（！！！在IE，refreshTree的 getJSON不刷新的问题，参考：http://www.cnblogs.com/kenkofox/archive/2011/04/02/2004101.html） 本来我想使用jsTree或者treeView这种jquery插件的，这些插件虽然功能很强大，但无奈，太花俏了，需要学习的配置很多。 而且对于我的应用来说，并不需要花俏的功能，例如拖拽，双击重命名，右键菜单等。 耗了2天在学习jsTree和treeView，都发现不太适合，索性用最原始的dtree，效果也不
范围搜索是从拥有多个属性的报表集合中，寻找具有特定属性且位于指定范围内的元素，这类问题被称为范围搜索。
Random Forest的算法流程我们之前已经详细介绍过，就是先通过bootstrapping“复制”原样本集D，得到新的样本集D’；然后对每个D’进行训练得到不同的decision tree和对应的gt；最后再将所有的gt通过uniform的形式组合起来，即以投票的方式得到G。这里采用的Bagging的方式，也就是把每个gt的预测值直接相加。现在，如果将Bagging替换成AdaBoost，处理方式有些不同。首先每轮bootstrap得到的D’中每个样本会赋予不同的权重；然后在每个decision tree中，利用这些权重训练得到最好的gt；最后得出每个gt所占的权重，线性组合得到G。这种模型称为AdaBoost-D Tree。
有监督学习基于一组包含预测变量和输出变量的样本单元。将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。
本文介绍了Gradient Boosting Decision Tree算法的原理和实现，并通过举例来说明其如何通过组合多个弱学习器来提高预测能力。
本案例数据集来自Balochistan的6000名学生。其基本情况：一共13个字段，其中RESULT为结果标签；
对于小型的树型应用来说，dtree是一个不错的选择。 先看一眼dtree给的例子 构造静态树 首先引入css文件和js文件 <link rel="StyleSheet" href="dt
作为机器学习中可解释性非常好的一种算法，决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 一、初识决策树 决策树是一种树形结构，一般的，一棵决策树包含一个根结点，若干个内部结点和若干个叶结点： 叶结点：树的一个方向的最末
In this recipe, we're going to show how you can keep your model around for a later usage.For example, you might want to actually use a model to predict the outcome and automatically make a decision.
如果要画出决策树图，一般需要该库，需要先下载： http://www.graphviz.org/download/
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集成学习本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习方法进行简单的总结和概述。
在指定要最小化的目标函数时，Hyperopt提供了几个灵活性/复杂性逐渐增加的级别。作为设计者需要考虑的问题是：
可能很多人像我开始一样，发现了ckfinder和kcfinder，喜欢得不得了，但突然发现他们都不支持java的，然后就非常失落~~ 我尝试过tomcat跑php来运行ckfinder，但发现目录权限之类的很多错误。 最后因为我需要的功能只是很简单，所以索性自己写。这样整个东西都在我自己掌握中。 使用了dtree，jquery，jquery-blockUI，jquery-alerts等插件 源代码：http://download.csdn.net/source/3169143（请大家施舍点csdn的分数给小
选自HEARTBEAT 作者：Ishan Sharma 机器之心编译 基于树的学习算法在数据科学竞赛中相当常见。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。其中，决策树算法也是引人关注的「随机
决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值 导入类库 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer 4 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 5 from sklearn.model_selection import
DBUtils 一.DBUtils 1. DButils的介绍 dbutils的介绍及其作用 DBUtils是java编程中的数据库操作实用工具,小巧简单实用。 作用: 封装了对JDBC的操作,简化了
汽车租赁系统总共分为两个大的模块，分别是系统模块和业务模块。其中系统模块和业务模块底下又有其子模块。
其实先学Vue、elementUI，还是先学jQuery，纠结过一阵子。 毕竟，很多人都说jQuery过时了。 jQuery能做到的，Vue都可以做到。
再回到我们上篇文章讲到的Adaboost算法，我们要从Adaboost算法推导出GBDT。首先回顾一下上篇文章的Adaboost，主要思想就是把弱分类器集中起来得到一个强的分类器。首先第一次建造树的时候每一个样本的权值都是一样的，之后的每一次训练只要有错误，那么这个错误就会被放大，而正确的权值就会被缩小，之后会得到每一个模型的α，根据每一个树的α把结果结合起来就得到需要的结果。
在具有多个内核的单个服务器上，作业并行运行，假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。
(1）若D中所有实例属于同一类 则T为单结点树，并将类 作为该结点的类标 记，返回T； （2）若A＝Ø，则T为单结点树，并将D中实例数最大的类 作为该结点的类标记， 返回T； （3）否则，计算A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征 Ag ； （4）如果Ag 的信息增益小于阈值ξ ，则置T为单结点树，并将D中实例数最大的类 作为该结点的类标记，返回T； （5）否则，对Ag 的每一可能值 ，依Ag ＝ i将D分割为若干非空子集 ，将 中实例 数最大的类作为标记，构建子结点，由结点及其子结点构成树T，返回T； （6）对第i个子结点，以 为训练集，以A-{Ag }为特征集，递归地调用步（1）～步（5），得到子树 返回 。
这个秘籍中，我们会创建交叉验证，它可能是最重要的模型后处理验证练习。我们会在这个秘籍中讨论 k-fold 交叉验证。有几种交叉验证的种类，每个都有不同的随机化模式。K-fold 可能是一种最熟知的随机化模式。
【导读】这篇博文介绍了Apache Spark框架下的一个自然语言处理库，博文通俗易懂，专知内容组整理出来，希望大家喜欢。 ▌引言 ---- Apache Spark是一个通用的集群计算框架，对分布式SQL、流媒体、图形处理和机器学习的提供本地支持。现在，Spark生态系统也有Spark自然语言处理库。 从GitHub开始或从quickstart 教材开始学习： John Snow Labs NLP库是在Apache 2.0许可下，他是用Scala语言编写的，不依赖于其他NLP或ML库。它本身就扩展了S
一类问题： 影响整体用户活跃度，的因素中有单次打开时长这一指标， 如何找到打开多久是比较好的阈值？
还是那些传统的方式，一个页面从上到下引入几十个「js」文件，里面到处充斥着 jquery 的 DOM 操作，维护起来相当的糟糕，变量与函数之间跨文件引用。
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。事实证明，一段时间以来，有一种更好的方法来绘制 rpart() 树。
特征的挖掘，是一个 算法工程师 or 数据挖掘工程师，最最最基本的能力。实际业务中，许多数时候数据源和建模目标都是确定的，这时候特征工程几乎就决定了最终模型的业务效果。即使是表示学习横行的当下，在风控和推荐系统中依然大量的使用着手工的特征进行建模。本文将介绍机器学习中的2大类特征深入挖掘方法（特征聚合&特征交叉），以及其中35种特征衍生方案。希望能为对此处经验较少的读者提供一些帮助。
流失预测是个重要的业务，通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。虽然最初在电信行业使用，但它已经成为银行，互联网服务提供商，保险公司和其他垂直行业的通用业务。
Quinlan在1986年提出的ID3算法、1993年提出的C4.5算法 Breiman等人在1984年提出的CART算法
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 以下的一些链接指向了一套关于数据挖掘的很多方面的教程
This will be a series of post about Tree model and relevant ensemble method, including but not limited to Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting and xgboost.
1．分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。
信息熵 p(x):分类结果x的概率，即分类结果为x的数据量/总数据量 信息：l(x) = -log2(p(x)) 信息熵：信息的期望值 p(x1)l(x1) + p(x2)l(x2) + …… ，可以评价一组不同类别的划分结果的混沌度。 def calcShannonEnt(dataset): numEntries = len(dataset) labelCounts = {} for featVec in dataset: currentLabel
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在机器学习项目中工作通常需要大量的实验，例如尝试不同的模型、特征、不同的编码方法等。
在上一次教程中，我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。而机器学习领域中也包含许多可用于分类的方法，如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。本次教程的内容则主要介绍决策树、随机森林、支持向量机这三部分内容，它们都属于有监督机器学习领域。有监督机器学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元，将全部数据分为一个训练集和一个验证集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。这个过程中对训练集和验证集的划分尤其重要，因为任何分类技术都会最大化给定数据的预测效果。用训练集建立模型并测试模型会使得模型的有效性被过分夸大，而用单独的验证集来测试基于训练集得到的模型则可使得估计更准确、更切合实际。得到一个有效的预测模型后，就可以预测那些只知道预测变量值的样本单元对应的输出值了。
这是今年的一篇针对高分辨率的固态激光雷达（非重复性扫描型）或者多线的激光雷达和相机在无标定板的环境中自动化外参标定的一篇文章。本文的方法不需要基于巧克力板，只依赖两个传感器采集的环境中的线特征就可以得到像素级精度的标定结果。在理论层面，作者分析了边缘特征提供的约束和边缘特征在场景中的分布对标定精度的影响。同时，作者分析了激光雷达的测量原理，并提出了一种基于点云体素分割和平面拟合的高精度的激光雷达点云边缘特征提取的方法。由于边缘特征在自然场景中很丰富，所以作者在室内和室外多个数据集上进行了实验并取得了不错的效果。
After talking about Information theory, now let's come to one of its application - Decision Tree! Nowadays, in terms of prediction power, there are many ensemble methods based on tree that can beat Decision Tree generally. However I found it necessary to talk about Decision Tree before we talk about other advanced methods mainly for 2 reasons:
文章：LOCUS 2.0: Robust and Computationally Efficient Lidar Odometry for Real-Time 3D Mapping
摘要 本文主要根据对Airbnb 新用户的民宿预定结果进行预测，完整的陈述了从 数据探索到 特征工程到 构建模型的整个过程。 其中： 1数据探索部分主要基于 pandas库，利用常见的: head()， value_counts()， describe()， isnull()， unique()等函数以及通过 matplotlib作图对数据进行理解和探索； 2.特征工程部分主要是通过从日期中提取 年月日， 季节， weekday，对年龄进行 分段，计算相关特征之间的 差值，根据用户id进行分组，从而统计一些特征变量的 次数， 平均值， 标准差等等，以及通过 one hot encoding和 labels encoding对数据进行编码来提取特征； 3.构建模型部分主要基于 sklearn包， xgboost包，通过调用不同的模型进行预测，其中涉及到的模型有，逻辑回归模型 LogisticRegression，树模型： DecisionTree，RandomForest，AdaBoost，Bagging，ExtraTree，GraBoost，SVM模型： SVM-rbf，SVM-poly，SVM-linear， xgboost，以及通过改变 模型的参数和 数据量大小，来观察 NDGG的评分结果，从而了解不同模型，不同参数和不同数据量大小对预测结果的影响.
①随机搜索算法 ②模拟退火算法 ③TPE算法 来对某个算法模型的最佳参数进行智能搜索，它的全称是Hyperparameter Optimization。
1）、ActiveMQ是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线，并且它一个完全支持jms（java message service）规范的消息中间件。其丰富的api，多种集群构建模式使得他成为业界老牌消息中间件，在中小企业中应用广泛。 如果不是高并发的系统，对于ActiveMQ，是一个不错的选择的，丰富的api，让你开发的很愉快哟。 注意：MQ衡量指标：服务性能，数据存储，集群架构。
报表：简单的说，报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据，可以用公式表示为：“报表 = 多样的格式 + 动态的数据”。
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