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决策树中信息、熵、信息增益、基尼指数的概念及其python实现

from:http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4581803.html?utm_source=tuicooland参考:周志华《机器学习》决策树参考:https://blog.csdn.net/qq_40587575/article/details/80889223关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念,是对数据处理的量化,这几个概念主要...

#决策树
参数检验和非参数检验

一、参数检验1、基本思想2、两类错误3.、检验步骤4、检验的p值在一个假设检验问题中, 拒绝原假设H0的最小显著性水平称为检验的p值.5、单正态总体参数的检验(1)(2)(3)6、两正态总体参数的检验(1)(2)7、成对数据的t检验所谓成对数据, 是指两个样本的样本容量相等, 且两个样本之间除均值之外没有另的差异.8、单样本比率的检验(1)比率p的精确检验(2)比率p的近似检验9、两样本比率的检验

数据分析实例-MovieLens 1M 数据集

MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。分为三个表:评分,用户信息,电影信息。这些数据都是dat文件格式。读取3个数据集:#coding=gbk# MovieLens 1M数据集含有来自6000名用户对4000部电影的100万条评分数据。# 分为三个表:评分,用户信息,电影信息。这些数据都是dat文件格式# ,可以通...

#数据分析#pandas#python
小波变化与小波降噪

FROM:https://blog.csdn.net/zhang0558/article/details/76019832小波变换和小波阈值法去噪1. 小波变换小波变换是一种信号的时间——尺度(时间——频率)分析方法,它具有多分辨分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口大小固定不变但其形状可改变,时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有...

解决pyinstaller打包sklearn等库出现的问题: 提示failed to execute script xxx

pyinstaller安装,简单打包可以参考:https://blog.csdn.net/qq_40587575/article/details/85076934------------------------------------------------------------------------------------------------------------------...

#python#sklearn
箱形图含义

箱形图,也叫盒须图,盒式图,boxplot。1.什么是箱形图?箱图的发明者JohnTukey。Tukey先生1915年出生于美国麻省的新贝德福德。他22岁的时候在布朗大学获得了硕士学位,之后又在普林斯顿大学拿到了化学博士。有趣的是,他并没有直接开始让他青史留名的统计学工作,而是在二战期间进入了火控研究室,在那里,大量武器相关的研究最终都转而需要先解决统计学问题。从此,Tukey改变了...

#r语言
PyQt5中使用QTimer定时刷新:当要执行可能会超过设定时间的代码

有时候,我们需要定时对数据进行刷新,以获取到最新的数据,然后对数据进行处理,这时候可以采用PyQT5 中的QTimer 类。但是,有时我们并不知道这段代码会执行多长的时间,有时候会超过我们设定的刷新的时间,如 self.timer.start(1000)是1 秒的话,或者是我们不知道代码执行多久。这是我遇到的一个小问题,下面我们开始解决这个问题,其实也很简单,特此记录一下,希望能帮助到其他的朋友.

#python
【数据结构】---单链表【C语言实现】

1. 单向链表我们都熟悉数组,它作为一个顺序储存方式数据结构为我们的程序设计带来了大量的便利,几乎任何的高级程序设计,算法设计都离不开数组的灵活使用。但是,数组最大的缺点就是我们的插入和删除时需要移动大量的元素,显然这需要消耗大量的时间。数组找到指定元素很快,O(1)复杂度就可以,而链表只能是遍历,O(n)的复杂度。数组是顺序存储的,链表是通过指针实现不连续的存储相比起数组,链表解决了数组不方便移

#链表#c语言
Eclipse搭建Spring框架(绝对成功!)

花了许久才把Spring框架搭建完成,一把辛酸泪。。。。。。。。。。一、首先下载好全部所需要的工具和jar包1 安装 springsource-tool-suite:(1)打开eclipse-help-marketplacesearch中输入spring,下载按install,这里我已经下载好了(2)安装然后点击下一步知道最后完成安装,重启Eclipse。.最后Windows下的Preferenc

分类,聚类及其回归的区别

from:https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/78637517以前偶然找到过下图,该图对分类,聚类及其回归表达的很清晰。由上图我们可以看到,机器学习分为四大块,分别是classification (分类),regression (回归),clustering (聚类),dimensionality reduction (降维...

#分类#聚类#回归 +1
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