Python机器学习--算法--决策树算法
决策树算法决策树算法类型:决策树是一系列算法，而不是一个算法。决策树包含了 ID3分类算法，C4.5分类算法，Cart分类树算法，Cart回归树算法。决策树既可以做分类算法，也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。决策树的构成决策树的基本组成部分包括：根节点，分节点，和叶子节点。一般来讲，在决策树中，根节点和分节点使用方块表示，而叶子节点使用椭圆表示。决策树的关键点在于如何取建立出一个树，如何建立出一个在可以达成目标的前提下深度最浅的树。决策树中不同算法的介
Python机器学习--集成学习算法--随机森林算法
随机森林算法随机森林算法类型:随机森林算法：属于集成学习算法 ，通俗点讲，就是将多颗决策树集合起来，就变成了随机森林。集成学习算法集成学习算法是通过训练多个学习器，然后把这些学习器组合起来，以达到更好的预测性能的目的。集成学习算法的分类：Bagging：弱学习器的生成没有先后顺序，可以进行并行训练，如果是分类任务，则预测结果为多个弱学习器的预测结果取众数，如果是回归任务，则预测结果会取多个学习器的平均值。Boosting:弱学习器的生成有先后顺序，后一个弱学习器是之前学习器的基础上训练的，预测
Python机器学习--集成学习算法--XGBoost算法
XGBoost算法XGBoost算法类型:XGBoost算法：属于集成学习算法 ,与随机森林类似，也由多颗决策树组成XGBoost算法既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。后一棵树是在前一个树的基础上生成的后一棵树只需要拟合前K棵树和真实结果之间的误差误差可以用负梯度表示；因此可叫 梯度提升树XGboost是计算一阶导数和二阶导数，因此又称为 极端梯度提升树集成学习算法集成学习算法是通过训练多个学习器，然后把这些学习器组合起来，以达到更好的预测性能的目的。集成学习算法的分类：Bagg
Python机器学习--算法评估指标--各类型算法评估指标
聚类算法常用评估指标:轮廓系数 SSE(误差平方和)- 分类算法常用评估指标:准确率,查准率,查全率,F1-score,PR曲线,ROC曲线和AUC指标,ROC曲线下的面积就是AUC指标.- 回归算法的评估指标:R方范围[-inf,1] (真实值与预测 ),MSE,MAE,RMSE...
Python机器学习--算法导包--Sklearn(scikit-learn)导包与特征处理大合集
Sklearn各类型算法导包与特征处理大合集分类算法导包合集# 算法# 分类算法1.KNNfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier2.朴素贝叶斯from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB # 特征值是二分类from sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.naive_bayes import MultinomialNB3
Python机器学习--算法实现--常用算法在Sklearn中的聚类算法和分类算法关键参数详解
常用算法在Sklearn中的关键参数详解聚类算法K-Means算法基于Sklearn中的参数from sklearn.cluster import KMeansKMeans(n_clusters=8 , init='k-means++' ,n_init=10 ,max_iter=300 , tol=0.0001 , precompute_distances='auto' , verbose=0 ,ran
Python机器学习--算法实现--常用算法在Sklearn中的回归算法关键参数详解
常用算法在Sklearn中的关键参数详解回归算法线性回归算法from sklearn.linear_model import LinearRegressionLinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) '''参数含义：1.fit_intercept:布尔值，指定是否需要计算线性回归中的截距，即b值。如果为False,那么不计算b值。2.normalize:布尔值。如果为False，那
从零开始vim搭建Java开发环境之coc.nvim 篇
前言vim之美妙我就不过多介绍了，懂的自然懂。之前我已经有一篇文章介绍如何使用SpaceVim来搭建Java开发环境。传送门：《从零开始vim搭建Java开发环境[视频]》最近使用coc.nvim,感觉体验也很棒，与是就想使用coc.nvim平台也来搭建个Java开发环境，来比较一下哪个更适合自己。环境搭建环境千差万别，大同小异，理论上各大平台都是支持的，我把我的环境发一下仅供参考。项目版本操作系统Linux version 5.11.11-arch1-1 (linux@a
没有U盘纯硬盘安装linux之Ubuntu22.04
安装系统用U盘是很方便的，无奈我的U盘莫名奇妙的坏了。因为疫情影响，买个U盘要挺久时间才能到达。所以我就想能不能使用硬盘来安装linux系统呢。试试吧！环境正在运行的是Windows 11，想要安装的linux是：ubuntu 22.04准备工作下载isohttps://ubuntu.com/#download我把下载好的iso文件放到了D盘（NTFS格式）路径如下：D:\ubuntu-22.04-desktop-amd64.iso对应的diskpart的分区位置是 disk 0 par_1671465600
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archlinux fcitx5-rime五笔输入法
fcitx5-rime（第三方软件） 基于 Fcitx 输入法框架的 fcitx-rime，由 Fcitx 团队开发和维护。我用起来的总体体验基本与ibus-rime一致，甚至综合体验还更好。观察一段时间后在话。
archlinux更新后fcitx5无法使用
今天遇到一个非常奇怪的事情，我更新完`archlinux`以后发现我的`fcitx5`中文输入法无法使用了。严谨点说：1. kitty终端中可以使用。2. 其他常见程序中都无法使用。3. i3wm和 KDE桌面环境中都无法正常使用
vscode xmodmap转义的esc无效解决办法
在archlinux中使用xmodmap把大小写按键 映射成esc,在vim，IDEA中使用正常，但是在vscode 中按大小写转换键没法达成esc效果。
archlinux 安装ibus-rime
中州韵输入法引擎（英语：Rime Input Method Engine，又称Rime 输入法）是由佛振编写的开源中文输入法，目前项目网站、源代码均托管在GitHub[注 1]。基于同一个核心架构，该输入法分为三个官方发行版：Linux 发行版中州韵（ibus-rime）、Windows发行版小狼毫（Weasel）、macOS 发行版鼠须管（Squirrel）。
如何在 Ubuntu 安装 Microsoft Edge
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