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RSS订阅原创 利用Adaboost构造多个弱分类器进行分类
随机森林与Adaboost之间的区别随机森林里的树为满二叉树而Adaboost里的树为树桩(只有根节点和2个叶子节点)在进行预测时 随机森林中的每棵树拥有同样的话语权而adaboost中每棵树的话语权都是不一样的随机森林哪棵树先进行预测无所谓 但adaboost有影响如何构造第一个弱分类器(树桩)先给每个样本一个初始的权重=1/样本总数确定选用哪个特征:Gini系数分别计算左右两边的纯度:1-(预测正确的比例)2-(预测错误的比例)2 然后加权平均例如Chest Pa
2020-08-04 14:51:16
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原创 如何构建随机森林
前言随机森林源于决策树 如果对决策树不了解的可以看看这篇: 如何构建一棵决策树决策树的局限决策树的构建要利用大量的数据，但是当用这个构建好的决策树来对一批新的数据进行分类时，决策树并不能灵活地处理这些新数据随机森林综合了决策树简洁的特征，同时又具备灵活性，因此随机森林在精确性方面也得到了极大的提高构造随机森林第一步:构建bootstraped数据集大小与原始数据集的一致 且允许样本重复出现多次(有放回的抽取) 下面的3和4就是重复的第二步:构造单棵森林中的树使用刚刚创建的boostrap
2020-07-31 18:13:37
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原创 如何构建一棵决策树
常见数据类型连续型特征 /二分类特征/分级特征(rank data)/多分类特征常见术语根节点(只有箭头指出)内节点(有箭头指出和指入)叶子节点(只有箭头指入)如何确定一棵决策树?通过Gini系数,越小的越好以以下的数据为例进行讲解对每个特征做以下统计最终得到那么Gini系数则可以这样计算左右两边都算,然后加权平均得到这个特征的Gini系数刚刚算好了其中一个特征的Gini系数 剩下的特征也一并这样计算可以看到’良好的血液循环’这个特征的Gini系数最小
2020-07-31 15:59:44
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原创 Anaconda下安装Happybase
conda install -c conda-forge happybaseconda install -c conda-forge/label/gcc7 happybaseconda install -c conda-forge/label/cf201901 happybase三个命令选一个即可
2020-02-25 14:19:52
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原创 TensorFlow2.0使用DenseFeature作为Functional API第一层时所遇到的问题
本人小白，这几天在学习TensorFlow2.0，想使用Keras的Functional API来搭建一个简单的网络。起初是按照网上的“心脏病预测实例”一步一步的操作，ok，没什么大问题。但我打算把model的表达方式用Functional API的方式来实现时却报错AttributeError: ‘DenseFeatures’ object has no attribute ‘shape’。...
2020-02-17 15:15:56
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原创 TensorFlow常见名词解释
定义Tensorflow是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段。图的构建阶段也称为图的定义阶段，该过程会在图模型中定义所需的运算，每次运算的的结果以及原始的输入数据都可称为一个节点（operation ，缩写为op）。图的执行阶段：在会话（session）中执行图模型中定义好的运算。张量（tensor）用来...
2019-09-30 16:59:35
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原创 卷积神经网络CNN学习笔记
主要操作卷积、非线性变换（ReLU）、池化或子采样、分类（完全连接层）卷积卷积的主要目的是从输入图像中提取特征。卷积的解释：将橙色矩阵在原始图像（绿色）上以每次1个像素的速率（也称为“步幅”）移动，对于每个位置，计算两个矩阵相对元素的乘积并相加，输出一个整数并作为最终输出矩阵（粉色）的一个元素。在卷积神经网路的术语中，这个3 × 3矩阵被称为“过滤器”或“核”或“特征探测器”，通过在图...
2019-09-30 16:37:13
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原创 神经网络学习笔记与TensorFlow实现MLP
前馈神经网络每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。BP神经网络一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Propagation，就是常用的反向传播算法。激活函数激活函数是对输入做的一种非线性的转换。转换的结果输出，并当作下一个隐藏层的输入。激活函数又称为非线性映射函数，讲神经元的输入映射到输出。常用的激活函数包括：Sigmoid型函数、tanh(...
2019-09-30 16:18:43
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原创 协同过滤算法学习笔记与相似度矩阵Python实现
方法：基于邻域的算法、隐语义模型、基于图的随机游走算法等。基于邻域算法应用最广泛分为：基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法。基于用户的协同过滤算法：定义：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品...
2019-09-30 16:02:05
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原创 提取LOL模型并在3DMax中贴好图导入到U3D中使用
工具准备提取工具打包在百度网盘里 链接: https://pan.百度.com/s/1xlqg80XJLkl3ri8qriix1g 密码: iqu7模型提取用“LOLWADTool.exe”提取LOL模型目录（\Game\DATA\FINAL\Champions）下的“.wad.client”里的压缩文件内容用“lol2dae-v1.3_CHS.exe”提取模型的骨骼...
2018-08-13 15:07:32
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空空如也
hive 将两列按所在位置同时拆分成多行
2020-04-13
lambdarank算法得出来的值为负数代表什么意思呀
2020-04-08
TensorFlow2.0训练模型时，指标不收敛一直上升到1
2020-02-21
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