松异舟蛾主要分布在欧洲南部、地中海和北非地区，其幼虫会在松树的树干和枝条上钻洞啃食，破坏松树的生长和发育。...其中 F1 得分计算公式如下图： 图 2：F1 计算公式 F1 得分是精确率和召回率的调和平均值，可用来评估模型的准确性和完整性。其取值范围为 0 到 1，越接近 1 表示模型的性能越好。...下图是两种模型在 3 个样地无人机图像上的巢穴存在检测和每棵树上巢穴数量检测的 F1 得分。...综上，研究人员提出，无人机和 AI 模型相结合能够有效地对松异舟蛾巢穴进行早期检测。其中，无人机有如下优点： 高效性：无人机可以快速地覆盖大面积的地区，收集大量的数据。...这表明相关技术的结合，在监测和管理森林中的害虫和病害方面具有重要意义，同时也为保护森林生态系统提供了新的思路。
在构建每个决策树时，随机森林会随机选择特征子集进行训练，以增加模型的多样性。在分类问题中，每个决策树会投票给出最终的分类结果；在回归问题中，每个决策树的预测结果会取平均值作为最终的预测结果。...重复步骤1和步骤2，构建M个决策树。对于分类问题，每个决策树通过投票给出分类结果；对于回归问题，每个决策树的预测结果取平均值。...以上就是随机森林算法的入门介绍，希望对大家理解和使用随机森林算法有所帮助。随机森林作为一种集成学习算法，能够有效地处理分类和回归问题，并在实际应用中取得很好的效果。...如需更深入地了解随机森林算法的原理和应用，可以查阅相关的学术书籍和论文。实例演示：使用随机森林进行手写数字识别本示例演示如何使用随机森林算法对手写数字进行识别。...随机森林算法在手写数字识别等图像分类问题上表现出色，它能够处理高维特征并具有较高的准确性和鲁棒性。在实际应用中，随机森林算法可以广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
因为我们可以将规则应用于逻辑函数的输出为0和1（例如，如果IF小于0.5，则输出1）并预测类别值。 ? 与线性回归一样，当去除与输出变量无关的属性以及相关的属性时，逻辑回归的效果更好。...每个节点代表一个输入变量（x）和该变量的分割点（假设变量是数字）。 ? 树的叶节点包含用于进行预测的输出变量（y）。通过遍历树的拆分直到到达叶节点并在该叶节点输出类值来进行预测。...这是一个很强的假设，对于真实数据来说是不现实的，尽管如此，该技术对于大量复杂问题非常有效。 6 - K近邻 KNN算法非常简单且非常有效。KNN的模型表示是整个训练数据集。简单吧？...在实践中，使用优化算法来找到使余量最大化的系数的值。 SVM可能是功能最强大的即用型分类器之一，使用频率很高。 9-BAGGING和随机森林 随机森林是最流行，功能最强大的机器学习算法之一。...当你需要对新数据进行预测时，每个模型都将进行预测，并对预测取平均值以对真实输出值进行更好的估计。 ? 随机森林是对这种方法的一种调整，在该方法中将创建决策树，不是选择最佳的拆分点。
标准差 在统计学中，如果一个数据分布式近似正态分布，那么大约68%的数据值在平均值的前后一个标准差范围内，大约95%的数据值在平均值的前后两个标准差范围内，大约99.7%的数据值在前后三个标准差的范围内...该算法适用于高维数据集，并且被证实是一种非常有效的检测异常值的方法。...低的分数值表示数据点是“正常的”，高的值表示数据中存在异常。“低”和“高”的定义取决于应用，但是一般实践表明，超过平均值三个标准差的分数被认为是异常的。算法的细节可以在这篇文章中找到。...这个算法的最大优势是它可以处理非常高维的数据。它还可以处理实时数据流（内置AWS Kinesis Analytics）和离线数据。 该算法的论文给出了一些与孤立森林相比较的性能标准。...论文结果表明，RCF比孤立森林更加准确和快速。
级联森林（Cascade Forest） ? 级联森林结构的图示。级联的每个级别包括两个随机森林（蓝色字体标出）和两个完全随机树木森林（黑色）。...给定一个实例（就是一个样本），每个森林会通过计算在相关实例落入的叶节点处的不同类的训练样本的百分比，然后对森林中的所有树计平均值，以生成对类的分布的估计。...从正/负训练样例中提取的所有特征向量被视为正/负实例；它们将被用于生成类向量：从相同大小的窗口提取的实例将用于训练完全随机树森林和随机森林，然后生成类向量并连接为转换后的像素。...我们可以看出这两种算法打分方式不同，得到的数值也不是一个量纲的。同样LogisticRegression提取特征的方式也和前两者不一样。...通过对RandomForest,XGBoost打分函数的学习，我和小伙伴shi.chao 对gcForest封装了一个特征打分方法，利用的还是源码里手写数字识别的数据，每层只有RandomForest，
机器学习集成算法中的袋装法和随机森林。 照片由Nicholas A. Tonelli提供，一些权利保留。 自助法 在我们学习袋装法之前，让我们快速了解一下自助法这个重要的基础技术。...计算上一步产生的所有均值的平均值，作为最终结果。 例如，假设我们共进行3次采样，得到了每个子样本的平均值分别为2.3,4.5和3.3。取这些数据的平均值作为原数据的均值，可得3.367。...给定一个新的数据集，计算每个模型的预测值的平均值。 例如，如果我们训练了5个袋装决策树，它们分别对输入样本进行了以下类别预测：蓝色，蓝色，红色，蓝色和红色，我们将采用出现次数最多的预测结果，即蓝色。...扩大模型规模会增加训练耗时，但可以更有效地避免过拟合。 就像决策树本身一样，袋装法可以用于分类和回归问题。 随机森林 随机森林是对袋装决策树的改进。...统计学习入门：在R中的应用，第8章。 应用预测建模，第8章和第14章。 统计学习的要素：数据挖掘，推理和预测，第15章。 总结 在这篇文章中，您学习了袋装法这个机器学习集成算法和它的常用变体随机森林。
所谓标准化处理，做过PCA的朋友应该很熟悉，就是将矩阵的每一列的数据进行缩放，使得每一列的平均值是0，标准差是1。 这里的 就是保留多少个主成分。...假设这里的矩阵 已经经过标准化处理，也就是说矩阵 每一列的平均值是0，标准差是1。...无论是灰度图片还是彩色图片，我们都发现了PCA降维可以有效地进行压缩，数据可以压缩到原来的20%（灰度图片）和13%（彩色图片）。...最后，在推导第一主成分的过程中，我们看到了标准化处理是具体怎么样在PCA中发挥作用的。...所以，如果不考虑占比很小的平均值向量和标准差向量，数据压缩的比率大概是 。 对于灰度图片的压缩，当 ， ， 时，数据压缩的比率大概是19.53%。
如下图所示，决策树模型的表示是二叉树，和算法和数据结构中的二叉树一样，每个节点表示一个输入变量（x）和该变量上的一个分割点（假设变量是数字）。 树的叶节点包含用于进行预测的输出变量（y）。...现实这是一个强有力的假设，对于实际数据是不成立的，但该技术对于大范围的复杂问题是非常有效。 六、K近邻算法（K-Nearest Neighbors） KNN算法非常的简单、有效。...如果我们的属性都具有相同的比例，则最简单的方法是使用欧几里德距离，我们可以根据每个输入变量之间的差异直接计算该数字。...最后，SVM可能是最强大的分类器之一，值得我们使用数据集尝试使用。 九、随机森林（Bagging and Random Forest） 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。...如：我们取大量的数据样本后计算平均值，然后再对所有平均值进行平均，以便更好地估计真实的平均值。 在bagging中，要对我们的训练数据进行多次采样，然后为每个数据样本构建模型。
对于二元分类问题，逻辑回归是个可快速上手又有效的算法。 03 线性判别分析 逻辑回归算法，只能用于二分问题。 当输出的结果类别超过两类的时候，就要用线性判别分析算法了。...04 分类与回归树 预测模型里，决策树也是非常重要的一种算法。 可以用分两叉的树来表示决策树的模型。每一个节点代表一个输入，每个分支代表一个变量（默认变量是数字类型） ?...计算新输入样例和码本的距离，可以找出最相近的邻居，也就是最匹配的码本。 如果你重新调整数据尺度，把数据归到同一个范围里，比如说0到1之间，那就可以获得最好的结果。...支持向量可能是最强的拿来就用的分类器了。值得用数据集试试。 09 随机森林 随机森林，属于一种重复抽样算法，是最受欢迎也最强大的算法之一。 在统计学里，bootstrap是个估算值大小很有效的方法。...比方说估算平均值。 从数据库中取一些样本，计算平均值，重复几次这样的操作，获得多个平均值。然后平均这几个平均值，希望能得到最接近真实的平均值。
对于二元分类问题，逻辑回归是个可快速上手又有效的算法。 3.线性判别分析 逻辑回归算法，只能用于二分问题。 当输出的结果类别超过两类的时候，就要用线性判别分析算法了。...每一个节点代表一个输入，每个分支代表一个变量（默认变量是数字类型） △ 决策树 决策树的叶节点指的是输出变量。预测的过程会经过决策树的分岔口，直到最后停在了一个叶节点上，对应的就是输出值的分类结果。...计算新输入样例和码本的距离，可以找出最相近的邻居，也就是最匹配的码本。 如果你重新调整数据尺度，把数据归到同一个范围里，比如说0到1之间，那就可以获得最好的结果。...支持向量可能是最强的拿来就用的分类器了。值得用数据集试试。 9.随机森林 随机森林，属于一种重复抽样算法，是最受欢迎也最强大的算法之一。 在统计学里，bootstrap是个估算值大小很有效的方法。...比方说估算平均值。 从数据库中取一些样本，计算平均值，重复几次这样的操作，获得多个平均值。然后平均这几个平均值，希望能得到最接近真实的平均值。
与线性回归一样，当你移除与输出变量无关的属性以及彼此非常相似（相关）的属性时，逻辑回归确实会更好。 这是一个快速学习和有效处理二元分类问题的模型。...每个节点代表单个输入变量（x）和该变量上的左右孩子（假定变量是数字）。 ? Decision Tree 树的叶节点包含用于进行预测的输出变量（y）。...这是一个强硬的假设，对于真实数据来说是不切实际的，但该技术对于大范围内的复杂问题仍非常有效。 06 K近邻 KNN算法非常简单而且非常有效。 KNN的模型用整个训练数据集表示。 是不是特简单？...SVM可能是最强大的即用分类器之一，在你的数据集上值得一试。 09 bagging和随机森林 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。...它会抽取大量样本数据，计算平均值，然后平均所有平均值，以便更准确地估算真实平均值。 在bagging中用到了相同的方法，但最常用到的是决策树，而不是估计整个统计模型。
与线性回归一样，当你移除与输出变量无关的属性以及彼此非常相似（相关）的属性时，逻辑回归确实会更好。 这是一个快速学习和有效处理二元分类问题的模型。 3....每个节点代表单个输入变量（x）和该变量上的左右孩子（假定变量是数字）。 ? Decision Tree 树的叶节点包含用于进行预测的输出变量（y）。...这是一个强硬的假设，对于真实数据来说是不切实际的，但该技术对于大范围内的复杂问题仍非常有效。 6. K近邻 KNN算法非常简单而且非常有效。 KNN的模型用整个训练数据集表示。 是不是特简单？...SVM可能是最强大的即用分类器之一，在你的数据集上值得一试。 9. bagging和随机森林 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。...它会抽取大量样本数据，计算平均值，然后平均所有平均值，以便更准确地估算真实平均值。 在bagging中用到了相同的方法，但最常用到的是决策树，而不是估计整个统计模型。
像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似（相关）的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。 3....每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点（假设变量是数字）。 决策树 决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。...Bagging 和随机森林 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是 Bootstrap Aggregation（又称 bagging）集成机器学习算法的一种。...bootstrap 是从数据样本中估算数量的一种强大的统计方法。例如平均数。你从数据中抽取大量样本，计算平均值，然后平均所有的平均值以便更好的估计真实的平均值。...随机森林 随机森林是对这种方法的一种调整，在随机森林的方法中决策树被创建以便于通过引入随机性来进行次优分割，而不是选择最佳分割点。
像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似（相关）的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。 3....每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点（假设变量是数字）。 ? 决策树 决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。...Bagging 和随机森林 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是 Bootstrap Aggregation（又称 bagging）集成机器学习算法的一种。...bootstrap 是从数据样本中估算数量的一种强大的统计方法。例如平均数。你从数据中抽取大量样本，计算平均值，然后平均所有的平均值以便更好的估计真实的平均值。...随机森林 随机森林是对这种方法的一种调整，在随机森林的方法中决策树被创建以便于通过引入随机性来进行次优分割，而不是选择最佳分割点。
像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似(相关)的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。 3....每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点(假设变量是数字)。 决策树 决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。...Bagging 和随机森林 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是 Bootstrap Aggregation(又称 bagging)集成机器学习算法的一种。...bootstrap 是从数据样本中估算数量的一种强大的统计方法。例如平均数。你从数据中抽取大量样本，计算平均值，然后平均所有的平均值以便更好的估计真实的平均值。...随机森林 随机森林是对这种方法的一种调整，在随机森林的方法中决策树被创建以便于通过引入随机性来进行次优分割，而不是选择最佳分割点。
简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习（即预测建模）中尤其如此。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，例如数据集的大小和结构。...像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似（相关）的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。 3....每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点（假设变量是数字）。 ? 决策树 决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。...Bagging 和随机森林 随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是 Bootstrap Aggregation（又称 bagging）集成机器学习算法的一种。...bootstrap 是从数据样本中估算数量的一种强大的统计方法。例如平均数。你从数据中抽取大量样本，计算平均值，然后平均所有的平均值以便更好的估计真实的平均值。
仪表盘的设计应能够最大程度地提高团队协作效率，可视化工作并提供灵活的视图，就像我们以前在白板上使用便笺来共享项目进度，问题和积压工作一样。...燃尽图在指定时间段内可视化未完成的工作或积压的工作，并提供团队的当前速度和轨迹，这些指标通常用于agile和DevOps项目管理中。 Jira板使DevOps团队可以创建问题，计划冲刺并生成团队故事。...DevOps平台观察仪表盘 您可能已经结合了各种技术和工具来在云或本地中构建DevOps平台，但是Linux容器管理工具（例如Kubernetes和OpenShift）是成功的DevOps平台的基础。...这是因为Linux容器的不变性和可移植性使其可以更快，更轻松地从应用程序开发转移到生产中的构建，测试和部署。...DevOps平台观察仪表盘使运维团队能够通过收集来自机器或节点故障和服务错误的数字时间序列数据，来协调应用程序容器和软件定义的基础架构，例如网络（SDN）和存储（SDS）。
在最近几年，深度学习将其目光从数字识别移到自然图像的目标识别，而最新的突破是在ImageNet数据库中把领先的26.1%的错误率拉低到15.3% (Krizhevskyet al., 2012)。...级联森林（Cascade Forest） ? 级联森林结构的图示。级联的每个级别包括两个随机森林（蓝色字体标出）和两个完全随机树木森林（黑色）。...给定一个实例（就是一个样本），每个森林会通过计算在相关实例落入的叶节点处的不同类的训练样本的百分比，然后对森林中的所有树计平均值，以生成对类的分布的估计。...从正/负训练样例中提取的所有特征向量被视为正/负实例；它们将被用于生成类向量：从相同大小的窗口提取的实例将用于训练完全随机树森林和随机森林，然后生成类向量并连接为转换后的像素。...---- 实验结果 这一部分也是网上大家有疑问的地方，主要是数据集选取都是比较小的实验数据，这个方法能不能火还是要看在real data上能不能做到和DL一样的效果。
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