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選擇R做數(shù)據(jù)分析的幾點理由

剛開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的人都會面對同一個問題：我該選擇先學(xué)習(xí)哪種編程語言。不僅僅是編程語言，像SPSS、Modeler、WEKA等軟件系統(tǒng)也是同樣的情況。有越來越多的工具和編程語言，很難知道該選擇哪一種。事實是，你的時間有限。學(xué)習(xí)一門新的編程語言相當于一項巨大的投資，因此在選擇語言時需要有戰(zhàn)略性。實際上這個問題沒有標準答案，也沒有萬能的語言可以完成所有的工作，當你入門在入門選擇語言時，你需要

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wangjuju123

隨機森林優(yōu)點和注意點

隨機森林算法的注意點：1、在構(gòu)建決策樹的過程中是不需要剪枝的。 2、整個森林的樹的數(shù)量和每棵樹的特征需要人為進行設(shè)定。 3、構(gòu)建決策樹的時候分裂節(jié)點的選擇是依據(jù)最小基尼系數(shù)的。隨機森林有很多的優(yōu)點：a. 在數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，兩個隨機性的引入，使得隨機森林不容易陷入過擬合。b. 在當前的很多數(shù)據(jù)集上，相對其他算法有著很大的優(yōu)勢，兩個隨機性的引入，使得隨機森林具有很好的抗噪聲

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wangjuju123

bagging方法bootstrap aggregating的縮寫，采用的是隨機有放回的選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)然后構(gòu)造分類器，最后組合。這里以隨機森林為例進行講解。隨機森林算法概述隨機森林算法是上世紀八十年代Breiman等人提出來的，其基本思想就是構(gòu)造很多棵決策樹，形成一個森林，然后用這些決策樹共同決策輸出類別是什么。隨機森林算法及在構(gòu)建單一決策樹的基礎(chǔ)上的，同時是單一決策樹算法的延伸和改進。在整

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wangjuju123

Adaboost學(xué)習(xí)

Adaboost是boosting中較為代表的算法，基本思想是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布構(gòu)造一個分類器，然后通過誤差率求出這個若弱分類器的權(quán)重，通過更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布，迭代進行，直到達到迭代次數(shù)或者損失函數(shù)小于某一閾值。Adaboost的算法流程：假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集為T={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),(X4,Y4),(X5,Y5)} 其中Yi={-1,1}1、初始化訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分

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wangjuju123

集成學(xué)習(xí)概述

1.1 集成學(xué)習(xí)概述集成學(xué)習(xí)在機器學(xué)習(xí)算法中具有較高的準去率，不足之處就是模型的訓(xùn)練過程可能比較復(fù)雜，效率不是很高。目前接觸較多的集成學(xué)習(xí)主要有2種：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是隨機森林。1.2 集成學(xué)習(xí)的主要思想集成學(xué)習(xí)的主要思想是利用一定的手段學(xué)習(xí)出多個分類器，而且這多個分類器要求是弱分

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wangjuju123

集成算法——Adaboost代碼

集成算法是我們將不同的分類器組合起來，而這種組合結(jié)果就被稱為集成方法或者是元算法。使用集成方法時會有多種形式：可以是不同算法的集成，也可以是同意算法在不同設(shè)置下的集成，還可以是數(shù)據(jù)集不同部分分配給不同分類器之后的集成。兩種形式：bagging方法：從原始數(shù)據(jù)集選擇S次后得到S個新數(shù)據(jù)集，之后將某個學(xué)習(xí)算法分別作用于數(shù)據(jù)集，就得到了S個分類器，在對新的數(shù)據(jù)集進行分類時，使用這些分類器進行分類

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wangjuju123

小海龜畫圓

import turtle #import是一個關(guān)鍵字，用來引入一些外部庫，這里的含義是引入一個名字叫turtle的函數(shù)庫turtle.setup(800,600)#窗口的大小 turtle.shape("turtle")#形狀是一個海龜除了畫海龜還可以畫箭頭，圓圈等等 turtle.color("red")#顏色是紅色 turtle.speed(1)#畫筆速度 turtle.pensi

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基于抽樣的算法SMOTE

2002年，引入了一種基于抽樣的算法SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique），試圖解決類不平衡問題。由于其簡單性和有效性，它是最常用的方法之一。它是過采樣和欠采樣的組合，但過采樣方法不是復(fù)制少數(shù)類，而是通過算法構(gòu)造新的少數(shù)類數(shù)據(jù)實例。在傳統(tǒng)的過采樣中，少數(shù)類正在被復(fù)制。在SMOTE中，以這種方式構(gòu)造新的少數(shù)派實例：a構(gòu)造算法背后的直

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如何緩解類不平衡問題？

現(xiàn)在知道類不平衡問題是什么以及它為什么是一個問題，我們需要知道如何處理這個問題。我們可以將方法粗略地分為兩大類：基于抽樣的方法和基于成本函數(shù)的方法。基于成本函數(shù)的方法基于成本函數(shù)的方法背后的直覺是，如果我們認為一個假陰性比一個假陽性更差，我們將計算一個假陰性，例如100個假陰性。例如，如果1個假陰性與100個假陽性一樣昂貴，則機器學(xué)習(xí)算法將嘗試與假陽性相比產(chǎn)生更少的假陰性（因為它更便宜）。

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numpy在計算時如何跳過nan值？

numpy.ndarray 在求mean，max，min的時候如何忽略跳過nan值？我們在對一個python numpy數(shù)組求均值或最大值的時候，如果這個數(shù)組里包含nan，那么程序就會報錯或者求出來的值是nan，如下所示import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.na

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如何判斷機器學(xué)習(xí)算法哪個更好？

為了告訴機器學(xué)習(xí)算法（或研究人員）模型2優(yōu)于模型1，我們需要更好的指標，而不僅僅是計算錯誤的數(shù)量。我們介紹了真陽性，真陰性，假陽性和假陰性的概念：真陽性（TP rate） - 一個積極的例子，被正確歸類為陽性真陰性（TN rate） - 一個陰性的例子，被正確分類為陰性誤報（FP rate） - 一個否定的例子，但被錯誤地歸類為正面假陰性（FN rate） - 一個積

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用python繪制太陽花

import turtle #import是一個關(guān)鍵字，用來引入一些外部庫，這里的含義是引入一個名字叫turtle的函數(shù)庫turtle.setup(800,600)#窗口的大小turtle.shape("turtle")turtle.begin_fill()#填充圖形前，調(diào)用該方法turtle.color('red','yellow')#顏色是橙色turtle.speed(8)#畫筆速度

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python字段設(shè)置

一、執(zhí)行python代碼是出現(xiàn)以下錯誤：報錯顯示

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workbench光標沒了？

我的workbench咋光標沒了？怎么解決？這是不小心點擊了Insert按鈕導(dǎo)致的，點擊這個按鈕進入編輯模式，就是當前這種狀態(tài)。如果想恢復(fù)之前的編輯狀態(tài)只需再點擊一次insert即可。

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分類 (Classification)：ROC 和曲線下面積

ROC 曲線ROC 曲線（接收者操作特征曲線）是一種顯示分類模型在所有分類閾值下的效果的圖表。該曲線繪制了以下兩個參數(shù)：真正例率假正例率真正例率(TPR) 是召回率的同義詞，因此定義如下：假正例率(FPR) 的定義如下： ROC 曲線用于繪制采用不同分類閾值時的 TPR 與 FPR。降低分類閾值會導(dǎo)致將更多樣本歸為正類別，從而增加假正例和真正例的個數(shù)。下圖顯示了一個典型的

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numpy倒序排序？

numpy 如何實現(xiàn)倒敘排序？沒有發(fā)現(xiàn)哪個函數(shù)參數(shù)組合可以實現(xiàn)這個功能，只能用python內(nèi)置函數(shù)嗎？不是的，numpy既然可以升序排序當然也可以降序排序了，不同其他參數(shù)，只需在參數(shù)前加負號即可。實現(xiàn)方法如下圖所示：

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wangjuju123

為什么我的畫布設(shè)置不起作用？

一、問題描述使用python中繪圖包matplotlib.pyplot繪圖時發(fā)現(xiàn)我們對畫布設(shè)置的參數(shù)對圖中所畫的數(shù)據(jù)圖不起作用，這是為什么呢？下面是我們繪圖的代碼：imp0.plot(kind='bar', title='Feature Importances')plt.figure(figsize=(15,3), dpi=100)plt.ylabel('Feature Importan

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如何在Python中獲取當前時間

time模塊time模塊提供的功能告訴我們“自紀元以來的秒數(shù)”以及其他實用程序的時間。 >>> import time Unix大紀元時間這是您應(yīng)該獲取用于保存數(shù)據(jù)庫的時間戳的格式。它是一個簡單的浮點數(shù)，可以轉(zhuǎn)換為整數(shù)。它也適用于以秒為單位的算術(shù)運算，因為它表示自1970年1月1日00:00:00以來的秒數(shù)，并且它是相對于我們下一步要查看的其他時間表示的記憶燈： >>> time.

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如何在Python中獲取當前時間

time模塊time模塊提供的功能告訴我們“自紀元以來的秒數(shù)”以及其他實用程序的時間。 >>> import time Unix大紀元時間這是您應(yīng)該獲取用于保存數(shù)據(jù)庫的時間戳的格式。它是一個簡單的浮點數(shù)，可以轉(zhuǎn)換為整數(shù)。它也適用于以秒為單位的算術(shù)運算，因為它表示自1970年1月1日00:00:00以來的秒數(shù)，并且它是相對于我們下一步要查看的其他時間表示的記憶燈： >>> time.

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iloc索引不能增加行？

在pandas中基于位置索引有兩種方式 loc 和 iloc,其中l(wèi)oc 是使用顯示索引來定位數(shù)據(jù)的，所謂的顯示索引即為我們給行標簽列標簽起的名字。iloc使用的是隱式索引定位標簽，隱式索引為行列默認的索引值都是從零開始遞增的[0,1,2,3,4.......]因為iloc使用的是隱式索引，這樣增加行的時候無法增加顯示的index值所以無法用他添加行或列。

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