随机森林python3实现代码(带数据集)下载 [问题点数:0分]

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随机森林python3实现代码(数据集)
完全可编译通过,<em>python</em><em>3</em><em>代码</em><em>实现</em>,不调库,纯手撸,<em>带</em><em>数据集</em>。
分类树与CART树python实现(含数据集)
分类树与CART树<em>python</em><em>实现</em>(含<em>数据集</em>),结构清晰易懂,适合初学者
随机森林-Python实现+git源码。py3.6+数据
仅供参考,概不负责,自己学习用的。 git地址:https://github.com/PANBOHE/study_MachineLearning_Python<em>3</em>.x/tree/master/random_Forest      
【深度学习】【python下载和读取MINIS数据集 中文注释版
【深度学习】【<em>python</em>】<em>下载</em>和读取MINIS<em>数据集</em> 中文注释版 环境要求 - <em>python</em><em>3</em>.5 - tensorflow 1.4 - pytorch 0.2.0 这次的只需要<em>python</em><em>3</em>.5即可 程序如下: #!/usr/bin/env <em>python</em> # -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot;<em>下载</em>和读取 MNIST <em>数据集</em>.&quot;&quot;&quot; from __futur...
练习——随机森林分类毒、可食用蘑菇数据集
假如我们在山上采蘑菇,为了避免食物中毒,需要采集那些有较大的置信度认为可食用的蘑菇,虽然这种办法会遗漏掉许多我们难以判断的蘑菇(实际是可食用的)。 对此,我们希望能找到那种能很好区分的特征,或者说区分度很大的特征,来避免危险,保证安全,所以我采用<em>随机</em><em>森林</em>算法来<em>实现</em>目的。 毒蘑菇<em>数据集</em>是一个包含812<em>3</em>个样本的<em>数据集</em>,有22个特征,为菌盖颜色、菌盖形状、菌盖表面形状、气味、菌褶等,下图是网上找的示意...
随机森林的原理分析及Python代码实现
转载地址:https://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/641<em>3</em><em>3</em>822/在讲<em>随机</em><em>森林</em>前,我先讲一下什么是集成学习。集成学习通过构建并结合多个分类器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器更好的泛化性能。考虑一个简单例子:在二分类任务中,假定三个分类器在三个测试样本上的表现如下图,其中√表示分类正确,×表示分类错...
随机森林算法python实现
<em>随机</em><em>森林</em>算法<em>python</em><em>实现</em>瞎BB<em>代码</em>导入数据切分训练集测试集找到最有用的几个属性根据上面的<em>代码</em>更改属性参数组合遍历找最优<em>随机</em><em>森林</em>样本数据 瞎BB <em>实现</em>根据样本数据(用眼距离distance、最长持续用眼时长duration、总用眼时长total_time、户外运动时长outdoor、用眼角度angle、健康环境光照用眼比例proportion)判别是否需要近视预警 样本实在太少 <em>代码</em> 导入数据 ...
随机森林来进行特征选择(Python代码实现
参考来源:https://www.toutiao.com/a66447714<em>3</em>85<em>3</em>4<em>3</em>288<em>3</em>6/ 当<em>数据集</em>的特征过多时,容易产生过拟合,可以用<em>随机</em><em>森林</em>来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的<em>数据集</em>,利用这个<em>数据集</em>,确定一个阈值,选出来对模型训练帮助最大的一些特征,筛选出重要变量后可以再训练模型; 本文所用<em>数据集</em>是从kaggle网站上<em>下载</em>的lend club数据,通过<em>随机</em><em>森林</em>筛选出对预测是否...
独家 | 一文读懂随机森林的解释和实现(附python代码
作者:William Koehrsen翻译:和中华校对:李润嘉本文约6000字,建议阅读15分钟。本文从单棵决策树讲起,然后逐步解释了<em>随机</em><em>森林</em>的工作原理,并使用sklea...
随机森林python上的实现
默认参数 class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_...
决策树随机森林天气预测数据集
该<em>数据集</em>用于决策树<em>随机</em><em>森林</em>天气预测<em>数据集</em>,利用前一天和历史最高平均气温,<em>实现</em>气温预测的<em>随机</em><em>森林</em>模型。
python随机森林
准备在天池新人赛中使用<em>随机</em><em>森林</em>。 网上搜索了一个博客: http://blog.csdn.net/lulei1217/article/details/4958<em>3</em>287 下面是自己<em>实现</em>的<em>代码</em>: from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
使用随机森林与支持向量机实现Adult数据集上的分类
       本文在adult<em>数据集</em>上进行了实验,运用14个基本属性预测工资状况是否高于50K。采用了<em>随机</em><em>森林</em>和支持向量机的方法进行实验。对原始数据进行了异常值处理和属性数字化的预处理操作,得到实验数据。实验1对数据进行十折交叉验证取十次结果平均值作为最终结果,度量方法为准确率,分别在两种模型上做对比实验。实验2采用两次留出法划分了训练集、验证集、测试集,以验证集为数据、以准确率作为标准调整模型参...
Python随机森林模型RandomForestClassifier参数说明
A. max_features: <em>随机</em><em>森林</em>允许单个决策树使用特征的最大数量。 Python为最大特征数提供了多个可选项。 下面是其中的几个: Auto/None :简单地选取所有特征,每颗树都可以利用他们。这种情况下,每颗树都没有任何的限制。 sqrt :此选项是每颗子树可以利用总特征数的平方根个。 例如,如果变量(特征)的总数是100,所以每颗子树只能取其中的10个。“log2”是另一种相...
实战:用Python实现随机森林
因为有Scikit-Learn这样的库,现在用Python<em>实现</em>任何机器学习算法都非常容易。实际上,我们现在不需要任何潜在的知识来了解模型如何工作。虽然不需要了解所有细节,但了解模型如何训练和预测对工作仍有帮助。比如:如果性能不如预期,我们可以诊断模型或当我们想要说服其他人使用我们的模型时,我们可以向他们解释模型如何做出决策的。 在本文中,我们将介绍如...
python实现随机森林
转自 : https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/82082854    
[机器学习]随机森林源码(python)
本文主要提供源码的一些思路.具体源码可查看知乎:知乎 简单来说<em>随机</em><em>森林</em>就是生成N颗CART树,通过bootstrap的方式,有放回可重复的从原始<em>数据集</em>M里选出一部分数据m,总共生成N份这样的数据给N颗CART树去做训练,同时设定每棵树选用<em>数据集</em>中的最大的特征数,也是可重复的选取.最后的结果通过投票表决决定最终结果. <em>代码</em>如下(没有运行,只是看了下思路): # -*- coding: utf-8 -...
简单数据预测—使用Python训练回归模型并进行预测(转自蓝鲸网站分析博客)
使用Python训练回归模型并进行预测 2016年9月2日 By 蓝鲸 1 Comment 回归分析是一种常见的统计方法,用于确定不同变量间的相互关系。在Excel中可以通过数据分析菜单中的回归功能快速完成。本篇文章将介绍在<em>python</em>中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。 准备工作 首先是开始前的准备工作,在创建回归模型的过程中我们需要使用以下几个
arima预测(附Python和测试数据)
使用Python、arima进行时间序列预测 (1)判断时间序列是否是平稳白噪声序列,若不是进行平稳化 (2)本实例数据<em>带</em>有周期性,因此先进行一阶差分,再进行144步差分 (<em>3</em>)看差分序列的自相关图和
利用Python 回归分析,四步预测广告收入 (附数据集代码)
01 案例介绍某互联网公司记录了某一款产品的营销投入与收入额,如下表所示:当投入20万时,收入额是57万;投入<em>3</em>8万元时,收入额是84万。因为营销效果明显,公司决定再投入...
python 数据挖掘入门与实践 代码下载
<em>python</em> 数据挖掘入门与实践 配套资料,含有pdf,<em>代码</em>,以及相关<em>数据集</em>
用各种机器学习方法(knn,随机森林,决策树等)预测糖尿病:含数据集
源码+原封<em>数据集</em>;本资源包括用各种机器学习方法(knn,决策树DecisionTree,<em>随机</em><em>森林</em>,逻辑回归,支持向量机svm等)来对糖尿病进行预测的源码,包括<em>数据集</em>和导出的ipynb和py文件,对于新
10、python随机森林代码案例
目录 1 概念 2 优点 <em>3</em> 理论方法 4、<em>代码</em>完整案例 1 概念 <em>随机</em><em>森林</em>:<em>随机</em><em>森林</em>是包含多个决策树的分类器,并且其输出类别是由个别树输出的类别的众数而定 决策树见案例:https://blog.csdn.net/qq_<em>3</em>6<em>3</em>27687/article/details/84944850 2 优点 01 适合离散型和连续型的属性数据 02 对海量数据,尽量避免了过度拟合的问题 ...
CART算法测试数据
本<em>数据集</em>分为训练集和测试集,可用于测试决策树学习算法。
python RandomForestClassifier 随机森林(原理/样例实现/参数调优)
https://blog.csdn.net/y0<em>3</em>67/article/details/51501780 写的很清楚,记录一下。
用鸢尾花数据集构建随机森林模型
直接上<em>代码</em> ''' Created on 2019年<em>3</em>月29日 @author: vincent ''' from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd import numpy as np iris = load_iris...
基于自编写的随机森林算法的adult数据集分类
压缩包主要采用<em>随机</em><em>森林</em>算法处理adult<em>数据集</em>的分类问题,主要包含四部分,第一部分是由<em>python</em>编写的adult<em>数据集</em>预处理过程,第二部分是自己编写的<em>随机</em><em>森林</em>算法处理adult<em>数据集</em>,第三部分是调用
MATLAB中自决策树函数怎么使用,新手求教~~~
treedisp等函数怎么用,我找了很久都找不到。。能给个例子最好~~~谢谢
Sklearn 成长之路(一)利用决策树分类Iris数据并绘制决策树模型结构
决策树处理Iris结果 程序输出: 传入<em>数据集</em>包含内容有: [‘data’, ‘target’, ‘target_names’, ‘DESCR’, ‘feature_names’] 训练集样本大小: (120, 4) 训练集标签大小: (120,) 测试集样本大小: (<em>3</em>0, 4) 测试集标签大小: (<em>3</em>0,) 模型测试集准确率为: 0.9<em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em><em>3</em> 决策树模型结构: S...
随机森林实战教程-Python-Demo
前言 <em>随机</em><em>森林</em>Python版本有很可以调用的库,使用<em>随机</em><em>森林</em>非常方便,主要用到以下的库:  sklearn  pandas  numpy <em>随机</em><em>森林</em>入门 我们先通过一段<em>代码</em>来了解Python中如何使用<em>随机</em><em>森林</em>。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier impo...
Random Forest 学习笔记整理
这篇文章是自己对学习random forest的整理,里面参考了很多其他博主的成果,非常感谢,他们的原文链接详见参考文献。 Random Forest,顾名思义,Random就是<em>随机</em>抽取,Forest就是说这里不止一棵树,而由一群决策树组成的一片<em>森林</em>,连起来就是用<em>随机</em>抽取的方法训练出一群决策树来完成分类任务。 RF用了两次<em>随机</em>抽取,一次是对训练样本的<em>随机</em>抽取;另一次是对变量的<em>随机</em>抽取。
Mahout-RandomForests
1. 数据<em>下载</em>与准备 1.1 <em>下载</em>地址为http://nsl.cs.unb.ca/NSL-KDD/ 1.2打开<em>下载</em>的数据,删除其中以@开头的数据  1.<em>3</em> 将数据上传到hdfs # $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /testdata # $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put /usr/local/mahout/data/
Mahout random forest 随机森林小案例
写在前面 菜鸟真的需要耗费大量的时间各种试才能解决问题啊。。。~~o(>_ 首先介绍一下我尝试的过程,大家可以参考着排排错。 1. 我最初用的是mahout最新的0.1<em>3</em>版本,想要按照官方给出的案例(Classifying with random forests)测试并学习一下<em>随机</em><em>森林</em>的用法,但是发现根本没办法按照这个官方文档去做。虽然官方给出的0.1<em>3</em>版本API的文档,但是它的测试用例还是
NSL-KDD数据集介绍与下载
目录 KDD99<em>数据集</em>介绍、<em>下载</em>及预处理: 1、NSL-KDD<em>数据集</em>介绍 2、NSL-KDD<em>数据集</em>是KDD 99<em>数据集</em>的改进 <em>3</em>、NSL-KDD<em>数据集</em>各文件介绍与<em>下载</em>KDDTrain+.ARFF:The full NSL-KDD train set with binarylabels in ARFF format 4、参考论文 KDD99<em>数据集</em>介绍、<em>下载</em>及预处理: KDD99<em>数据集</em>...
NSL-KDD数据集+KDD数据集
KDD99:该<em>数据集</em>是从一个模拟的美国空军局域网上采集来的9个星期的网络连接数据,分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。测试数据和训练数据有着不同的概率分布,测试数据包含了一些未出现在训练数据中
项目实例---随机森林在Kaggle实例:Titanic中的应用(二)
随机森林算法的总结和基于python的简单实现
第一次写博客,水平有限,恳请指正交流. 接触机器学习也有一段时间了,以前只是看看理论,调调sklearn的包,感觉并没有真正的明白算法的具体细节。 现在开始利用空闲时间,把自己学过的算法用<em>python</em><em>实现</em>一下,<em>代码</em>学习时间很短,所以<em>代码</em>结构不是很好,也没优化,以后我会努力写出优秀的<em>代码</em>的。 一 前言:<em>随机</em><em>森林</em>(Random Forests)真正被系统性的提出是 BREIMAN  20
sklearn分类器算法:决策树与随机森林及案例分析
分类算法之决策树决策树是一种基本的分类方法,当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中,每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。...
机器学习笔记(9)——随机森林算法(RandomForest,RF)
<em>随机</em><em>森林</em>算法 RandomForest 1.概念 <em>随机</em><em>森林</em>算法把分类树组合成<em>随机</em><em>森林</em>,即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行<em>随机</em>化,生成很多分类树,再汇总分类树的结果。<em>随机</em><em>森林</em>在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。<em>随机</em><em>森林</em>对多元共线性不敏感,结果对缺失数据和非平衡的数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量的作用。 2.优缺点 RF的主要优点有:
【机器学习】随机森林(基于CART分类树)—— python3 实现方案
以CART分类树为基学习器的<em>随机</em><em>森林</em>. <em>实现</em>了<em>随机</em><em>森林</em>的主要思想,如选取k个特征,使用包外数据验证准确率,投票法确定预测类别等. 这次使用sklearn的鸢尾花<em>数据集</em>,得到非常不错的模型.供参考 import numpy as np from collections import Counter from sklearn import datasets class RandomFore...
matlab中使用随机森林对鸢尾花数据集分类
%% I. 清空环境变量 clear all clc warning off %% II. 导入数据 load iris_data.mat %% % 1. <em>随机</em>产生训练集/测试集 a = randperm(150); P_train = features(a(1:120),:); P_test = features(a(121:end),:); T_train = classes(a(1:120),
随机森林代码中的数据是什么意思?
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NSL-KDD数据集
NSL-KDD<em>数据集</em>是KDD99<em>数据集</em>的改进,可以作为有效地基准<em>数据集</em>,各机器学习算法可以在NSL-KDD<em>数据集</em>上进行入侵检测实验。
随机森林做泰坦尼克号数据集的分类的python实现
# _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV...
机器学习iris数据集导入
Iris<em>数据集</em>在模式识别研究领域应该是最知名的<em>数据集</em>了,有很多文章都用到这个<em>数据集</em>。这个<em>数据集</em>里一共包括150行记录,其中前四列为花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度等4个用于识别鸢尾花的属性,第5列为鸢尾花的类别(包括Setosa,Versicolour,Virginica三类)。也即通过判定花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度的尺寸大小来识别鸢尾花的类别。 这个<em>数据集</em>可以从UCI<em>数据集</em>上
如何使用UCI数据集
UCI<em>数据集</em>是一个常用的机器学习标准测试<em>数据集</em>。 地址: http://www.ics.uci.edu/~mlearn 以Iris鸢尾花<em>数据集</em>为例: 1.Iris<em>数据集</em>在右边方框【Most Popular Data Sets (hits since 2007)】中第一个。 2.点击Iris<em>数据集</em>,进入该<em>数据集</em>详情页面: 上面是这个<em>数据集</em>的详细信息:多变量<em>数据集</em>,没有缺失值,...
随机森林——回归预测股票数据的Python实例
在做项目时要用<em>随机</em><em>森林</em>,查资料发现大多数都是用<em>随机</em><em>森林</em>做分类,很少见到有回归的。虽然分类<em>随机</em><em>森林</em>和回归<em>随机</em><em>森林</em><em>代码</em><em>实现</em>相差不大,但是对于新手小白来说,如果有比较完整的<em>代码</em>直接学习可以节省很多时间,这是我写这篇文章的原因。 <em>随机</em><em>森林</em>我就不介绍了,其他地方介绍一搜一大堆。 这篇文章关注的是如何用<em>python</em><em>实现</em>回归<em>随机</em><em>森林</em>。分为<em>随机</em><em>森林</em>构建和<em>随机</em><em>森林</em>预测两部分         <em>随机</em><em>森林</em>构...
时间序列(time serie)分析系列之线性回归or随机森林4
时间序列数据是一种典型的数据,时间序列预测方法比较多。比如ARIMA模型、Prophet模型、指数平均法、滑动平均法等等。 本文采用机器学习算法,如线性回归、<em>随机</em><em>森林</em>等,完成时间序列预测,预测效果也比较好。
教程▍Python机器学习实践:随机森林算法训练及调参 (附代码
Python教程作者| 战争热诚 编辑|丹顶鹤5号<em>随机</em><em>森林</em>是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法。<em>随机</em><em>森林</em>非常简单,易于<em>实现</em>,计算开销也很小,但是它...
随机森林算法梳理
集成学习:通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等;集成学习的结果产生:少数服从多数; 个体学习:通常由一个现有的算法从训练数据产生,例如C4.5算法、BP<em>随机</em><em>森林</em>算法网络算法等; boosting :将弱分类器提升为强学习器的算法,工作机制:先从初始训练集训练出一个基学习器,在根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前基学习器做错的训练样本在后...
mahout如何使用随机森林测试数据集
最近在研究机器学习经典的分类算法<em>随机</em><em>森林</em>,需要用<em>随机</em><em>森林</em>算法来测试一个小的<em>数据集</em>。开源项目mahout<em>实现</em>了大多数经典的机器学习算法,里面也提供了很多处理数据,提取特征,训练算法模型的类和方法,但是貌似国内用这个开源项目的人并不多,因为网上关于具体如何使用mahout算法的资料廖若晨星,而mahout实战中也没有关于<em>随机</em><em>森林</em>的使用例子,这部分信息只能从mahout官网中搜集到,而mahout官网中
NSL_KDD数据集
用于机器学习入侵检测的<em>数据集</em>,NSL_KDDNSL-KDD 这是KDD数据的改进版。进行网络入侵检测的研究生人员可以<em>下载</em>。
R语言使用随机森林方法对数据分类
说明<em>随机</em><em>森林</em>是另一类可用的集成学习方法,该算法在训练过程中将产生多棵决策树,每棵决策树会根据输入<em>数据集</em>产生相应的预测输出,算法采用投票机制选择类别众数做为预测结果。
入侵检测数据集2017
由于原文件超出220M,需要原始文件的请<em>下载</em>好该文件后私信我,我会提供原始CSV文件,如有需要,还可以提供原始网络流量数据.pcap格式的。分数要求不高,只是因为我是研究这个方向的,希望有志之士可以一
送分!谁有针对UCI数据库wine数据集(wine dataset)的聚类算法代码
最好C/C++的<em>代码</em>,或者提示下怎么对wine <em>数据集</em>进行data clean,怎样用聚类算法分析: 基于划分的聚类方法〔如k-means、k-medoids等〕 基于层次的聚类方法〔如BIRCH、R
kaggle比赛titanic数据集下载
这是从KAGGLE竞赛官方网站上<em>下载</em>下来的<em>数据集</em>,本人之前也一直在寻找类似的数据,却一直需要大量积分,所以我就上传上来供大家使用。 相关<em>下载</em>链接://download.csdn.net/downloa
3.1、随机森林随机森林实例
<em>随机</em><em>森林</em> junjun 2016年2月8日 <em>随机</em><em>森林</em>实例 Markdown脚本及<em>数据集</em>:http://pan.baidu.com/s/1bnY6ar9 实例一、用<em>随机</em><em>森林</em>对鸢尾花数据进行分类 #1、加载数据并查看 data("iris") summary(iris) ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.
随机森林(原理/样例实现/参数调优)
决策树 决策树与<em>随机</em><em>森林</em>都属于机器学习中监督学习的范畴,主要用于分类问题。 决策树算法有这几种:ID<em>3</em>、C4.5、CART,基于决策树的算法有bagging、<em>随机</em><em>森林</em>、GBDT等。 决策树是一种利用树形结构进行决策的算法,对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉,最终建立一棵树,树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。<em>随机</em><em>森林</em>是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。 案例:
Spark随机森林算法对数据分类(一)——计算准确率和召回率
1.召回率和正确率计算对于一个KK元的分类结果,我们可以得到一个K∗KK*K的混淆矩阵,得到的举证结果如下图所示。 从上图所示的结果中不同的元素表示的含义如下: mijm_{ij} :表示实际分类属于类ii,在预测过程中被预测到分类jj对于所有的mijm_{ij}可以概括为四种方式不同类型的数据:TPTP(真正):真正的分类结果属于ii预测的结果也属于ii,此时对于 mijm_{ij} 而言i=
机器学习-采用正态贝叶斯分类器、决策树、随机森林对abalone数据集分类
1.abalone(鲍鱼)<em>数据集</em>描述 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 总共包含4177条数据,每条数据中包含8个特征值,一个分类(鲍鱼年龄,看看圈数),可以看做是分类问题或者回归问题 2.<em>数据集</em>预处理 数据的部分展示 Sex / nominal / -- / M, F, and I (infant)  Lengt
随机森林(Random forest,RF)的生成方法以及优缺点
       <em>随机</em><em>森林</em>(Random Forest)是属于集成学习的一种组合分类算法(确切说是属于bagging),集成学习的核心思想就是将若干个弱(基)分类器组合起来,得到一个分类性能显著优越的强分类器。如果各弱分类器之前没有强依赖关系、可并行生成,就可以使用<em>随机</em><em>森林</em>算法。   <em>随机</em><em>森林</em>利用自主抽样法(bootstrap)从原<em>数据集</em>中有放回地抽取多个样本,对抽取的样本先用弱分类器—决策树进行训练...
RandomForestClassifier随机森林补充缺失值(以TItanic数据集为例)
上一篇是分类填补缺失值,用了循环函数。这此呢,我们利用<em>随机</em><em>森林</em>补充缺失数据。import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier df=pd.read_csv('E:\\Users\\Administrat...
随机森林筛选变量(Python实现
#文章转自每日一Python公众号当<em>数据集</em>的特征过多时,容易产生过拟合,可以用<em>随机</em><em>森林</em>来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的<em>数据集</em>,利用这个<em>数据集</em>,确定一个阈值,选出来对模型训练帮助最大的一些特征,...
程序员实用工具网站
目录 1、搜索引擎 2、PPT <em>3</em>、图片操作 4、文件共享 5、应届生招聘 6、程序员面试题库 7、办公、开发软件 8、高清图片、视频素材网站 9、项目开源 10、在线工具宝典大全 程序员开发需要具备良好的信息检索能力,为了备忘(收藏夹真是满了),将开发过程中常用的网站进行整理。 1、搜索引擎 1.1、秘迹搜索 一款无敌有良心、无敌安全的搜索引擎,不会收集私人信息,保...
我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏
起因 又到深夜了,我按照以往在csdn和公众号写着数据结构!这占用了我大量的时间!我的超越妹妹严重缺乏陪伴而 怨气满满! 而女朋友时常埋怨,认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用,常会问道:天天写这玩意,有啥作用。而我答道:能干事情多了,比如写个迷宫小游戏啥的! 当我码完字准备睡觉时:写不好别睡觉! 分析 如果用数据结构与算法造出东西来呢? ...
别再翻了,面试二叉树看这 11 个就够了~
写在前边 数据结构与算法: 不知道你有没有这种困惑,虽然刷了很多算法题,当我去面试的时候,面试官让你手写一个算法,可能你对此算法很熟悉,知道<em>实现</em>思路,但是总是不知道该在什么地方写,而且很多边界条件想不全面,一紧张,<em>代码</em>写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题,思路也不知道从何寻找。面试吃了亏之后,我就慢慢的做出总结,开始分类的把数据结构所有的题型和解题思路每周刷题做出的系统性总结写在了 Github...
让程序员崩溃的瞬间(非程序员勿入)
今天给大家<em>带</em>来点快乐,程序员才能看懂。 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/47066521 1. 公司实习生找 Bug 2.在调试时,将断点设置在错误的位置 <em>3</em>.当我有一个很棒的调试想法时 4.偶然间看到自己多年前写的<em>代码</em> 5.当我第一次启动我的单元测试时 ...
接私活必备的 10 个开源项目!
点击蓝色“GitHubDaily”关注我加个“星标”,每天下午 18:<em>3</em>5,<em>带</em>你逛 GitHub!作者 | SevDot来源 | http://1t.click/VE8W...
GitHub开源的10个超棒后台管理面板
目录 1、AdminLTE 2、vue-Element-Admin <em>3</em>、tabler 4、Gentelella 5、ng2-admin 6、ant-design-pro 7、blur-admin 8、iview-admin 9、material-dashboard 10、layui 项目开发中后台管理平台必不可少,但是从零搭建一套多样化后台管理并不容易,目前有许多开源、免费、...
Git 天天用 但是 Git 原理你了解吗?
Git 原理 做技术一定要知其然知其所以然,意思就是:知道它是这样的,更知道它为什么是这样的。我主要通过4块内容来简单介绍 Git 是原理是什么样的。这4块内容如下: Git 存储目录结构介绍 Git 是如何存储的 Git 的对象 Git引用 当然 Git 原理不仅仅包含这些,想要更深入了解请查看官方教程 https://git-scm.com/book/zh/v2/。 本文内容是我在 Git...
100 个网络基础知识普及,看完成半个网络高手
欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002或HWCloud00<em>3</em>),输入关键字“加群”,加入华为云线上技术讨论群;输入关键字“最新活动”,获取华为云最新特惠促销。华为云诸多技术大咖、特惠活动等你来撩! 1)什么是链接? 链接是指两个设备之间的连接。它包括用于一个设备能够与另一个设备通信的电缆类型和协议。 2)OSI 参考模型的层次是什么? 有 7 个 OSI 层:物理...
漫画:什么是摩尔斯电码?
摩尔斯电码是什么摩尔斯电码(Morse code),是18<em>3</em>7年由美国人发明,本质上是一种对信息的编码,最初用于人们的远程通信。那个时候,人们连电话都还没发明出来,更不用...
中国最顶级的一批程序员,从首富到首负!
过去的20年是程序员快意恩仇的江湖时代通过<em>代码</em>,<em>实现</em>梦想和财富有人痴迷于技术,做出一夜成名的产品有人将技术变现,创办企业成功上市这些早一代的程序员们创造的奇迹引发了一浪高...
为什么面向对象糟透了?
又是周末,编程语言“三巨头”Java, Lisp 和C语言在Hello World咖啡馆聚会。服务员送来咖啡的同时还<em>带</em>来了一张今天的报纸, 三人寒暄了几句, C语言翻开了...
分享靠写代码赚钱的一些门路
作者 mezod,译者 josephchang10如今,通过自己的<em>代码</em>去赚钱变得越来越简单,不过对很多人来说依然还是很难,因为他们不知道有哪些门路。今天给大家分享一个精彩...
对计算机专业来说学历真的重要吗?
我本科学校是渣渣二本,研究生学校是985,现在毕业五年,校招笔试、面试,社招面试参加了两年了,就我个人的经历来说下这个问题。 这篇文章很长,但绝对是精华,相信我,读完以后,你会知道学历不好的解决方案,记得帮我点赞哦。 先说结论,无论赞不赞同,它本质就是这样:对于技术类工作而言,学历五年以内非常重要,但有办法弥补。五年以后,不重要。 目录: 张雪峰讲述的事实 我看到的事实 为什么会这样 ...
在线就能用的Linux我给你找好了
来源:公众号【编程珠玑】 作者:守望先生 网站:https://www.yanbinghu.com 前言 是不是不想装虚拟机,还想体验一下Linux?是不是自己的电脑不在,又想搞事情?今天给大家推荐几个在线就可以玩的Linux环境以及学习Shell的地方。 在线Linux环境 如果你不想安装虚拟机,这里提供几个在线就能把玩Linux的网站,他们不需要注册用户,可以直接使用。 Unix...
世界上最好的学习法:费曼学习法
你是否曾幻想读一遍书就记住所有的内容?是否想学习完一项技能就马上达到巅峰水平?除非你是天才,不然这是不可能的。对于大多数的普通人来说,可以通过笨办法(死记硬背)来达到学习的目的,但效率低下。当然,也可以通过优秀的学习法来进行学习,比如今天讲的“费曼学习法”,可以将你的学习效率极大的提高。 费曼学习法是由加拿大物理学家费曼所发明的一种高效的学习方法,费曼本身是一个天才,1<em>3</em>岁自学微积分,24岁加入曼...
学Linux到底学什么
来源:公众号【编程珠玑】 作者:守望先生 网站:https://www.yanbinghu.com/2019/09/25/14472.html 前言 ​我们常常听到很多人说要学学Linux或者被人告知说应该学学Linux,那么学Linux到底要学什么? 为什么要学Linux 在回答学什么之前,我们先看看为什么要学。首先我们需要认识到的是,很多服务器使用的是Linux系统,而作为服务器应...
深入理解C语言指针
一、指针的概念 要知道指针的概念,要先了解变量在内存中如何存储的。在存储时,内存被分为一块一块的。每一块都有一个特有的编号。而这个编号可以暂时理解为指针,就像酒店的门牌号一样。 1.1、变量和地址 先写一段简单的<em>代码</em>: void main(){ int x = 10, int y = 20; } 这段<em>代码</em>非常简单,就是两个变量的声明,分别赋值了 10、20。我们把内存当做一个酒店,而每个房间就...
C语言实现推箱子游戏
很早就想过做点小游戏了,但是一直没有机会动手。今天闲来无事,动起手来。过程还是蛮顺利的,<em>代码</em>也不是非常难。今天给大家分享一下~ 一、介绍 开发语言:C语言 开发工具:Dev-C++ 5.11 日期:2019年9月28日 作者:ZackSock 也不说太多多余的话了,先看一下效果图: 游戏中的人物、箱子、墙壁、球都是字符构成的。通过wasd键移动,规则的话就是推箱子的规则,也就不多说了。 二、代...
面试官:兄弟,说说基本类型和包装类型的区别吧
Java 的每个基本类型都对应了一个包装类型,比如说 int 的包装类型为 Integer,double 的包装类型为 Double。基本类型和包装类型的区别主要有以下 4 点。
焦虑的互联网人及35岁定律
一、<em>3</em>5岁定律 好像现在整个互联网行业都在贩卖焦虑,从之前的<em>3</em>0岁淘汰,到现在的<em>3</em>5岁,到最新的<em>3</em>9.9岁,你会发现,年龄趋势怎么在上升啊,对了兄弟,就是那一批人嘛,他们每年涨一岁,可不就是焦虑年龄越来越大了。 最早我看到的新闻是说,第一批互联网人都赶上了好时候,现在差不多五十岁左右,要么创业成功,要么在大公司做股东,反正都是<em>实现</em>了经济自由的一波人,包括马老师,都是那一拨。 那剩下的呢?有人...
8000字干货:那些很厉害的人是怎么构建知识体系的
本文约8000字,正常阅读需要15~20分钟。读完本文可以获得如下收益: 分辨知识和知识体系的差别 理解如何用八大问发现知识的连接点; 掌握致用类知识体系的构建方法; 能够应用甜蜜区模型找到特定领域来构建知识体系。 1. 知识体系?有必要吗? 小张准备通过跑步锻炼身体,可因为之前听说过小腿变粗、膝盖受伤、猝死等等与跑步有关的意外状况,有点担心自己会掉进各种坑里,就在微信上问朋友圈一直晒跑步...
Android完整知识体系路线(菜鸟-资深-大牛必进之路)
前言 移动研发火热不停,越来越多人开始学习Android 开发。但很多人感觉入门容易成长很难,对未来比较迷茫,不知道自己技能该怎么提升,到达下一阶段需要补充哪些内容。市面上也多是谈论知识图谱,缺少体系和成长节奏感,特此编写一份 Android 研发进阶之路,希望能对大家有所帮助。 由于篇幅过长,有些问题的答案并未放在文章当中,不过我都整理成了一个文档归纳好了,请阅读到文末领取~ Ja...
网易云音乐你喜欢吗?你自己也可以做一个
【公众号回复 “1024”,免费领取程序员赚钱实操经验】今天我章鱼猫给大家<em>带</em>来的这个开源项目,估计很多喜欢听音乐的朋友都会喜欢。就目前来讲,很多人对这款音乐 App 都抱...
快到假期了,还抢不到票?可以试试这两个工具
哈喽,还有二天就到假期了,相信很多人都坐不住了。这 7 天的假期想回家看看父母,有些人想出外游玩。不管是那样,都躲不开买票。而根据以往经验,7 天这种假期的票都是异常的难买的。 那买不到就只能抢了,以前抢票是手动抢,天天保证手机熬到凌晨两三点,眼睛还不敢眨一下,生怕有票错过了时机,想想都难受(作为回家不用抢票的广东人,深表同情)。 但是自打去年开始,12<em>3</em>06 官方...
C语言这么厉害,它自身又是用什么语言写的?
这是来自我的星球的一个提问:“C语言本身用什么语言写的?”换个角度来问,其实是:C语言在运行之前,得编译才行,那C语言的编译器从哪里来? 用什么语言来写的?如果是用C语...
Java版的7种单例模式
前言 Java 中的单例模式是我们一直且经常使用的设计模式之一,大家都很熟悉,所以这篇文章仅仅做我自己记忆。 Java版七种单例模式写法 一:懒汉,线程不安全 这种写法lazy loading很明显,但是致命的是在多线程不能正常工作。 public class Singleton{ private static Singleton instance; private Singl...
为什么我不建议你在当前购买 5G 手机
首发于公众号:BaronTalk,欢迎关注 每年的八九月份都是各大厂商发布年自己旗舰机的时候,最近 vivo、oppo、小米、华为、苹果接连发布了自己的年度旗舰,这当中除了苹果,其它厂商均发布了 5G 版本手机。恰逢国庆,势必会迎来一波换机潮,而各大厂商发布的 5G 手机很可能会成为很多同学的首选,今天我要来给准备购买 5G 手机的同学泼泼冷水。 先抛出观点:**对于普通消费者,当前不适合购...
认真推荐几个不错的技术公众号
十一假期,好好休息休息今天给大家推荐几个不同技术领域的公众号,涉及服务端后台、前端、Python、职场等各领域。这些号的无论从文章质量,还是从留言互动上,都是值得大家关注...
Python 愤怒的小鸟代码实现(1):物理引擎pymunk使用
<em>python</em> 愤怒的小鸟<em>代码</em><em>实现</em>(1):物理引擎pymunk使用游戏介绍 游戏介绍 最近比较忙,国庆正好有时间写了<em>python</em>版本的愤怒的小鸟,使用了物理引擎pymunk,<em>代码</em>参考了 github上的,<em>实现</em>了一个可玩的简单版本。 功能<em>实现</em>如下: ...
前端开发必备网站推荐
本人是一个纯正的小白,在学习的过程中搜集了一些关于前端开发的网站,希望对大家能够有所帮助!授人以鱼不如授人以渔! 1.MDN开发者文档网址:https://developer.mozilla.org/zh-CN/ 2.菜鸟教程:https://www.runoob.com/html/html-tutorial.html <em>3</em>.CSS教程:https://www.schoolw<em>3</em>c.com/html-...
中国物联网激荡20年
故事还要从24年前那个夏天说起。 ** 1 ** 1995年的夏天,美国西海岸有一个中年人出版了一本叫《未来之路》的书籍,这本书是大家了解信息高速公路全部面目乃至21世纪人类生活面貌的入门书。在这本书中,这个中年人多次提到“物物互联”的设想。但是由于当时网络技术与传感器应用水平的限制,中年人朦胧的“物联网”理念没有引起重视。对了,这个中年人后面做了十几次世界首富! 说回国内,那时风还没有起来,科技...
Vue 3.0 源码开放,看看都有哪些新特性
当大多数国人还在庆祝国庆节的时候,尤雨溪大大在昨天凌晨发布了 Vue <em>3</em>.0 源<em>代码</em>,源码地址:https://github.com/vuejs/vue-next 。虽然目前还 处于 Pre-Alpha 版本,但是可以预见后面的 Alpha、Beta 等版本应该不会太遥远。 之前,就有预言,除了性能优化、脚手架和新功能外,TypeScript绝对是一个重点,因此,在Vue <em>3</em>.0源<em>代码</em>版本中,9...
用Matplotlib,妈妈再也不担心我没有表情包斗图了
全文共<em>3</em>00<em>3</em>字,预计学习时长6分钟 Netflix、Instagram、YouTube、电影还有电视剧,这些都有什么共同之处呢?它们都是视觉媒介,吸引着形形色色的观众。 今时今日,大部分人逐渐放弃读书、听书的方式,而选择观看电影、电视剧去了解一个故事。也许有人持不同意见,认为人们还未曾放弃书籍,但认清这现实吧——喜爱看电影的人要比爱读书的人多得多。 以上讨论了视觉成为当下重要沟通...
十大优秀编程项目,让你的简历金光闪闪
全文共<em>3</em>241字,预计学习时长6分钟 被问到如何学习编程时,最常听到的问题就是:“有没有什么新项目的好点子?” 一些老套的答案有:“做一个象棋游戏”或者“命令行界面”。 这些答案没有错,但这些例子不符合现代编程的需要。现代软件编写需要经常使用软件服务化(SaaS)和网络应用,这意味着程序员需要了解如何在线编程。 用户网站或应用程序的编程需要服务器、身份验证和数据库,这个过程十分复杂。它...
第二弹!python爬虫批量下载高清大图
文章目录前言<em>下载</em>免费高清大图<em>下载</em><em>带</em>水印的精选图<em>代码</em>与总结 前言 在上一篇写文章没高质量配图?<em>python</em>爬虫绕过限制一键搜索<em>下载</em>图虫创意图片!中,我们在未登录的情况下<em>实现</em>了图虫创意无水印高清小图的批量<em>下载</em>。虽然小图能够在一些移动端可能展示的还行,但是放到pc端展示图片太小效果真的是很一般!建议阅读本文查看上一篇文章,在具体<em>实现</em>不做太多介绍,只讲个分析思路。 当然,本文可能技术要求不是特别高,但可以...
JDBC数据库操作乱码无缝过渡解决方案下载
JDBC数据库操作乱码非主流解决方案---JDBC连接驱动代理 以驱动的方式提供给使用方,在底层实现连接的代理管理功能,向使用者隐藏 实现过程以及无缝的过渡 你需要了解下列参数: proxy.driver= (必须)实际要连接到的数据库驱动程序,当然该驱动程序也必须存在于环境路径中 proxy.url= (必须)实际要连接到的数据库的JDBC连接使用的URL proxy.encoding= (可选)实际连接到的数据库所使用的编码,指定该参数后,所有的对于该数 据库的访问操作所产生或获得的字符串将被使用该编码进行转码,该动作是被多个代理程序包装, 并很好的隐藏的,你不必关心,你只需 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zoeg/2234943?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zoeg/2234943?utm_source=bbsseo[/url]
创新声卡5.1_7.1KX驱动详安装与专业调试篇下载
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出口退税系统下载
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