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决策树算法简单应用

sklearn import tree # visualize code from sklearn.externals.six import StringIO import pydotplus # 决策树算法...# 初步的两个特性的判断，[重量，表皮光滑度](对于水果，可以是：1=光滑，0=粗糙) # 结论标签，1=苹果，0=橘子 features = [[140,1],[130,1],[150,0],[170,0...[130,0]] features_names = ['重量','表皮光滑度'] labels = [0, 0, 1, 1, 0, 1] label_name = ['橘子','苹果'] #调用决策树算法的核心语句...tree.DecisionTreeClassifier() dt= dt.fit(features, labels) #测试数据，预测[200,1] print(dt.predict([[200,1]])) # 可以根据测试数据，得到预测的结果...150,0],[170,0],[150,1],[130,0]] features_names = ['重量','表皮光滑度'] labels = [0, 0, 1, 0, 0, 1] 则[200,0]的预测结果是

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gbdt算法_双色球最简单的算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。目录 ==——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。...解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍）版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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小白入门最简单的机器学习算法

有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集工欲善其事，必先利其器。...：有花萼、花瓣和花蕊三个部分，花萼就是绿色的那部分在最外边，然后是花瓣，最里面是花蕊....训练数据测试测试集的数据看准确率得分最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。

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最快最简单的排序算法：桶排序

现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场的我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。...其实很简单。只需要将for(i=0;i=0;i–)就OK啦，快去试一试吧。这种排序方法我们暂且叫他“桶排序”。...因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？

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简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法

一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。例如对于如下数据集 ?...决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型 ? （决策树模型）先是根据第一个属性将一部份数据区分开，再根据第二个属性将剩余的区分开。 ...实现决策树的算法有很多种，有ID3、C4.5和CART等算法。下面我们介绍ID3算法。...二、ID3算法的概述 ID3算法是由Quinlan首先提出的，该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 ...通过迭代的方式，我们就可以得到这样的决策树模型。 ? （ID3算法基本流程）三、划分数据的依据 ID3算法是以信息熵和信息增益作为衡量标准的分类算法。

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简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法

一、决策树分类算法概述 决策树算法是从数据的属性（或者特征）出发，以属性作为基础，划分不同的类。...决策树算法的思想是基于属性对数据分类，对于以上的数据我们可以得到以下的决策树模型（决策树模型）先是根据第一个属性将一部份数据区分开，再根据第二个属性将剩余的区分开。 ...实现决策树的算法有很多种，有ID3、C4.5和CART等算法。下面我们介绍ID3算法。...二、ID3算法的概述 ID3算法是由Quinlan首先提出的，该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 ...通过迭代的方式，我们就可以得到这样的决策树模型。（ID3算法基本流程）三、划分数据的依据 ID3算法是以信息熵和信息增益作为衡量标准的分类算法。

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凯撒加密算法（最简单的对称加密）

凯撒算法概述凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒（Julius Caesar）创造的，用于加密通过信使传递的作战命令。它将字母表中的字母移动一定位置而实现加密。...这里，移动的位数“2”是加密和解密所用的密钥。...只要传入明文和偏移量即可加密，解密需要传入密文和负的偏移量就可以解密。...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jgnnq 解密后：Hello 安全性凯撒密码由于加解密比较简单，密钥总共只有 26 个，攻击者得到密文后即使不知道密钥，也可一个一个地试过去，最多试...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jhpqu 解密后：Hello

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简单易学的机器学习算法——梯度提升决策树GBDT

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现...对于参数的求解方法有很多，如梯度下降法。 2、梯度下降法梯度下降法（Gradient Descent，GD）算法是求解最优化问题最简单、最直接的方法。...三、Gradient Boosting Decision Tree 在上面简单介绍了Gradient Boost框架，梯度提升决策树Gradient Boosting Decision Tree是Gradient...1、分类回归树CART 分类回归树CART算法是一种基于二叉树的机器学习算法，其既能处理回归问题，又能处理分类为题，在梯度提升决策树GBDT算法中，使用到的是CART回归树算法，对于CART树算法的更多信息...，可以参考简单易学的机器学习算法——分类回归树CART。

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Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

摘要：从零开始学习机器学习最简单的 kNN 算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。...---- 02 kNN 算法介绍接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步：了解 kNN 算法思想掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过）最后用简单的 Python 代码实现在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...我们使用 Python 手写完成了一个简易的 kNN 算法，是不是不难？如果觉得难，来看一个更简单的方法：调用 sklearn 库中的 kNN 算法，俗称调包，只要 5 行代码就能得到同样的结论。...你可以看到，sklearn 调包虽然简单，不过作为初学者最好是懂得它背后的算法原理，然后用 Python 代码亲自实现一遍，这样入门机器学习才快。

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Python手写机器学习最简单的KNN算法

作者｜苏克1900 来源｜高级农民工（ID：Mocun6）摘要：从零开始学习机器学习最简单的 KNN 算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。...---- 02 kNN 算法介绍接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步：了解 kNN 算法思想掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过）最后用简单的 Python 代码实现在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...我们使用 Python 手写完成了一个简易的 kNN 算法，是不是不难？如果觉得难，来看一个更简单的方法：调用 sklearn 库中的 kNN 算法，俗称调包，只要 5 行代码就能得到同样的结论。...你可以看到，sklearn 调包虽然简单，不过作为初学者最好是懂得它背后的算法原理，然后用 Python 代码亲自实现一遍，这样入门机器学习才快。

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简单易学的机器学习算法——梯度提升决策树GBDT

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）算法是近年来被提及比较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现...三、Gradient Boosting Decision Tree 在上面简单介绍了Gradient Boost框架，梯度提升决策树Gradient Boosting Decision Tree是Gradient...Boost框架下使用较多的一种模型，在梯度提升决策树中，其基学习器是分类回归树CART，使用的是CART树中的回归树。...1、分类回归树CART 分类回归树CART算法是一种基于二叉树的机器学习算法，其既能处理回归问题，又能处理分类为题，在梯度提升决策树GBDT算法中，使用到的是CART回归树算法，对于CART树算法的更多信息...，可以参考简单易学的机器学习算法——分类回归树CART。

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特斯拉一面，竟是最简单的算法题

写在前面这道题不要说是特斯拉，可能放眼所有存在“算法笔面”环节的互联网公司，也是标准 Easy 水平。...以至于遇到该题目的同学都有“准备过于充分”的感觉：题目描述平台：LeetCode 题号：3 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的「最长子串」的长度。...return ans; }; 时间复杂度：虽然有两层循环，但每个字符在哈希表中最多只会被插入和删除一次，复杂度为 O(n) 空间复杂度：使用了哈希表进行字符记录，复杂度为 O(n) 总结现在看来这道题确实简单到离谱...说明在那个算法笔面刚出现，甚至是 LeetCode 刚建站，总共只有 150 道题目的那个年代，像「滑动窗口」这样的知识点，还不被大家所掌握，绝大多数只能给出双层循环的 O(n^2) 解法。...反观现在的笔试面试，一些在招聘市场"供过于求"的公司，有时候还会把网络流搬上桌面 ... 可见，算法内卷的道路只会放缓，不会停止，没有尽头。

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【看图识算法】这是你见过最简单的 “算法说明书”

Quicksort算法快速排序（Quicksort）是基于“分治法”的高效排序算法。随机选择划分元素是避免最坏情况runtime好策略。...Bogo排序 Bogo排序（Bogo sort）也称为愚蠢排序，是一种简单但效率非常低的排序算法。...这个人可以使用他的私有密匙来创建数字签名，从而显示消息的真实性。二分搜素算法二分搜素算法（Binary search）是一种用于在有序数组中查找某个值的位置的快速搜索算法。...graph scan算法 graph scan算法遍历图中所有可到达的节点。它的行为可以通过插入不同的数据结构来改变：使用无序集合导致随机搜索，使用堆栈产生深度优先搜索，使用队列产生广度优先搜索。...Fleury算法 Fleury算法，这是一种在图中求解欧拉路径的优雅方法——一次只通过每条边一次的路径。注：IDEA是SándorP.

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决策树算法

什么是决策树/判定树（decision tree)? 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。...树的最顶层是根结点。 ? 决策树 2. 构造决策树的基本算法 ? 3. 熵（entropy）概念香农指出，一条信息的信息量和它的不确定性之间有着直接的关系。因此可以使用信息熵来描述信息量的多少。...变量的不确定性越大，熵也就越大 4. 决策树归纳算法（ID3） 1970-1980， J.Ross....其他算法： C4.5: Quinlan Classification and Regression Trees (CART): (L. Breiman, J. Friedman, R....决策树的优点：直观，便于理解，小规模数据集有效 8.决策树的缺点：处理连续变量不好类别较多时，错误增加的比较快可规模性一般【注】：本文为麦子学院机器学习课程的学习笔记

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【久远讲算法3】数组——最简单的数据结构

前言：前面两篇文章，我们对算法以及时空复杂度进行了详细的讲解，但是，这其实是远远不够的，时空复杂度只是我们算法学习中的冰山一角，下面让我们通过数组的学习来正式打开算法与数据结构的大门吧！...什么是数组关于数组，虽然它是数据结构世界里最常用以及最简单的，但是之前仍有同学向我反馈：数组难以理解！那我们就来对数组进行详细的讲解，帮助大家解惑。...对于数组来说，读取元素是最简单的操作。由于数组在内存中顺序存储，所以只要给出一个数组下标，就可以读取到对应的数组元素。...尾部插入在 java 和 c 语言中，尾部插入是最简单的方法,我们只需要对数组进行一次循环找到要插入的位置，然后进行赋值即可。...删除简单的地方在于，我们无需关心下标是否会越界，容量是肯定不会超过申请的大小的。

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决策树:最清晰明了的分类模型

决策树属于监督学习算法的一种，根据原始输入数据中的特征，构建一个树状模型来进行分类。比如探究早晨是否出去打网球的例子，输入数据如下 ? 一共有14个样本，其中9个早上都出去打球，5个早上没出去打球。...决策树的构建，是一个递归的过程，从根节点开始，不断选择信息增益大的特征作为节点，依次进行拆分，直到信息增益很小或者没有特征可以选择为止。基于熵模型的信息增益先后出现了两种算法。...除了基于熵的信息增益，还有一种CART算法，该算法扩展了传统的决策树，既可以进行回归，也可以进行分类。...上述3种算法的比较如下 ? 对于决策树而言，常见的问题是过拟合。此时，就需要通过剪枝来优化决策树，所谓剪枝，就是去除决策树中的某些分支。根据生成决策树和剪枝的顺序，可以分为以下两种策略 1....默认使用的就是CART算法，同时通过可视化决策树，可以让我们清晰的了解决策的过程。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！

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R分类算法-决策树算法

决策树（Decision Tree）它通过对训练样本的学习，并建立分类规则，然后依据分类规则，对新样本数据进行分类预测，属于有监督学习。...优点： 决策树有易于理解和实现； 决策树可处理数值型和非数值型数据；基于条件的决策树在party包里 install.packages(“party”) ctree(formula,data...) formula 建模表达式 data 训练数据 predic数据预测 predict(model，newdata=data.test) model 通过训练样本得到的模型...newdata 需要预测的测试数据代码实现： #install.packages("party") library(party) data <- read.csv("data.csv") formula...0.91242236 0.08757764 Plans to attend 0.32531646 0.67468354 可以看到，决策树准确率

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决策树剪枝算法：REPPEPCCP算法

决策树算法生成的一颗完整的决策树会非常的庞大，每个变量都被详细地考虑过。在每一个叶节点上，只要继续分支就会有信息增益的情况，不管信息增益有多大，都会进行分支操作。...预剪枝具有思想直接、算法简单、效率高的特点，适合解决大规模问题。但如何准确地估计何时停止树地生长（即上述方法中的深度或者阈值），针对不同情况下的问题会有很大差别，需要一定的经验进行判断。...后剪枝后剪枝的核心思想是让算法生成一颗完全生长的决策树，然后经过计算决定是否剪枝（自底向上:REP、CCP，自顶向下：PEP）。...该算法是自底向上依次遍历所有的子树，直至没有任何子树可以替换使得在验证集上的表现得以改进时，算法就可以终止。...,T_M\} 中选出一个最好的决策树 参考文献百面机器学习-hulu 决策树的剪枝：REP/PEP/CCP算法 决策树-剪枝算法（二）

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升级R最简单最直接的方法

升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。...由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。...现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。...你需要做的只是： install.packages("installr") library(installr) updateR() 然后就会提示最新的R版本，和是否需要拷贝老版本的R程序包目录，是否需要移除老的程序包目录以及是否更新新的版本中的程序包...一切搞定之后会提醒你是否需要打开新的RGui，程序会默认将系统的默认R设置为最新版，因此RStudio也会自动切换到最新的R版本。

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升级R最简单最直接的方法

升级R一直是一件比较痛苦的事情，你需要先安装新的R，然后在逐一安装以前装过的包。最快的办法也是把以前的包文件夹拷到新的R中，然后在新的版本中运行包更新。...由于官方的源一般都提供最新R版本的二进制文件，所以为了更好的稳定性一般也要跟着升级。所以这是一件相对痛苦又不得不做的事情。...现在installr程序包提供了自动化升级的途径，你只需要回答几个问题就可以将R升级至最新版本，同时相应的程序包也会及时的得到更新。...你需要做的只是： install.packages("installr") library(installr) updateR() 然后就会提示最新的R版本，和是否需要拷贝老版本的R程序包目录，是否需要移除老的程序包目录以及是否更新新的版本中的程序包...总的来看，R的升级还是很成功的，使用起来也很方面。

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