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查询Tags标签： estimator，共有 16条记录-
AdaBoost：自适应提升算法的原理及其实现
AdaBoost：通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法。Boosting方法要解答的两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布，二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。 AdaBoost的做法：一是提高前一轮被弱分…
2022/9/15 14:17:16 人评论 次浏览 -
调优前后knn鸢尾花
def knn_iris():# 获取数据iris = load_iris()# 划分数据集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)# 特征工程:标准化transfer = StandardScaler()x_train = transfer.fit_transform(x_train)x_test = transfer.f…
2022/6/20 23:22:07 人评论 次浏览 -
什么是机器学习的分类算法？【K-近邻算法(KNN)、交叉验证、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林】
1、K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 （KNN，K-NearestNeighbor） 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离。简单理解这个算法： 这…
2022/4/5 9:50:07 人评论 次浏览 -
scikit-learn 的设计
scikit-learn 的设计 1 核心API Core API1.1 Estimators1.2 Predictors1.3 Transformers 2 高级API Advanced API2.1 Meta-estimators2.2 Pipelines and feature unions3.3 Model selection1 核心API Core API 所有 scikit-learn 对象都有三个基本的接口：Estimators， Pr…
2022/2/22 23:49:39 人评论 次浏览 -
k-prototypes聚类算法
1 k-prototypes聚类 https://github.com/nicodv/kmodes.git 1 k-prototypes算法 K-prototype是K-means与K-modes的一种集合形式，适用于数值类型与字符类型集合的混合型数据。 k-prototypes算法在聚类的过程中，是将数据的数值型变量和类别型变量拆开，分开计算样本间变量…
2022/2/10 17:45:03 人评论 次浏览 -
K近邻算法04---案例：预测Facebook签到位置
注： 这部分看博客注释与运行截图就差不多能理解啦，把代码复制到自己的编译器中分别运行，认真体会每一步。 一、代码截图和运行截图二、全部代码 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import Standar…
2022/1/27 14:07:16 人评论 次浏览 -
机器学习-朴素贝叶斯算法
联合概率：包括多个条件，且所有的条件都成立的概率：P(a, b) 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 P(a | b) 相互独立：如果P(A , B) = P(A) * P(B)那么称事件A和事件B相互独立贝叶斯公式： P(C | W) = P(W | C) * P(C) / P(W) 下面拿一个实例来…
2022/1/15 17:10:00 人评论 次浏览 -
机器学习-朴素贝叶斯算法
联合概率：包括多个条件，且所有的条件都成立的概率：P(a, b) 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 P(a | b) 相互独立：如果P(A , B) = P(A) * P(B)那么称事件A和事件B相互独立贝叶斯公式： P(C | W) = P(W | C) * P(C) / P(W) 下面拿一个实例来…
2022/1/15 17:10:00 人评论 次浏览 -
python机器学习-鸢尾花决策树
决策树APIclass sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)决策树分类器 criterion:默认是’gini’系数，也可以选择信息增益的熵’entropy’ max_depth:树的深度大小 random_state:随机数种子其中会有些超参数：max_de…
2021/10/21 11:39:40 人评论 次浏览 -
python机器学习-鸢尾花决策树
决策树APIclass sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None)决策树分类器 criterion:默认是’gini’系数，也可以选择信息增益的熵’entropy’ max_depth:树的深度大小 random_state:随机数种子其中会有些超参数：max_de…
2021/10/21 11:39:40 人评论 次浏览 -
python机器学习-KNN算法
K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=auto)n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数 algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}，可选用于计算最近邻居的算法：‘ball_tree’将…
2021/10/21 11:39:36 人评论 次浏览 -
python机器学习-KNN算法
K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=auto)n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数 algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}，可选用于计算最近邻居的算法：‘ball_tree’将…
2021/10/21 11:39:36 人评论 次浏览 -
【语音增强】Coherence-based语音反混响【含Matlab源码 1026期】
一、简介 对语音信号进行基于相干性的去混响 二、源代码 %DEMO_CDR_DEREVERB % % Demonstration of CDR-based noise and reverberation suppression. %演示CDR-based噪声和混响抑制 % To use this with your own recordings: % 1. Change wave filename % 2. Adapt micro…
2021/7/21 14:42:04 人评论 次浏览 -
【语音增强】Coherence-based语音反混响【含Matlab源码 1026期】
一、简介 对语音信号进行基于相干性的去混响 二、源代码 %DEMO_CDR_DEREVERB % % Demonstration of CDR-based noise and reverberation suppression. %演示CDR-based噪声和混响抑制 % To use this with your own recordings: % 1. Change wave filename % 2. Adapt micro…
2021/7/21 14:42:04 人评论 次浏览 -
《机器学习Python实现_10_13_集成学习_xgboost_分类的简单实现》
一.简介 xgboost分类分两种情况，二分类和多分类： （1） 二分类的思路与logistic回归一样，先对线性函数套一个sigmoid函数，然后再求交叉熵作为损失函数，所以只需要一组回归树并可实现； （2）而多分类的实现，思路同gbm_classifier一样，即同时训练多组回归树，每一组…
2021/7/4 20:21:47 人评论 次浏览
