我们来看看什么时候会出现无限循环。...这一系列事件可能会导致无限循环。cachedMemocountcachedMemo另一个例子是获取数据时。...此设置会创建潜在的无限循环：postId触发 useEffect 的更改，并且在每次渲染期间重新计算记忆cachedMemo值，可能导致重复调用效果。为了避免无限循环，最好仔细考虑整体流程。...因此，退后一步并理解代码不同部分之间的交互可以帮助我们避免无限循环并决定真正需要包含哪些依赖项我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 ——来自百度百科。 在人工智能领域，机器学习是它的核心，是使计算机具有智能的根本途径。...1.2 线性回归实现逻辑 下面跟着我一起学习下线性回归吧 导入所需的库（此处的依赖库使用到了scikit-learn，暂时先这样子处理） 创建一些样本数据 （此处可以读取文本或者数据库，由于限制，此处使用样例数据...它可以用公式表示为： Y = E ^（b0＋b1 x）/（1 + E ^（b0＋b1 x ）） 2.2 逻辑回归实现逻辑 下面跟着我一起学习下逻辑回归吧 导入所需的库（此处的依赖库使用到了scikit-learn...3、集成决策树：将所有构建好的决策树的结果进行综合。...y_pred)) 预测结果的准确度： 写在最后 本文介绍了什么是线性回归、逻辑回归、随机森林以及已经如何在Python中实现，可以利用pandas对数据进行处理，pandas直观高效的处理数据，并且可以与scikit-learn
那么在机器学习中，能否将多种机器学习算法组合在一起，使计算出来的结果更好呢？这就是集成算法的思想。集成算法是提高算法准确度的有效方法之一，本文将会介绍以下几种算法： 装袋（Bagging）算法。...（scikit-learn对MLP的支持在0.18版之后增加） scikit-learn是一个开源项目，遵守BSD协议，可以将项目应用于商业开发。目前主要由社区成员自发进行维护。...下面将介绍三种装袋模型： 装袋决策树（Bagged Decision Trees）。 随机森林（Random Forest）。 极端随机树（Extra Trees）。...2.1装袋决策树 装袋算法在数据具有很大的方差时非常有效，最常见的例子就是决策树的装袋算法。下面将在scikit-learn中通过BaggingClassifier实现分类与回归树算法。...在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意：采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中可能有重复的样本。
在本文中，我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。 ---- 在梯度提升中，预测是由一群弱学习者做出的。与为每个样本创建决策树的随机森林不同，在梯度增强中，树是一个接一个地创建的。...在本文中，我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。 ? CatBoost 是Yandex开发的深度方向梯度增强库 。它使用遗忘的决策树来生成平衡树。...此参数仅与 Lossguide 和 Depthwise 增长策略一起使用。...max_leaves alias num_leaves —此参数仅与Lossguide 策略一起使用， 并确定树中的叶子数。 ignored_features —表示在培训过程中应忽略的功能。...回归示例 CatBoost在其实施中使用scikit-learn标准。让我们看看如何将其用于回归。 与往常一样，第一步是导入回归器并将其实例化。 ?
小编说：有时提高机器学习算法的准确度很困难，本文将通过scikit-learn介绍三种提高算法准确度的集成算法。...那么在机器学习中，能否将多种机器学习算法组合在一起，使计算出来的结果更好呢？这就是集成算法的思想。集成算法是提高算法准确度的有效方法之一，本文将会介绍以下几种算法： 装袋（Bagging）算法。...（scikit-learn对MLP的支持在0.18版之后增加） scikit-learn是一个开源项目，遵守BSD协议，可以将项目应用于商业开发。目前主要由社区成员自发进行维护。...2.1 装袋决策树 装袋算法在数据具有很大的方差时非常有效，最常见的例子就是决策树的装袋算法。下面将在scikit-learn中通过BaggingClassifier实现分类与回归树算法。...在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意：采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，随机森林对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中可能有重复的样本。
另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ ? 01 树与森林 在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量，通常完全生长的树会带来过拟合问题。...通常取总特征的平方根，或者log2(特征数)+1，在scikit-learn的实现中，支持sqrt与log2，而spark还支持onethird(1/3)。...03 sklearn与mllib scikit-learn和spark中都实现了随机森林，但各自有些细小的区别。...而scikit-learn中，依然当成连续的变量处理，所以在条件判断的时候，才会有house 当有多个最优分割的时候，spark与scikit-learn在选择上也有区别，spark会按属性顺序进行选择...虽然不好解释，但它解决了决策树的过拟合问题，使模型的稳定性增加，对噪声更加鲁棒，从而使得整体预测精度得以提升。
这样做的目的是演示如何将scikit-learn与pandas一起使用。...预处理 为了将这些数据传递到scikit-learn，我们需要将Names编码为整数。...决策树的伪代码 最后，我们考虑生成代表学习的决策树的伪代码。 目标名称可以传递给函数，并包含在输出中。 使用spacer_base 参数，使输出更容易阅读。...包括： get_code –为决策树编写伪代码， visualize_tree –生成决策树的图形。 encode_target –处理原始数据以与scikit-learn一起使用。...与网格搜索类似，参数为： 功能X 目标y （决策树）分类器clf 交叉验证cv的倍数，默认为5 n_iter_search的随机参数设置数目，默认为20。 好的，我们已经定义了所有函数。
用 Scikit-Learn 库进行机器学习 为什么选择 Scikit-Learn？...初次使用时，作者建议你过一遍下面的 Kaggle 案例，它目的是试图对泰坦尼克号上的乘客是否最有可能生还作出预测。...决策树 决策树预测结果背后最简单但最有效的方法之一，它们被用于很多方面（如随机森林）。...第二步循环多个主题后，再看一遍第一步的资源，抓住主要的推导与细节。 后面作者从全连接网络、循环网络、卷积网络和自编码器等模块介绍了很多学习资源，详细内容请查看原 GitHub 项目。...回复“3”加入知识星球，和大牛一起学习！ 近期热文： 比Hive快500倍！
因此，我们希望有一个新的解决方案，将我们的数据分布在与 Spark ML不同的维度上。当我们使用小型或中型数据时，将数据拟合到内存中将不再是问题。...在随机森林的例子中，我们希望将训练数据完整地派送给每个执行器，在每个执行器上拟合一个独立的决策树，并将那些拟合好的决策树收回，从而集成随机森林。...这些估计器可以与 Spark 一起使用，也可以不与 Spark 一起使用。 特征编码：使用 Encoderizer 对特征进行灵活编码。 Encoderizer 可以使用或不使用Spark 并行化。...这些模型都已在 scikit-learn 中集成，用户可以使用 sk-dist 元估计器直接实现。 中小型数据：大数据无法与 sk-dist 一起使用。...值得引起注意的是，虽然神经网络和深度学习在技术上可以与 sk-dist 一起使用，但这些技术需要大量的训练数据，有时需要专门的硬件设施才能工作。
对于回归类问题，可以根据自变量与因变量的相关性，去除相关系数低的特征。 卡方检验适用于两个离散型变量之间的关联程度，可以用于筛选分类问题中的离散自变量。 2....Wrapper 封装类的方法是将特征选择和机器学习模型合并到一起来考虑，通过迭代使用不同的特征组合来训练机器学习的模型，根据模型的效果来筛选对应的特征。根据迭代的方式，分为以下3类 1....前向选择法，放入模型的特征依次增多，每次循环放入能最大限度提升模型效果的特征，直到任何特征都不能提升模型表现 2....后向选择法，与前向选择法相反，第一次循环就放入所有特征，然后每次循环，剔除最不显著的特征，直到模型收敛 在实践中，最常用的是递归特征消除法，全称如下 recursive feature elimination...随机森林由多颗决策树组成，决策树节点在分裂时，考虑的该特征对树的不纯度的减少程度，对于随机森林，计算的则是多颗树的平均值。
本章将介绍如何训练、处理、调整、可视化和评估基于树的模型。 训练决策树分类器 问题描述 使用决策树训练分类器。...寻找使不纯度降低的决策规则的过程会被递归执行，直到所有叶子节点都变为纯节点（即仅包含一种分类）或达到某个终止条件。...decisiontree = DecisionTreeRegressor(random_state=0) # 训练模型 model = decisiontree.fit(features, target) 讨论 决策树回归模型与决策树分类模型的工作方式类似...在 scikit-learn 中，决策树回归模型可以用 DecisionTreeRegressor 构建。...，是决策树分类器的优点之一，这也使决策树成为机器学习中解释性最好的模型之一。
用 Scikit-Learn 库进行机器学习 为什么选择 Scikit-Learn？...机器学习与 Scikit-Learn Scikit-Learn 是最完整、最成熟以及完档最完整的机器学习任务库之一。...初次使用时，作者建议你过一遍下面的 Kaggle 案例，它目的是试图对泰坦尼克号上的乘客是否最有可能生还作出预测。...决策树 决策树预测结果背后最简单但最有效的方法之一，它们被用于很多方面（如随机森林）。...第二步循环多个主题后，再看一遍第一步的资源，抓住主要的推导与细节。 后面作者从全连接网络、循环网络、卷积网络和自编码器等模块介绍了很多学习资源，详细内容请查看原 GitHub 项目。
系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接： 文末附代码关键字，回复即可下载。 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归。...先看看训练好的决策树长什么样？ 来，我们一起看下这个决策树是怎么分类的？ 2....我们可以通过降维（后面会讲）的方法进行降维，使数据有一个好的方向特征。...再一个，决策树通常对数据集中的小的变化比较敏感，比如，我们移除iris数据集中的某些数据（见代码）后，我们将会得到一个完全不同的决策树，如下图： 下集我们将介绍的集成算法可以通过多颗决策树共同决策的方法来解决稳定性的问题...然后我们又学习了一下决策树回归的相关知识，以及进行了相关实战。最后我们从决策树的稳定性方面对决策树模型进行了一些优缺点分析。希望通过本文我们能一起更清楚的了解决策树。
一个关于Scikit-Learn的简明介绍：Python机器学习库 如果你是一个Python程序员，或者你正在寻找一个牛逼的库，使你可以应用机器学习到生产系统上，那么你会要认真考虑的库就是scikit-learn...在这篇文章中，你会得到一个scikit-learn库的概述和有用的参考。 它从哪里来？ Scikit-learn最初是由David Cournapeau在2007年的Google夏季代码项目开发的。...什么是scikit-learn？ Scikit-learn通过Python中的统一接口提供了一系列监督和非监督学习算法。...Supervised Models（监督学习）:繁多的数组有着并不限于广义线性模型，判别分析，朴素贝叶斯，lazy方法，神经网络，支持向量机和决策树。...在这个例子中，我们使用分类和回归（CART）决策树算法来模拟鸢尾花数据集。此数据集作为示例数据集与库一起提供并加载。用分类器拟合数据，然后对训练数据进行预测。最后，表示出分类精度和混淆矩阵。
例如，在经济学中，用于分析GDP与投资、消费、出口等因素的关系；在市场营销中，预测销售额与广告支出、价格、季节因素等的关系。...下面我将展示使用NumPy手动实现简单线性回归以及使用Scikit-Learn库的示例。...3.决策树与随机森林： 应用方式：决策树是一种直观展示分类或回归规则的模型，通过一系列内部节点的条件测试和外部节点的结果来做出预测。...python实现统计建模决策树与随机森林 在Python中实现统计建模的决策树与随机森林通常涉及到使用scikit-learn库，这是一个广泛使用的机器学习库，提供了丰富的算法实现，包括决策树和随机森林...python实现统计建模主成分分析（PCA）与因子分析 在Python中实现主成分分析（PCA）和因子分析，你可以使用scikit-learn库，它提供了简单且高效的方法来执行这些操作。
在本文中，我将简要介绍这个库，并提到它与常用库scikit-learn的主要区别，并展示一个在实践中使用chefboost的快速示例。...与scikit-learn相比，chefboost有三个突出的特点: 支持类别特征，这意味着我们不需要对它们进行预处理，例如，独热编码。...另外，与scikit-learn的另一个区别是，chefboost主要使用函数而不是类。 对模型进行训练后创建了一个新文件——> rules.py。...我们可以自然地循环整个数据，但这不如scikit-learn的预测方法方便。 我们可以做的是使用evaluate函数运行一个求值。...最后，我想比较一下chefboost和scikit-learn的速度。当然，后一个库中的决策树需要不同格式的数据，因此我们相应地准备数据。
进行机器学习 5.1 从表格文本文件读取数据集 5.2 基本数据处理 5.3 面向对象的编程和 Python 类 5.4 Scikit-Learn 简介 5.5 Scikit-Learn Transformer...API 5.6 Scikit-Learn 管道 第三部分：基于树的方法 L06：决策树 6.1 决策树简介 6.2 递归算法和 Big-O 6.3 决策树的类型 6.4 分割标准 6.5 基尼系数...& 熵与误分类误差：阐释在 CART 决策树的信息增益方程式中，为什么要使用熵（或基尼）代替误分类误差作为杂质度量 6.6 改进和处理过拟合：将决策树的一些问题（例如过拟合）融合在一起并讨论改进方法，例如增益比...、预剪枝和后剪枝 6.7 代码示例：如何使用 scikit-learn 训练和可视化决策树的快速演示 L07: 集成方法 7.1 集成方法简介：讨论了包括绝对多数投票法（majority voting...4场技术工作坊分享智慧城市、智能出行、华为开源生态与边缘智能引擎等话题，2场黑客松等你来战。 点击阅读原文，选择你感兴趣的环节，立即报名。
系列五我们一起学习并实战了支持向量机的分类和回归，见下面链接： 机器学习三人行(系列七)----支持向量机实践指南(附代码) 今天，我们一起学习下决策树算法，该算法和SVM一样，既可以用来分类，也可以用来回归...先看看训练好的决策树长什么样？ ? 来，我们一起看下这个决策树是怎么分类的？ 2....我们可以通过降维（后面会讲）的方法进行降维，使数据有一个好的方向特征。...下集我们将介绍的集成算法可以通过多颗决策树共同决策的方法来解决稳定性的问题。 五....然后我们又学习了一下决策树回归的相关知识，以及进行了相关实战。最后我们从决策树的稳定性方面对决策树模型进行了一些优缺点分析。希望通过本文我们能一起更清楚的了解决策树。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
