王境泽的机器学习技巧什么是集成学习(Voting Classifier)？同一数据，同时应用多种差异模型，将预测结果用某种方式投票选出最佳结果
例如：新出的电影好不好看？根据其他人评价自行判断日常工作应用中，监督学习算法的选择：如果为了模型的可解释性，如数据分析报告（准确率不重要），一般使用独立模型（线性回归和逻辑回归）如果为了模型的性能
中小型数据(表格)：集成学习大型/海量数据（图片，
关于回归器的相关介绍可以看前面回归决策树的文章，由于随机森林回归器是基于回归决策树的，所以基本的概念是相同的，比如衡量标准，其他的基本属性参数等等...... 这里主要是对随机森林回归器的一个简单运用，调用一个完整的boston房价数据集，人为的使数据集变为缺失数据集，分别采用均值法、补0法、随机森林回归填充法三种方式来对缺失数据进行填补，最后采用随机森林回归器分别对不同的填充数据进行预测，
1.线性回归概述回归需求在现实中非常多，自然也有了各种回归算法。最著名的就是线性回归和逻辑回归，衍生出了岭回归、Lasso、弹性网，以及分类算法改进后的回归，如回归树、随机森林回归、支持向量回归等，一切基于特征预测连续型变量的需求都可以使用回归。sklearn中的线性回归 linear_model模块包含了多种多样的类和函数。具体如下：类/函数含义普通线性回归linear_model.Linear
1 概述1.1 名为“回归”的分类器在过去的四周中，我们接触了不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外他们都是区别于分类 算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回 归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。线 性回归是机器学习中简单的的回归算法，它写作一个几乎人人
来讲一下实习碰到的实际问题，针对每个小样本set进行多变量的时序预测，但是每个set的样本数比较少，12-46个不等；本文尝试使用可以预测多变量的单回归器，和预测单变量的单回归器的组合，和多个回归器取均值的三种策略来寻找最优的办法先看一下原始数据：主要关注标黄的四个变量的预测：先数据预处理一下：# 查看数据的基本信息，包括变量类型和空缺值情况# 查看数据的基本信息，包括变量类型和空缺值情况
df.
一个唯一的因变量和多个自变量 之间的关系 这里自变量在处理之前不仅仅是数值型 上图： 我们要做的也就是，寻找到最佳的b0、b1、…….bn 这里有关于50个公司的数据： spend1、2、3代表了公司在某三个方面的花销，state是公司的的地址，profit则是公司去年的收入。现在要选择目标公司，要求绩效最好，也就是利用前四列的数据预测profit。 但是我们发现，y=b0+b1*x1
泰坦尼克事件——随机森林算法实现前言实现步骤1.引入库2.加载数据集3.具体步骤4.数据清洗5.进行特征构建6.构建新的字段，基于scikit-learn中的LabelEncoder()7.特征选择（根据实际情况进行选择，选择不唯一）8.获取训练集和测试集9.随机森林算法的实现10.对特征进行训练11.在test上进行预测12.在test.csv上进行预测总结 前言泰坦尼克号问题之背景那个大家都
一、前述决策树是一种非线性有监督分类模型，随机森林是一种非线性有监督分类模型。线性分类模型比如说逻辑回归，可能会存在不可分问题，但是非线性分类就不存在。二、具体原理ID3算法1、相关术语根节点：最顶层的分类条件叶节点：代表每一个类别号中间节点：中间分类条件分枝：代表每一个条件的输出二叉树：每一个节点上有两个分枝多叉树：每一个节点上至少有两个分枝 2、决策树的生成：数据不断分裂的递归过程，
回归分析回归分析属于监督学习方法的一种，主要用于预测连续型目标变量，可以预测、计算趋势以及确定变量之间的关系等。Regession Evaluation Metrics以下是一些最流行的回归评估指标:平均绝对误差(MAE):目标变量的预测值与实际值之间的平均绝对差值。均方误差(MSE):目标变量的预测值与实际值之间的平均平方差。 均方根误差(RMSE):均方根误差的平方根。Huber Loss:一
最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例
贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据 ，时长09:58工资模型在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。加载包在本实
1.分类回归树CART随机森林是由多颗CART树组成的，下面简单叙述下回归树及生成树的算法（1）最小二乘回归树生成算法
（2）分类树的生成分类树可以使用基尼指数作为分类标准，至于为什么上面的指标，我们可以从信息论的角度思考。同样采样这样的分类标准会导致生成树选择最优属性时会偏向类别比较多的属性，因此在实际使用的过程中应对数据集进行处理或者控制树的深度。虽然决策树算法可以通过剪枝（正则、验证
今天讲的内容是机器学习中的决策树算法。一、理论介绍随机森林的定义 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，是非常具有代表性的Bagging集成算法，它的所有基评估器都是决策树，分类树组成的森林就叫做随机森林分类器，回归树所集成的森林就叫做随机森林回归器。如何正确看待随机森林？顾名思义，森林——是由很多很多的树组成的。在随机森林算法中，会生成许多的树，而由于决策树本身自带有
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2023-12-17 20:31:11
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1.背景介绍随机森林(Random Forest)和决策树(Decision Tree)都是一种常用的机器学习算法，它们在处理线性不可分问题方面有着不同的表现。在本文中，我们将深入探讨这两种算法的背景、核心概念、算法原理以及应用实例，并分析它们在线性不可分问题上的优缺点。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的预测结果通过平均法进行融合，从而提高模型的准确性和稳定性。决策树则是一种
文章目录一. 决策树1. 定义2. 决策树的生成3. 损失函数4. 决策树的纯度5. 决策树的分割方式—— 非线性6. 剪枝7. one-hot7. 单棵决策树缺点8. 代码实现决策树二. 随机森林1. 定义2. 随机森林运行机制3. 随机森林的中心思想 —— 并行思想4. 随机森林与逻辑回归5. 代码实现随机森林 一. 决策树1. 定义逻辑回归是一种线性用监督的离散型分类模型 决策树是一种非线
第8章 方差分析与实验设计8.1 方差分析的基本原理 方差分析（ANOVA）：通过对数据误差的分析来判断各分类自变量对数值因变量影响的一种统计方法。自变量对因变量的影响也称为自变量效应，而影响效应的大小则体现为因变量的误差里有多少是由于自变量造成的。因此，方差分析就是来检验这种效应是否显著。
一元线性回归基本概念分类与回归一元线性回归代价函数相关系数梯度下降法推导代码实现梯度下降法Python代码实现从0开始借助python库matlab代码实现参考文章链接 基本概念分类与回归什么叫做回归？回归是相对分类而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。《统计学习》一书中指出，人们常根据输入输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问
标签（空格分隔）： 机器学习星期二 BlackJack，机器学习星期三 算法星期四 RPC,机器学习星期五 数值这周好爆炸（随便吐槽吐槽）鉴于决策树容易过拟合的缺点，随机森林采用多个决策树的投票机制来改善决策树，我们假设随机森林使用了m棵决策树，那么就需要产生m个一定数量的样本集来训练每一棵树，如果用全样本去训练m棵决策树显然是不可取的，全样本训练忽视了局部样本的规律，对于模型的泛化能力是有害的
如果数据的特征比样本点还多应该怎么办?是否还可以使用线性回归？答案是否定的。多元线性回归的算法，需要输入数据的矩阵是满秩矩阵。如果特征比样本点多，则说明输入矩阵不是满秩矩阵。 为了解决以上问题，我们可以引入 “岭回归”，“lasso法”，“前向逐步回归” 三种缩减方法。 缩减： 通过引入惩罚项，减少不重要的参数，这个技术在统计学中叫做缩减。岭回归上加上一个从而使得矩阵非奇异，进而能对求
提纲：线性模型的基本形式多元线性回归的损失函数最小二乘法求多元线性回归的参数最小二乘法和随机梯度下降的区别疑问学习和参考资料 1.线性模型的基本形式线性模型是一种形式简单，易于建模，且可解释性很强的模型，它通过一个属性的线性组合来进行预测，其基本的形式为： 式（1） 转换成向量形式之后写成：式（2） 为什么说其解释性很强呢，是因为模型的权值向量十分直观地表达
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2023-08-10 13:56:10
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在线性回归的前3篇中，我们介绍了简单线性回归这种样本只有一个特征值的特殊形式，并且了解了一类机器学习的建模推导思想，即： 1.通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数； 2.然后通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型。然后我们推导并实现了最小二乘法，然后实现了简单线性回归。最后还以简单线性回归为例，学习了线性回归的评价指标：均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对MAE以及R方
