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RSS订阅原创 机器学习集成算法：一文理解 随机森林(RandomForest) 模型使用以及参数含义
随机森林是机器学习领域最常用的算法之一，其算法构筑过程非常简单:在构建随机森林时，从提供的数据中随机抽样出不同的子集(这个过程不仅包括样本的随机抽取，还有特征的随机抽取)，用于建立多棵不同的决策树，并按照 Bagging 的规则对单棵决策树的结果进行集成(其中回归任务采取平均值，分类任务则遵循少数服从多数的原则)。从原理上来看，随机森林的构造相对简单。但与单棵决策树相比，它学习能力更加强大、算法复杂度更高、又具备一定的抗过拟合能力，是从根本上来说比单棵决策树更优越的算法。
2025-03-05 13:44:49
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原创 机器学习集成算法：一文理解 Bagging 算法以及运用策略
Bagging 又称为“装袋法”，它是所有集成学习方法当中最为著名、最为简单、也最为有效的操作之一。在 Bagging 集成当中，我们并行建立多个弱评估器（通常是决策树，也可以是其他非线性算法) ，并综合多个弱评估器的结果进行输出。其规则是当集成算法目标是回归任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果的平均值，当集成算法的目标是分类任务时，集成算法的输出结果是弱评估器输出的结果少数服从多数。
2025-02-21 18:22:29
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原创 Kaggle数据分析/挖掘实战：二分类问题 Titanic 数据集，四种模型 Train AUC均分84 kaggle Score 均分77 ，从泰坦尼克号的灾难中学习机器学习
Kaggle 数据分析挖掘实战，二分类问题，四种模型 Kaggle Score 均分77。本专栏内容如果有新的更好的方法会不断更新，如果有友友有更好的处理方式得到更高的分，也同样欢迎评论。
2024-10-21 21:38:49
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原创 Numpy 数据分析/挖掘入门基础：一文理解 Numpy 数组 axis 参数，轴概念，数组深拷贝情况，基础索引/切片，高维数组索引/切片，布尔索引
本内容针对刚入门的萌新使用，对于刚入门的萌新可以参考学习。包含理解 Numpy 数组 axis 参数，轴概念，数组深拷贝情况，基础索引/切片，高维数组索引/切片，布尔索引
2024-10-18 12:45:07
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原创 Numpy 数据分析/挖掘入门基础：Numpy 数组算术运算，布尔运算，集合运算，数组转置和轴对称变换，常用数学/线性代数函数
本内容针对刚入门的萌新使用，对于刚入门的萌新可以参考学习。包含Numpy 数组算术运算，布尔运算，集合运算，数组转置和轴对称变换，常用数学/线性代数函数等。
2024-10-16 20:11:05
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原创 Numpy 数据分析/挖掘入门基础：标准引入，Numpy 数组创建，Numpy数组的性质。
Numpy 是 Numerical Python 的简称，是 Python 数值计算中最重要的基础包之一。ndarray：一个高效的多维数组，提供快速基于算术运算和灵活的广播功能。用于对整个数组数据进行快速运算的数学函数，无需编写循环。线性代数，随机生成以及傅里叶快速变换功能。虽然 Numpy 本身并没有提供建模和科学计算功能，但能理解 Numpy 数组以及其带来的面向数组编程的思想将有助于我们高效的利用 pandas 等工具。用于数据整理和清洗，子集构造和过滤，转换等基于数组的快速运算。
2024-10-15 12:33:03
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空空如也
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