目录一、决策树模型二、选择划分2.1 信息熵和信息增益2.2 增益率2.3 基尼指数三、剪枝3.1 预剪枝3.2 后剪枝3.3 剪枝示例3.4 预剪枝和后剪枝对比四、Python实现4.1 基尼值和基尼指数4.2 选择划分特征4.3 后剪枝算法4.4 训练算法4.6 导入鸢尾花数据集测试
注:以下代码都是用scratch 3.0版本编写 素材链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1sXqeZVuFgVTYT0OtqxXilw 提取码:1126 一、背景添加     导入背景之后,就开始组织代码,着手编写   1.  在事件里面,找到小绿旗被点击,
本章中,你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家,完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤: 项目概述。 获取数据。 发现并可视化数据,发现规律。 为机器学习算法准备数据。 选择模型,进行训练。 微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时,最好使用
生产环境版本 Hive: 1.2.1, Spark: 2.3.2 1.insert overwrite directory 不会覆盖数据 注意,生成结果是目录,生成目录里面的不同文件名不会被覆盖,因此很容易出现数据double或者没有覆盖到数据的问题,比如数据分片原始结果如下: /myta
不懂算法的数据开发者不是一个好的算法工程师,还记得研究生时候,导师讲过的一些数据挖掘算法,颇有兴趣,但是无奈工作后接触少了,数据工程师的鄙视链,模型>实时>离线数仓>ETL工程师>BI工程师(不喜勿喷哈),现在做的工作主要是离线数仓,当然前期也做过一些ETL的工作,
不懂算法的数据开发者不是一个好的算法工程师,还记得研究生时候,导师讲过的一些数据挖掘算法,颇有兴趣,但是无奈工作后接触少了,数据工程师的鄙视链,模型>实时>离线数仓>ETL工程师>BI工程师(不喜勿喷哈),现在做的工作主要是离线数仓,当然前期也做过一些ETL的工作,
所谓机器学习,在形式上可近似等同于,在数据对象中通过统计或推理的方法,寻找一个有关特定输入和预期输出的功能函数 f(如图 1 所示)。通常,我们把输入变量(特征)空间记作大写的 X,而把输出变量空间记作大写的 Y。那么所谓的机器学习,在形式上就近似等同于 Y≈f(X)。 图 1:机器学习近
目录欧式距离曼哈顿距离欧式距离与曼哈顿距离的比较余弦距离汉明距离 欧式距离 欧式距离也称为欧几里得距离或者欧几里得度量,是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离就是两点之间的距离。 二维: x = $sqrt{(x_2-x_1)2+(y_
图像加密与解密 图像加密解密使用的是按位异或的运算,一真一假方为真,全真全假皆为假。 比方说,3和5进行按位异或,3的二进制为11,5的二进制为101,运算之后得到二进制110,换算成十进制也就是得到6,那么3、5、6这三个数字,任意两个进行按位异或运算都可以得出另一个。   impor
官网:http://spark.apache.org/docs/2.3.0/rdd-programming-guide.html#understanding-closures-   Spark中一个非常难以理解的概念,就是在集群中分布式并行运行时操作的算子外部的变量的生命周期 通常来说,这
  一、累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一种更方便的方式,累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量。 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到
目录AlexNet的特点使用ReLU激活函数加速收敛如何理解ReLU函数的非线性 Paper: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Github:https://github.com/pytorch
作为一名从副业中已赚取几个月工资的韭菜,显然对这类题目很有搞头,但是实际中往往不知道的是股票的未来价格,所以需要预测,而你的实盘实际上也会反过来影响股票,所以没人能完整预测股票的走势,那些从回溯中取的最大值的算法,就是下面的几种,有必要掌握一下,假若某一天你穿越回去,你任选一种算法,那么你
0. 前言 简单的题目,但是没有练习过或者背过,可能反而也写不出来,在面试中往往是在短时间内就写完,你没有时间画图,没有时间推演,这些都只能在脑子里快速完成,有时候拼了很久,觉得还是没有感觉,即使写出来了,在过后的一周到一个月照样会忘记,bug free地写出来还是很费力,作为对此深有体会
1.RDD缓存机制 cache, persist Spark 速度非常快的一个原因是 RDD 支持缓存。成功缓存后,如果之后的操作使用到了该数据集,则直接从缓存中获取。虽然缓存也有丢失的风险,但是由于 RDD 之间的依赖关系,如果某个分区的缓存数据丢失,只需要重新计算该分区即可。 涉及到的
Spark 累加器与广播变量 一、简介 在 Spark 中,提供了两种类型的共享变量:累加器 (accumulator) 与广播变量 (broadcast variable): 累加器:用来对信息进行聚合,主要用于累计计数等场景; 广播变量:主要用于在节点间高效分发大对象。 二、累
1.从Scala中理解闭包 闭包是一个函数,返回值依赖于声明在函数外部的一个或多个变量。闭包通常来讲可以简单的认为是可以访问一个函数里面局部变量的另外一个函数。 如下面这段匿名的函数: val multiplier = (i:Int) => i * 10 函数体内有一个变量 i