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数据分析师第二阶段
“2021-08-05，全体人民，原地失业。”最近，这条字节员工发布的朋友圈一夜刷爆网络，字节跳动教育板块大裁员的消息，引起了行业内的巨大震荡。图片来源：网络虽然字节最终并没有把教育板块的...
建模与调参4.1 学习目标学习机器学习模型的建模过程与调参流程完成相应学习打卡任务4.2 内容介绍逻辑回归模型：理解逻辑回归模型；逻辑回归模型的应用；逻辑回归的优缺点；树模型：理解树模型；树模型的应用；树模型的优缺点；集成模型基于bagging思想的集成模型随机森林模型基于boosting思想的集成模型XGBoost模型LightGBM模型CatBoost模型模型对比与性能评估：回归模型/树模型/
1.分类分析通过样本学习分类关系（分类规则）一般流程：1.数据准备：检查样本属性特征是否一致、完整，不同样本之间是否相互独立2.特征选择：选择与类别相关的特征,可大致分为：强相关（能区分类别的属性）、弱相关（能区分部分类别的水属性）、不相关（不能区分类别的属性）3。建立分类器：训练集——>分类算法——>模型通过可信度来评判模型2.决策树——分类模型树形结构，属性分割，节点表示分布2个步
在强化学习中，有两个可以进行交互的对象：智能体（Agnet）和环境（Environment），还有四个核心要素：策略（Policy）、回报函数（收益信号，Reward Function）、价值函数（Value Function）和环境模型（Environment Model），其中环境模型是可选的。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细
目录目标一、逻辑回归1.1概念1.2回归于分类的区别1.3原理二、决策树模型2.1概念2.2决策树模型的优缺点三、集成模型集成方法四、模型评估方法五、代码示例目标学习在金融分控领域常用的机器学习模型学习机器学习模型的建模过程与调参过程一、逻辑回归优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。数据挖掘技术涉及到数据的收集、清洗、处理、分析和可视化等多个环节。数据挖掘的主要目标是帮助用户更好地理解数据，从而提供有价值的信息和洞察。聚类分析是数据挖掘的一个重要部分，它的目标是根据数据中的特征，将数据点划分为多个群集，使得同一群集内的数据点之间距离较小，而与其他群集的距离较大。聚类分析可以帮助用户发现数据中的隐藏结...
工作中的实际问题都很复杂而且基本都是非线性的我们需要一个复杂的模型线性回归或者逻辑回归是没有什么用处的【决策树+集成学习】 优先选择如XGBoost就是：梯度下降+Boosting+决策树拿到问题之后，不要重复造轮子，建立一个模型，不要闭着眼睛选先参考别人所做的事情==（github看别人选择的什么算法）==...
在结构化数据的挖掘领域，以决策树为基石，一个古老而强大的家族——“树族”，仍然以其无与伦比的实力，统治着这片领域。如同司马家族在三国时代一样，树族在传统机器学习的舞台上展现着无可匹敌的威势，左右着传统机器学习算法的命运。
30.完整性约束包括主键约束（PRIMARY KEY），外键约束（FOREIGN KEY ），唯一约束（UNIQUE），非空约束（NOT NULL ），检查约束（CHECK），默认约束（DEFAULT），自动增长约束（AUTO_INCREMENT）若大于1，说明用户在增长，这个方式的成本低，效果好，唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑，从自传播到再次获取新用户，应用运营形成一个螺旋式的上升的
分类算法之决策树ID3详解：首先回顾决策树的基本知识：（1）数据是怎么分类的；（2）如何选择分类的属性；（3）什么时候停止分类定义：决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率基础之上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率。评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵...
数据挖掘之决策树归纳算法的Python实现引自百度：决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程决策树的算法原理：(1)通过把实例从根节点开始进行排列到某个叶子节点来进行分类的。(2)叶子节点即为实例所属的分类的，树上的每个节点说明了实例的属性。(
4 分类：基本概念、决策树与模型评估目录一、解决分类问题的一般方法二、决策树归纳1）决策树工作原理2）如何建立决策树3）ID3决策树4）表示属性测试条件的方法一、解决分类问题的一般方法分类: 分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y中。目标函数也称分类模型。解决分类问题的一般方法基本概念训练集：数据库中为建立模型而被分析的数据...
2.模型调参：调整模型的超参数，如树的数量、深度等，以优化模型性能。通常情况下，我们会将80%的数据用于训练模型，剩下的20%用于测试模型的性能。1.数据来源：我们选择了一家知名的体育数据提供商作为数据来源，该提供商提供了丰富的NBA比赛数据，包括球队信息、球员信息、比赛统计数据等。在完成模型评估与优化后，我们需要将模型部署到实际的生产环境中，以便用户可以使用我们的NBA获胜球队预测系统。在完成数
近年来互联网的高速发展引领人类进入了一个信息量爆炸性增长的时代。每个人的生活中都充满了结构化和非结构化的数据。随着人类生活全面向互联网转移，大数据时代将会不可避免的到来！作为全球互联网的前...
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。随着数据的增长，数据挖掘中的特征选择和降维问题变得越来越重要。特征选择是指从原始特征集合中选择出与目标变量相关的特征，以减少特征的数量并提高模型的准确性。降维是指将高维空间映射到低维空间，以减少数据的复杂性并提高模型的可解释性。矩阵内积是线性代数中的一个基本概念，它用于计算两个向量之间的点积。在数据挖掘中，矩阵内积可以用...
实验报告改的，仅供参考，可拿去水作业
一、C4.5C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5相比于ID3改进的地方有：1、用信息增益率来选择属性。
目录一.决策树与随机森林1.决策树①ID3②C4.5③CART区别过拟合和剪枝处理2.集成学习①提升(Boosting)Adaboost②袋装(Bagging)随机森林(Random Forest)一.决策树与随机森林1.决策树一种类似于流程图的树结构，属于经典的十大数据挖掘算法之一，其规则就是IF…THEN…(IF…ELSE…)的思想，可用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类，是一种有监督学
数据在现代社会中变得越来越重要。从业务、科学、医疗、社交媒体到各个领域，大量的数据被积累和存储。这些数据不仅是组织的资产，也是解锁新知识和洞察的关键。数据挖掘是从大规模数据集中提取出有用信息和模式的过程。其目标是发现数据中的潜在规律、趋势和关联，以便做出预测性的分析或支持决策制定。数据挖掘涉及多个学科，包括统计学、机器学习、数据库管理等。随机森林（Random Forest）和决策树（Decisi
原文地址：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7322015
1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。它涉及到数据挖掘的目标、数据来源、数据挖掘的方法和技术、数据挖掘的应用等多个方面。数据挖掘的主要算法包括决策树、回归分析、聚类分析等。这篇文章将从决策树到聚类分析，深入探讨数据挖掘的主要算法的核心概念、原理、算法操作步骤、数学模型公式、代码实例等内容。2.核心概念与联系2.1 决策树决策树是一种用于预测因变量的模型，...
ID3算法在介绍ID3算法之前先介绍下熵的概念信息熵 ：它是随机变量不确定度的度量。一个离散随机变量X的概率密度函数为p(x)p(x)，那么X的熵可以定义为H(x)=−∑xp(x)log2p(x)H(x)=-\sum_{x}{p(x)log_2p(x)} 使用2为底的对数函数，熵的量纲一般情况下为比特（bite）。当对数底位e的情况，熵的单位为奈特（nat）。在平均意义下，它是为了描
树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策）所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归树的组成根节点：第一个选择点非叶子节点与分支：中间过程叶子节点：最终的决策结果如何切分特征（选择节点）问题：根节点的选择该用哪个特征呢？接下来呢？如何切分呢？目标：通过一种衡量标准，来计算通过不同特征进行分支选择后的分类 情况，找出来最好的那个当成根...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
数据挖掘十大经典算法之–ID31.算法介绍ID3是Quinlan提出的一个著名的决策树生成方法。ID3的基本概念如下：1.决策树中的每一个非叶子节点对应着一个非类别属性，树枝代表这个属性的值，一个叶子结点代表从树根到叶子结点之间的路径对应的记录所属类别的属性值。2.每一个非叶子结点都将与属性中具有最大信息量的非类别属性相关联。3.采用信息增益来选择出能够最好的将样本分类的属性。2.信...
一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 决策树模型、1、 决策树模型创建、2、 树根属性选择
挖掘模式特征化与区分用汇总的、简洁的，精确的表达方式描述某个类数据特征化：是模板数据的一般特征或特征的汇总数据区分：是将目录数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特征进行比较频繁模式、关联和相关性频繁模式：在数据中频繁出现的模式频繁项集：在事务数据中一起出现的商品集合挖掘模式中的关联和相关性用于预测分析的分类和回归基于训练实例构造模型描述和区分未来预测的类和...
数据挖掘：关联规则，异常检测，挖掘的标准流程，评估指标，误差，聚类，决策树
1.原理【问题】故事发生在100年前，一个还没有手机的时代，小明的女朋友小红想去找小明玩，但不知道小明在不在家，因为小明可能出去打球了。现在小红想知道小明的去向，她手里有过去14次去找小明玩时的数据，请帮她判断一下小明到底是在家还是去打球了。[现在的情况是[‘rainy’,‘hot’,‘high’,‘false’]]这里引入两个概念：熵：表示随机变量不确定性的度量，物体内部的混乱程度。比...
本次分享一个数据挖掘实战项目：个人信贷违约预测，此项目对于想要学习信贷风控模型的同学非常有帮助，数据源在文末。项目背景当今社会，个人信贷业务发展迅速，但同时也会暴露较高的信用风险。信息不对...
三、数据挖掘-分类分类是一种很重要的数据挖掘技术，也是数据挖掘研究的重点和热点之一。分类的目的是分析输入数据，通过训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确描述或者模型，这种描述常常用谓词来表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来测试数据的类标签是未知的，仍可以由此预测这些新数据所属的类。也可以由此对数据中每一个类有更好的理解。3.1.1 分类的基本概念分类...
决策树算法ID3，理论与事例剖析
信息是个很抽象的概念。人们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本五十万字的中文书到底有多少信息量。直到1948年，香农提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。 公式为：H(x)=E[I(xi)]=E[ log(2,1/p(xi)) ]=-∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n)该值越大表示信息量越大 在一个系统中，该系
使用ID3算法构建一个决策树from math import logimport operatordef calShang(dataSet):# 计算数据集的熵numEnteries=len(dataSet)# 数据集长度（数据个数）labelCounts={}# 用字典来统计每种结果的个数for featVec in dataSet:# 统计数据集中不同结果的个数currentLabel=fea
I . 决策树 分类规则抽取II . 决策树 过拟合 与 剪枝III . 决策树 剪枝 先剪 与 后剪 对比IV . 连续属性 离散化处理 ( 二分法 | 最优划分点 )V . 根据 增益率 选择划分属性VI . 根据 增益率 选择划分属性 计算案例VII . 决策树 作用 及 优势
数据挖掘Top 10算法决策树模型与学习特征选择信息增益熵entropy条件熵信息增益信息增益算法信息增益比决策树生成ID3算法C45算法决策树剪枝先验设定控制复杂度损失函数剪枝算法CART算法CART生成最小二乘回归树生成算法分类树的生成Gini指数CART生成算法CART剪枝CART剪枝算法附录算法分类参考资料数据挖掘Top 10算法C4.5,
数据挖掘之决策树——学自北京大学莫同老师决策树示例决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法把由不同组成的总体分成较小且较具同质性的群体每一个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的叶子在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点上问题的不同回答导致了不同的分支，最后会到达一个叶子节点这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用几个变量（问题）来判断所属的类别（每...
https://www.youtube.com/watch?v=LcHw2ph6bss&list=PLm4W7_iX_v4NqPUjceOGd-OKNVO4c_cPD这是由新西兰Waikato大学提供，关于如何使用weka进行数据挖掘的在线学习课程。
一、单选1、有如下数据集，则频繁3-项集为：（ A ）事务ID购买的商品T100{M、O、N、K、E、Y}T200{D、O、N、K、E、Y}T300{M、A、K、E}T400{M、U、C、K、Y}T500{C、O、O、K、I、E}A、{O,K,E}B、{M,U,E}C、{N,K,O}D、{Y,U,E}A:1M:30:5N:2K:5E:4Y:3U:1C:2I:1---->O,K,E —>
此参数指示pandas应该从CSV文件的第一行推断列名。换句话说，CSV文件的第一行被视为包含列名的标题。这段代码对data中的'Class'列进行了替换操作。具体来说，它使用replace方法将'fishes'、'birds'、'amphibians'和'reptiles'这些值替换为'non-mammals'。这意味着将这些类别中的动物都重新分类为非哺乳动物。使用 Pandas交叉表 来检查“
数据挖掘的定义是“通过对(通常是大量的)数据集进行分析，发现潜在的数据关系，用易于理解的、能被数据所有者使用的新方式对数据进行概括”。数据挖掘的输入数据通常是表格，输出可以是规则、簇、树结构、图、方程式和模式等。最初，“数据挖掘”一词含有负面意义，尤其是在统计学家之间，诸如“数据窥探”、“钓鱼”和“数据捕捞”一类的术语是指从没有完全统计基础的数据中提取结论的特殊技术。然而，随着时间的推移，数据挖掘
决策树是一树状结构，它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分，根据样本在该属性上的不同取值将其划分成若干个子集。对于非纯的叶节点，多数类的标号给出到达这个节点的样本所属的类。构造决策树的核心问题是在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对一个分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的三类决策树：C4.5算法在R语言中，实现C4
数据清洗、特征工程和数据可视化、数据挖掘与建模的主要内容？视频为《Python数据科学应用从入门到精通》张甜 杨维忠 清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解1.2节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。内容涵盖数据科学应用的全流程，包括数据科学应用和Python的入门，数据清洗与特征工程，以及数据挖掘与建模、数据可视化等。
海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 大规模机器学习之决策树Decision Trees{博客内容：Decision Trees. This is one of the oldest forms of machine-learning, but there are issues that come up wh
风控数据挖掘方法（决策树规则挖掘）import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_excel("/Users/zhucan/Desktop/金融风控实战/第二课/oil_data_for_tree.xlsx")data.head()结果：set(data.class_new)#{'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'}#or
Python 数据挖掘与机器学习
人们观测或者收集到的数据样本是高维的，但与学习任务密切相关的也许仅仅是某个低维分布，即高维空间中的一个低维“嵌入”。且在高维情形下出现的数据样本稀疏、距离计算困难等问题是所有机器学习方法共同面临的严重障碍，因此特征工程的目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。不仅减少过拟合、减少特征数量（降维）、提高模型泛化能力，而且还可以使模型获得更好的解释性，增强对特征和特征值之间的理解，加快
决策树
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