机器学习之随机森林实战 / 开普饭

本次更新的主要内容为利用Python中的statsmodels库构建logit与负二项回归模型,以及利用sklearn库构建决策树以及随机森林模型.内容源自同济大学研究生课程<高级数理统计> ...

上个月扫读完<阿里云天池大赛赛题解析>[1]后,看到书中对特征选择的讲述,于是便打算借此机会,系统梳理下各种特征选择方法.如有不足,还望指正. 一.背景介绍在处理结构型数据时,特征工程中 ...

NLP之NB&GBT:基于朴素贝叶斯(count/tfidf+网格搜索+4fCrva).梯度提升树(w2c+网格搜索+4fCrva)算法对IMDB影评数据集进行文本情感分析(情感二分类预测) ...

ML之LoR&DT&RF:基于LoR&DT(CART)&RF算法对mushrooms蘑菇数据集(22+1,6513+1611)训练来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出 ...

来自:ChallengeHub 论文题目:Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks 论文链接:h ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20031 简介资本资产定价模型(CAPM) 是用于确定是否在一个特定资产的投资是值得的.本质上,问题是:"该资产的回报是否值得投资?&q ...

ML之RF:随机森林RF算法简介.应用.经典案例之详细攻略随机森林RF算法简介随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器.它包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出 ...

ML之LoR&Bagging&RF:依次利用Bagging.RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测--模型融合输出结果设计思路核心代码 RF算 ...

转载:我不爱机器学习超参数是用于控制学习过程的不同参数值,对机器学习模型的性能有显著影响. 超参数优化是找到超参数值的正确组合,以在合理的时间内实现数据的最大性能的过程 1 数据处理 import ...

ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出结果后期 ...

Feature Engineering, 称之为特征工程,属于机器学习中数据预处理阶段的重要内容,细分为以下两大类内容 1. Feature Extraction, 特征提取,从文本,图像等原始数据中 ...

机器学习之随机森林实战