1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。
随机森林是一种集成学习算法，属于Bagging类型，通过组合多个决策树的预测结果得出最终的预测结果。
年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性
决策树是一种常见的机器学习方法，其核心思想是相同（或相似）的输入产生相同（或相似）的输出，通过树状结构来进行决策，其目的是通过对样本不同属性的判断决策，将具有相同属性的样本划分到一个叶子节点下，从而实现分类或回归. 以下是几个生活中关于决策树的示例.
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
算法步骤:随机森林由LeoBreiman于2001年提出，它通过自助法（Bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合。 然后根据自助样本集生成k个分类树，这k个分类树组成随机森林。 新数据的分类结果按各分类树投票多少形成的分数而定。 采样与完全分裂 两个随机采样的过程，Random Forest对输入的数据要进行、列的采样。 对于行采样，采用有放回的方式，采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。 列采样，在得到的样本中，从M个特征中，选择m个（m << M）。 对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。 完全随机的取样方式使得每棵树都有过学习的可能，但是因为数量足够多使得最后的模型过学习的可能性大大降低 随机森林在最后输出时采取的是Majority-voting。
该文件定义了规则引擎的接口和主要结构,包括Rule,Record,RuleGroup等。它提供了规则的加载、匹配、评估和结果记录的功能。
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
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。
所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。仅有的不同就是回归树与分类树的不同，不纯度的指标， 参数Criterion不一致。
对于每个请求，它统计响应信息并提供请求数，平均值，最大，最小值，错误率，大约吞吐量(以请求数/秒为单位)和以kb/秒为单位的吞吐量.
思路二，调用java默认的洗牌方法来实现，性能不如思路一的实现（常见数据量下耗时大概是上面代码的2～10倍；对于极大范围取样，比如1亿样本里随机抽取500万，耗时是上面代码的100倍）。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图（Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数（即我们的机器学习模型）和一组特征之间的依赖关系，并边缘化其他特征的值（也就是补充特征）。它们是通过将模型
马上期末汇报学期项目了,这个居然要随机点名汇报,突然想起是否可以使用筛选数据,批量抽取样本中数据进行排序!
前言：特征工程是机器学习的重点，他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前，收集数据的过程中，我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据： 业务的实现需要哪些数据？ 基于对业务规则的理解，尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中，首先需要考虑的是这个数据获取的成本； 获取得到的数据，在使用之前，需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据：记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据： 商
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
MCMC 是Markov Chain Monte Carlo 的简称，但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是独立的（independent samples），这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很难做到。所以MCMC的目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链（Markov chain)。
已知样本分类，每种分类的样本占比数，及样本总数，需要随机获取这些分类的样本。比如，我有4种任务，分别为任务A，任务B，任务C，任务D, 每种任务需要重复执行的总次数为1000，每次执行随机获取一种任务来执行，不同分类任务执行次数占比为 A:B:C:D = 3:5:7:9
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。
AB试验（二）统计基础 随机变量 均值类指标：如用户的平均使用时⻓、平均购买金额、平均购买频率等 概率类指标：如用户点击的概率(点击率)、转化的概率(转化率)、购买的概率 (购买率)等 经验结论：在数
随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下：
自行车共享系统是传统自行车租赁的新一代，从注册会员、租赁到归还的整个过程都是自动化的。通过这些系统，用户可以很容易地从一个特定的位置租用自行车，并在另一个位置归还。目前，全球大约有500多个共享单车项目，这些项目由50多万辆自行车组成。今天，由于它们在交通、环境和健康问题上的重要作用，人们对这些系统产生了极大的兴趣。
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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）。
2. 投影思想：找出最能够代表原始数据的投影方法。被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据。
参数和统计量在数据分析中起着至关重要的作用。参数是对总体特征的描述，如均值、方差等，而统计量则是基于样本数据计算得出的，用于估计或推断总体参数的值。
哈喽，大家好，今天分享的内容是我长期学习Machine Learning过程中的一些学习笔记和心得，今天拿出来与大家分享。
Abhishek Thakur：数据科学家每天都要处理数据载入问题。有一些研究者称，自己有60%--70%的时间都花在了数据清洗、处理（筛选）和转换上，从而让机器学习模型能使用这些数据。本文关注的是第二部分，也就是数据在机器学习模型的应用上，其中包括预处理的步骤。 本文讨论的几个pipelines是我所参加的上百个计算机比赛后的总结。需要强调的是，文章的相关讨论虽然是概括性的，却也是十分有用的，同时，文中所讨论的也涉及一些既有的、被专业人士采用的复杂方法。 声明：我们使用Python。 数据
前两个小节介绍了集成学习，集成学习的思路就是让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测，最终根据投票 "少数服从多数" 的原则作出最终预测。根据统计学中的大数定理可知，如果想要通过集成学习得到更可信、更好的结果，就需要上千上万甚至更多的机器学习模型（投票者）。
Bagging是bootstrap aggregating。思想就是从总体样本当中随机取一部分样本进行训练，通过多次这样的结果，进行投票获取平均值作为结果输出，这就极大可能的避免了不好的样本数据，从而提高准确度。因为有些是不好的样本，相当于噪声，模型学入噪声后会使准确度不高。
监督机器学习的关键方面之一是模型评估和验证。当您评估模型的预测性能时，过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。
用于创建新特征，检测异常值，处理不平衡数据和估算缺失值的技术可以说，开发机器学习模型的两个最重要的步骤是特征工程和预处理。特征工程包括特征的创建，而预处理涉及清理数据。
2023年人工智能的发展取得了令人瞩目的成就，不仅在技术层面取得了重大突破，也在产业应用方面展现出广阔的前景。人工智能在深度学习、自动驾驶、自然语言处理等领域取得了重大突破。在人工智能领域，机器学习是一个必不可少的核心，而机器学习又离不开算法。
交叉验证是一种用来评价一个统计分析的结果是否可以推广到一个独立的数据集上的技术。主要用于预测，即，想要估计一个预测模型的实际应用中的准确度。它是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 交叉验证的理论是由Seymour Geisser所开始的。 它对于防范testing hypotheses suggested by the data是非常重要的， 特别是当后续的样本是危险、成本过高或不可能（uncomfortable s
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
其实你坚持的东西都是有意义的，就好比给代码加注释，你真去做了就知道了；另外建议大家建立一个自己的工具箱，就像我建立一个MachineLP_tools，里面放可以复用的代码，然后支持大家开源，你手上现有的代码可能很快就会过时，希望能够在有效期内发挥最大的功效；最后建议自己搭建一个自己的机器学习训练框架，用着顺手、用着舒服、用着放心，比起相信别人，相信大家更相信自己。
时间复杂度：，其中，t 为迭代次数，k 为簇的数目，n 为样本点数，m 为样本点维度。
4.2 决策树分类原理【*****】 1.信息增益 信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 注意：信息增益越大，我们优先选择这个属性进行计算 信息增益优先选择属性总类别比较多的进行划分 2.信息增益率 维持了一个分离信息度量，通过这个分离信息度量当分母，进行限制 3.基尼增益 1.基尼值： 从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率
【新智元导读】本文是数据科学家Abhishek Thakur发表的Kaggle热门文章。作者总结了自己参加100多场机器学习竞赛的经验，主要从模型框架方面阐述了机器学习过程中可能会遇到的难题，并给出了自己的解决方案，他还列出了自己平时研究所使用的数据库、算法、机器学习框架等等，具有一定的参考价值。作者称：“文章几乎涵盖了机器学习所面临的所有问题。”他说得怎么样？欢迎留言评论，发表你的看法。 本文在Linkedin上贴出后，被迅速转到Kaggle和Hacker News，并引起火热讨论。在Hacker New
本文是一篇阅读RapidMiner手册，结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切，对其进行理解与整理，贴出作为记录与项目书素材。
原文链接：https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
2.4监听器 1 察看结果树 察看结果树和调试取样器是两个很重要的调试工具，往往结合在一起使用。察看结果树，通过右键点击菜单，选择“添加->监听器->察看结果树”而获得。运行后的界面如图67所示。
作者：崔家华 东北大学|模式识别与智能系统研究生 量子位 已获授权编辑发布 在模式识别领域中，K-近邻算法（KNN算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中，作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识，接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动，简明易懂。 在文章正式开始前，可能你需要这些信息—— Github代码获取： https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本： Python3
随着石化行业市场日趋饱和，市场竞争日益激烈，企业利润空间不断被压缩，大多数石化企业急需转型开拓新市场，化工原料价格的波动对于石化企业的决策和利润都会产生直接影响，所以对于化工原料价格精确、高效的预测显得尤为重要。目前业界已有部分实践和相关技术，但仍然存在价格不全、小品类商品价格信息难以获取等痛点。基于此，本项目以1,4-丁二醇为例，先对产品价格影响因素进行分析，并构建化工品价格时序预测模型，寻找化工品价格变化规律，最终实现模型的在线部署。
4 相关元件介绍 4.1 前置处理器 1 BeanShell预处理程序 BeanShell预处理程序为取样器运行设置初始化的脚本文件。通过右键在弹出菜单中选择“添加–>前置处理器–>BeanShell 预处理程序”，如图11所示。
2018年8月27日笔记 sklearn官方英文用户使用指南：https://sklearn.org/user_guide.html sklearn翻译中文用户使用指南：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html
总体来说这本书是不错的，对于算法的原理概述的比较准确，就是实战的代码过于简略，入门机器学习的话还是值得一看的
在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高，因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。
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