.在学习的过程中,不需要使用者了解过多知识背景,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习了. 在决策树的算法中,建立

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系  QQ:231469242 randomForest.py 调参后,预测最高准确性也达到了89% 随机森林的参数 # -*- cod

泰坦里克号预测生还人口问题 泰坦尼克号问题背景 - 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇#### 的数量有限,无法人人都有,副船长发话了lady and kid first!,所以是否获救其实并非随机,而是基#### 于一些背景有rank先后的. - 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况. 一.数据预处理 import pandas as pd #数据分析 import nu

三种开发模式 使用TensorFlow 2.0完成机器学习一般有三种方式: 使用底层逻辑 这种方式使用Python函数自定义学习模型,把数学公式转化为可执行的程序逻辑.接着在训练循环中,通过tf.GradientTape()迭代,使用tape.gradient()梯度下降,使用optimizer.apply_gradients()更新模型权重,逐次逼近,完成模型训练. 使用Keras高层接口 TensorFlow 1.x的开发中,Keras就作为第三方库存在.2.0中,更是已经成为标准配置.我们

1.题目 这道题目的地址在https://www.kaggle.com/c/titanic,题目要求大致是给出一部分泰坦尼克号乘船人员的信息与最后生还情况,利用这些数据,使用机器学习的算法,来分析预测另一部分人员最后是否生还.题目练习的要点是语言和数据分析的基础内容(比如python.numpy.pandas等)以及二分类算法. 数据集包含3个文件:train.csv(训练数据).test.csv(测试数据).gender_submission.csv(最后提交结果的示例,告诉大家提交的文件长什

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

Description 聪聪和可可是兄弟俩,他们俩经常为了一些琐事打起来,例如家中只剩下最后一根冰棍而两人都想吃.两个人都想玩儿电脑(可是他们家只有一台电脑)……遇到这种问题,一般情况下石头剪刀布就好了,可是他们已经玩儿腻了这种低智商的游戏.他们的爸爸快被他们的争吵烦死了,所以他发明了一个新游戏:由爸爸在纸上画n个“点”,并用n-1条“边”把这n个“点”恰好连通(其实这就是一棵树).并且每条“边”上都有一个数.接下来由聪聪和可可分别随即选一个点(当然他们选点时是看不到这棵树的),如果两个点之间所

  create proc pr_zhanglei_test1 /*功能描述: 根据t_zhanglei_test1中perc设置的概率,取到相应数据old_id */ as declare @percent_total int, @max_id int, @min_id int create table #t_zhanglei_temp --临时表存储变化表t_zhanglei_test1中total>0的数据 (id ,) not null, old_id int not null, nam

3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数

3270: 博物馆 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 292  Solved: 158[Submit][Status][Discuss] Description 有一天Petya和他的朋友Vasya在进行他们众多旅行中的一次旅行,他们决定去参观一座城堡博物馆.这座博物馆有着特别的样式.它包含由m条走廊连接的n间房间,并且满足可以从任何一间房间到任何一间别的房间. 两个人在博物馆里逛了一会儿后两人决定分头行动,去看各自感兴趣的艺术品.他

训练指南P327 题意:36张牌分成9堆, 每堆4张牌.每次拿走某两堆顶部的牌,但需要点数相同.如果出现多种拿法则等概率的随机拿. 如果最后拿完所有的牌则游戏成功,求成功的概率. 开个9维数组表示每一堆的状态,模拟搜索一下 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ; char s[Max][Max];

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客:机器学习caffe环境搭建--redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为:/code,那么有这么个文件/code/caffe/python/classify.py,它是caffe团队提供的一个python实现的图片分类器的接口.运行该接口有两个必须参数,一个是你要操作的图片,另一个就是保存运行结果的文件.但是该接口需要简单修改才能运行,

其实题不难,不知提交了几次...不能代码MD...注意一些基本问题...SB概率题 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #define N 1001 using namespace std; double f[N][N]; int n,m,cnt,a,b; *N+]; int head[N],ds[N],q[N],dis[N][N],p[N][N]; inline int read() { ,

最水的概率期望,推荐算法合集之<浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法> #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define N 100010 #define M 200020 struct E { int next,to,v; }e[M]; double f[N]; int head[N],vis[N],oute[N]; int n,m,cnt; inline int read() { ,

前言: 最近的人生多了些体验,也读了些许书,感觉还是有些知识是可以分享的. 今天难得周六,特意开电脑了,花几个小时写写,和大伙分享分享点知识. 以下内容,更多的需要读者思考,所以结论不会写太清晰,但一当思考通了,人生面临的很多的选择与行为,可能会发生改变. 示例:概率与运气 示例1:先看个例子,这是我在以前在中央台看到过的节目中的抽奖环节: 主挂人让来宾在三个门里面选一个,其中一个门的后面是有奖的,然后过程是这样的: 1:来宾随机抽了最右边的一个. 2:主持人是知道所有的答案的,他把最左边的门打

UVA - 11021 Tribles GRAVITATION, n. “The tendency of all bodies to approach one another with a strength proportion to the quantity of matter they contain – the quantity of matter they contain being ascertained by the strength of their tendency to app

POJ3869 Headshot 题意:给出左轮手枪的子弹序列,打了一枪没子弹,要使下一枪也没子弹概率最大应该rotate还是shoot 条件概率,|00|/(|00|+|01|)和|0|/n谁大的问题 |00|+|01|=|0| 注意序列是环形 // // main.cpp // poj3869 // // Created by Candy on 25/10/2016. // Copyright © 2016 Candy. All rights reserved. // #include <i

预备知识 一.期望的数学定义 如果X 是一个离散的随机变量,输出值为 x1, x2, ..., 和输出值相应的概率为p1, p2, ... (概率和为 1), 那么期望值为E(x)=x1p1+x2p2+···+xn-1pn-1+xnpn 二.期望的线性性质 E(a*X+b)=a*E(X)+b E(a*X+b*Y)=a*E(X)+b*E(Y) E(XY)=E(X)*E(Y) 三.数学公式 1.无穷级数(参考百度百科) 1)定义 若有一个无穷数列 此数列构成下列表达式 称以上表达式为常数项无穷级数(

已知一年365天找23个人有2个人在同一天生日的概率 > 50% 给出n,k ,表示现在一年有2^n天,找k个人,有2个人在同一天生日的概率,求出来的概率是a/b形式,化到最简形式,由于a,b可能非常大,对a,b分别%(10^6+3) 注意,这道题是先化到最简,再分别取模 首先,特判 k > 2^n 时,a = 1,b = 1 没有2个人同一天生日的概率为: 2^n * (2^n - 1) * ... * (2^n - k + 1) / 2^(nk) 所以a,b化简之前分别是: a = 2nk