在scikit-learn中，RandomForest的分类器是RandomForestClassifier，回归器是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第一部分是Bagging框架的参数，第二部分是CART决策树的参数。 一、Bagging框架的参数： 1. n_ ...
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2018-07-02 19:23:16
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Adaboost(Adaptive Boosting 自适应增强的缩写) 自适应表现及思路：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用到来训练下一个基本分类器，同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直达到某个预定的足够小的错误率或预先指定的最大迭代次数 算法流程：1）初始化训练数 ...
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2018-07-02 16:12:20
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定义：随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定建树过程： ...
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2018-07-02 13:32:52
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在机器学习的过程中，我们经常会遇见过拟合的问题。而输入数据或features的维度过高就是导致过拟合的问题之一。。维度越高，你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏，这对机器学习算法基本都是灾难性的。所有出现了很多降维的方法。今天我们要讨论的就是LDA降维。 LDA降维的思路是：如果两类数据线性可分， ...
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2018-06-29 14:17:04
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一、原理 Exact and Consistent Interpretation for Piecewise Linear Neural Networks: A Closed Form Solution KDD2018的这篇文章，指出对于采用分段线性激活函数如Relu、最后接softmax的深度学习 ...
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2018-06-28 19:25:05
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1.什么是生物信息学，如何理解其含义？ 答：生物信息学有三个方面的含义： 1) 生物信息学是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配 、分析和解释的所有方面。 2) 生物信息学是把基因组DNA序列信息分析作为源头，破译隐藏在DNA序列中的遗传语言，特别是非编码区的实质；同时在发现了新基 ...
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2018-06-28 14:05:46
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回顾上一节课，我们了解视觉识别，特别是图像分类，这确实是一个非常困难的问题，因为我们必须考虑到这些可能的变化，并使得当我们在识别这些类型时，分类器能够在面对这些变化时具有鲁棒性，例如对猫的识别，似乎存在着难解决的问题，我们仅需要知道如何解决这些问题，同时我们还必须能够在成千上万的其他类型中解决这些问 ...
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2018-06-25 22:57:08
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机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线 在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”： 混淆矩阵 True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数，是正的，也预测正的 True Negative(真负，TN)：将负类预测为负 ...
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2018-06-21 17:40:14
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如线性回归一样,我们也分成了训练集和测试集. 用训练集进行分类器的学习,用测试集来评估分类错误. 分类错误: 测试集 -> 隐藏类型标签 -> 放到分类器进行处理 -> 得出结果 -> 与定义好的类型标签进行比较 错误率: 分类错误数/总句子数 正确率: 分类正确数/总句子数 那么,什么样的正确率才 ...
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2018-06-20 21:19:17
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