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一套完整的基于随机森林的机器学习流程(特征选择、交叉验证、模型评估))

为了展示随机森林的操作,我们用一套早期的前列腺癌和癌旁基因表达芯片数据集,包含102个样品(50个正常,52个肿瘤),2个分组和9021个变量 (基因)。(https://file.biolab.si/biolab/supp/bi-cancer/projections/info/prostata....

2021-11-23
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值得思考,机器学习模型做出的决策是你想要的吗?

区分预测模型和分类模型是很重要的一个事情。在很多决策应用中,分类模型代表着一个“不成熟”的决定,它组合了预测模型和决策制定,但剥夺了决策者对错误决定带来的损失的控制权 (如随机森林中的服从大多数原则,51棵树预测...

2021-11-23
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PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化

弱学习器是一个非常简单的模型,尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久,Boosting 就是一个理论概念,而 AdaBoost(自适应提升)算法是该想法的第一个成功方法。...

2021-11-23
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如何领先90%的程序猿小哥哥?

在当下行业大地震的环境中,如何不让自己陷入被替代或被裁员的危机?掌握硬技术,向技术要红利非常重要!

2021-11-04
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《机器学习与R语言实战》笔记一

提出问题、数据采集、数据清洗、基础数据分析、高级分析和模型评估 直接上代码呀!数据下载,需要科学地上网下载地址

2021-11-02
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机器学习--决策树算法

在生活中,“树”这一模型有很广泛的应用,事实证明,它在机器学习分类和回归领域也有着深刻而广泛的影响。在决策分析中,决策树可以明确直观的展现出决策结果和决策过程。如名所示,它使用树状决策模型。它不仅仅是在数据挖掘...

2021-10-26
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『数据挖掘十大算法 』笔记一:决策树

C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART

2021-10-19
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爱我中华

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。...

2021-10-13
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监督学习算法的发展史和它们之间的关系:从文氏图到回归、决策树、支持向量机和人工神经网络

在这篇文章中,我将解释有监督的机器学习技术如何相互关联,将简单模型嵌套到更复杂的模型中,这些模型本身嵌入到更复杂的算法中。接下来的内容将不仅仅是一份模型备用表,也不仅仅是一份监督方法的年表,它将用文字、方程和图...

2021-10-09
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基于 Openpose 实现人体动作识别

伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用,基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用,并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面,不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行...

2021-09-27
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