随机森林是最流行、最强大的机器学习算法之一。它是机器学习集成算法中的一种，可称之为自助集成（Bootstrap Aggregation）或袋装法（Bagging）。
原始数据 –> 数据特征工程（训练数据和测试数据） –> 选择合适的算法进行学习 –> 建立模型 –> 模型评估(测试数据) –> 判断模型是否合格 –> 模型应用（一般以API的形式提供）
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。
美赛马上来了，总结一下这些年参赛的算法(我打编程位)，数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ
我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。集成学习（Ensemble Learning）类似于这种思想，集成学习结合了来自多个模型的预测，旨在比集成该学习器的任何成员表现得更好，从而提升预测性能（模型的准确率），预测性能也是许多分类和回归问题的最重要的关注点。
数据集的大小基本上可以确定您选择的机器学习模型。对于较小的数据集，经典的统计机器学习模型（例如回归，支持向量机，K近邻和决策树）更加合适。相比之下，神经网络需要大量数据，并且只有当您拥有成千上万个或者更多的训练数据条目时，神经网络才开始变得可行。通过 bagging ， boosting 以及 stacking 等方法，经典统计模型可以进一步改进其性能。现有许多封装好的 Python 库可以调用实现以上模型功能，其中最著名的可能是 scikit-learn 。对于较大的数据集，神经网络和深度学习方法更为常用。在学术界中， PyTorch 以及 TensorFlow 通常用于实现这些架构。 特征工程对于较小的数据集非常重要。如果通过精心设计其特征，则可以大大提高模型的性能 。将化学成分转换成可用于机器学习研究的可用输入特征的常用方法是基于成分的特征向量（Composition-based Feature Vectors, CBFVs），例如 Jarvis , Mapie , Mat2Vec , Oliynyk 。这一系列的CBFVs包含了通过实验得出的值，通过高通量计算来得到的值，或者使用机器学习技术从材料科学文献中提取的值。除了使用CBFVs来进行特征化数据，您还可以尝试对元素进行简单的 one-hot 编码。这些CBFV特征化方案以及特征化化学成分都包含在GitHub项目中。 对于足够大的数据集和更有学习能力的架构，例如深度全连接网络 或者新兴的注意力机制架构（比如CrabNet），与简单的 one-hot 编码相比，特征工程和输入数据中领域知识的集成（例如CBFVs的使用）可能会变得无关紧要，并且不会为更好的模型性能做出贡献 。因此，由于需要整理和评估针对您的研究的领域知识功能，您可能会发现寻找其他的数据源，采用已经建立好的特征模式，或者使用不需要领域知识的学习方法会更有益。
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树与逻辑回归的分类区别也在于此，逻辑回归是将所有特征变换为概率后，通过大于某一概率阈值的划分为一类，小于某一概率阈值的为另一类；而决策树是对每一个特征做一个划分。另外逻辑回归只能找到线性分割（输入特征x与logit之间是线性的，除非对x进行多维映射），而决策树可以找到非线性分割。
癫痫是一种中枢神经系统疾病（CNS），在美国影响约1.2％（340万人），全球影响超过6500万。此外大约每26人中就有一人会在其一生中的某个时刻患上癫痫症。癫痫发作的种类很多，每种都有不同的症状，如失去意识，抽搐运动或混乱。有些癫痫发作在视觉上难以察觉; 患者通常会表现出一些症状，例如在短时间内没有反应或茫然地凝视。癫痫发作可能意外发生，并可能导致诸如摔倒，咬舌头或失去对一个人的尿液或粪便的控制等伤害。因此这些是为什么癫痫发作检测对于怀疑易患癫痫发作的医疗监督患者至关重要的一些原因。
一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。
1.统计学基本概念 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 注意：分类变量如“行业”，其变量值可以为“
在本文的前两部分中，我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理，将这些数据分为训练集、验证集和测试集，除此之外，我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。
数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ
使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库
记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频（文末阅读原文，进行观看）。
大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
什么是超参数? 今天，隐藏着数学世界的算法只需要几行代码就可以训练出来。它们的成功首先取决于训练的数据，然后取决于用户使用的超参数。这些超参数是什么? 超参数是用户定义的值，如kNN中的k和Ridge
我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失的面积（英亩）；氧浓度（毫克/升）；水流段的最大深度（以厘米为单位）；硝酸盐浓度（毫克/升）；硫酸盐浓度（毫克/升）；以及采样日期的水温（以摄氏度为单位）。
GNNWLR 集成了地理空间和神经网络，结合 Shapley 加性解释理论，不但能够大幅提升预测的准确性，并且能够在复杂的空间场景中提升矿物预测的可解释性。
最近由于一直在用Spark搞数据挖掘，花了些时间系统学习了一下Spark的MLlib机器学习库，它和sklearn有八九分相似，也是Estimator，Transformer，Pipeline那一套，各种fit，transform接口。sklearn有多好学，MLlib就有多好学，甚至MLlib还要更加简单一些，因为MLlib库中支持的功能相对更少一些，并且MLlib基于DataFrame数据比sklearn基于numpy array会更加直观一些。
选文/校对 | 姚佳灵 翻译 | 郭姝妤 导读 想去机器学习初创公司做数据科学家？这些问题值得你三思！ 机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。它们可能是未来的特斯拉、谷歌。 对于有职业抱负的你来说，看好一家好的创业公司团队后，如何能够脱颖而出，进入一家靠谱的创业团队呢？ 想得到这样的工作并不容易。首先你要强烈认同那个公司的理念、团队和愿景。同时你可能会遇到一些很难的技术问题。而这些问题则取决于公司的业务。他们是咨询
但在实际生活中，有更多的观察值，更多的解释变量。随着两个以上的解释变量，它开始变得更加复杂的可视化。
随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据
集成学习（Ensemble Learning）作为一种流行的机器学习，它通过在数据集上构建多个模型，并集成所有模型的分析预测结果。常见的集成学习算法包括：随机森林、梯度提升树、Xgboost等。
在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉，得到很多读者朋友的点赞和支持，本期我们继续分享SVM模型的其他知识，即两个实战的案例，分别用于解决分类问题和预测问题。本文所使用到的数据集，读者朋友可以在文末找到下载链接。
为什么LR需要归一化或者取对数，为什么LR把特征离散化后效果更好，为什么把特征组合之后还能提升，反正这些基本都是增强了特征的表达能力，或者说更容易线性可分吧 naive bayes和logistic regression的区别http://m.blog.csdn.net/blog/muye5/19409615
随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
在本文中，我将向您介绍集成建模的基础知识。另外，为了向您提供有关集合建模的实践经验，我们将使用R对hackathon问题进行集成。
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
想必很多人还不知道Numerai吧，有志于从事量化方向的同学可以重点关注下。Numerai 是一家初创公司，以举办专业数据锦标赛（类似kaggle）为其对冲基金寻找最佳交易策略而闻名。同时，它能将世界各地数据学家的股市预测模型“众包”出去。同时，Numerai创建了自己的加密货币，名为Numeraire（NMR）。近日，Numerai通过ICO完成了300万美元融资，Placeholder、Union Square等公司参投。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）
我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。
1、为什么要做特征选择 在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。
在传统的算法建模过程中，影响算法性能的一个重要环节、也可能是最为耗时和无趣的一项工作就是算法的调参，即超参数优化（Hyper-parameter Optimization，HPO），因此很多算法工程师都会调侃的自称"调参侠"。近期在研究一些AutoML相关的论文和实现，而在AutoML中的一个核心组件就是HPO。借此机会，本文梳理总结Python中三种常见的可实现HPO的库，并提供一个简单的示例。
纯机器学习（ML）模型的训练与建立端到端的数据科学解决方案与实际企业需要之间存在巨大差异。 本文总结了我们团队与来自不同行业的数十家企业客户（包括制造业，金融服务业，零售业，娱乐业和医疗保健业等）合作两年后所总结的经验教训。 企业面临的最常见的ML问题是什么？除了训练ML模型之外还有什么？ 如何解决数据收集问题？ 如何扩展到大型数据集？ 为什么特征工程如此重要？ 如何从生产中的模型转变为功能完备的系统？ 我们是否需要数据科学平台？
随机森林(Random Forest)是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。例如用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。随机森林能够用于分类和回归问题，可以处理大量特征，并能够帮助估计用于建模数据变量的重要性。我们先了解随机森林中森林和随机的概念。
# 决策树,随机森林 # 决策树结构:if-then # 信息熵: # 例:第一届世界杯32支球队 每个队伍冠军概率1/32 # 可得 log32(程序员认为的log一般都默认是以2为底) = -(1/32*log(1/32)+1/32*log(1/32).....) # 2018 第21届世界杯根据历史数据获胜概率不同 log32 > -(1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4).....) # 几个log的和即为信息
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股票市场异常是指那些与传统金融理论不符合的现象，这些现象可能导致投资组合表现出色或者糟糕。机器学习技术可以帮助我们更好地理解这些异常，并提高投资组合的表现。
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习相关的书里，很难找到关于特征
内容一览：长效注射剂是解决慢性病的有效药物之一，不过，该药物制剂的研发耗时、费力，颇具挑战。对此，多伦多大学研究人员开发了一个基于机器学习的模型，该模型能预测长效注射剂药物释放速率，从而提速药物整体研发流程。
离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力
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