我想要获取main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢? ...遇到这种情况，Thread类就提供了一个很好玩的方法: public static Thread currentThread() 返回当前正在执行的线程对象 package cn.itcast_...03; /* * 在不是Thread类的子类中，如何获取线程对象的名称呢?...main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢?...// 遇到这种情况，Thread类就提供了一个很好玩的静态方法: // public static Thread currentThread() 返回当前正在执行的线程对象
本文介绍如何在 WPF 中获取一个依赖对象的所有依赖项属性。...本来 .NET 中提供了一些专供设计器使用的类型 TypeDescriptor 可以帮助设计器找到一个类型或者组件的所有可以设置的属性，不过我们也可以通过此方法来获取所有可供使用的属性。...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /// /// 获取一个对象中所有的依赖项属性。...= null); /// /// 获取一个类型中所有的依赖项属性。...，同时有更好的阅读体验。
它本身就扩展了SparkML API。你将从中获得如下益处： 无与伦比的时间性能，因为是直接在Spark DataFrames上进行数据处理而没有经过任何拷贝，执行和优化都是在二进制数据格式进行的。...然而，由于DataFrames在JVM中，而TensorFlow在Python进程中运行，所以这两个框架之间的任何集成都意味着每个对象必须被序列化，通过这两种方式进行进程间通信，并在内存中至少复制两次。...Tensorframe的公共benchmark通过在JVM进程中复制数据获得了四倍的速度提升(当使用GPU时能用更多的数据)。...dtree stage是一个spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier。...不应该放弃精确性，因为注释器的运行速度不够快，无法处理流媒体用例，或者在集群环境中不能很好地扩展。 可训练性和可配置性：NLP是一个固有的特定领域的问题。
密码: ugun 2.数据集链接：https://gist.github.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7 3.在sklearn的skleanrn库中自带了iris数据集...本文采用的是第3种方法，直接从sklearn库中获取数据。...image.png 第11-14行代码是模型训练，第11行实例化DecisionTreeClassifier对象赋值给变量dt_model，第12行将训练集的特征和分类结果交给模型进行训练，使用的是DecisionTreeClassifier...对象的fit方法。...第14行使用DecisionTreeClassifier对象的score方法对测试结果评分，需要填入2个参数：第1个参数是测试集的特征test_x，第2个参数是测试集的分类结果test_y。
，根据该弱学习器的错误率更新权重，给错误率高的训练样本的权重值变高，在下一次学习中得到更多重视 3） 依次训练之后多每个弱学习器，并不断迭代更新权重 4） 对最终的k个弱学习器结果进行整合 Boosting...2 迭代训练弱学习器，并不断更新权重，第m个弱学习器的样本权重为Dm，输出值为{-1,1}， 2.1 计算弱分类器在训练集上的分类错误率，值越小其在最终分类器的作用越大 ? ?...2.3更新训练数据集的样本权重， ? ? 式中，Zm是规范化因子，将Wmi的值规范化到0-1之间，使得 ? 。对于二分类算法，弱分类器 ?...（3）对异常样本噪声敏感，异常样本在迭代中可能会获得较高的权重，影响最终的强学习器的预测准确性，同时数据正负样本不均衡也会导致实际准确性下降。 Adaboost分类器结构 ?...迭代次数或者最大弱分类器数：200次 #base_estimator：DecisionTreeClassifier 选择弱分类器，默认为CART树 #algorithm：SAMME 和SAMME.R
前言：下面介绍另外一种集成算法思想—boosting，提升学习（Boosting）是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它 每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预...权重越高的样本在下一个迭代训练中所占的比重就 越大，也就是说越难区分的样本在训练过程中会变得越重要； 整个迭代过程直到错误率足够小或者达到一定的迭代次数为止。...(Xn,Yn)} 初始化训练数据权重分布 一般情况下刚开始的样本权重都是一样的 使用具有权值分布Dm的训练数据集学习，得到基本分类器 计算Gm(x)在训练集上的分类误差 根据误差e计算Gm(x)模型的权重系数...迭代次数或者最大弱分类器数：200次 #base_estimator：DecisionTreeClassifier 选择弱分类器，默认为CART树 #algorithm：SAMME 和SAMME.R...image.png 先总结一下Bagging、Boosting的区别 样本选择：Bagging算法是有放回的随机采样；Boosting算法是每一轮训练集不变，只是训练集中 的每个样例在分类器中的权重发生变化
另外要注意的点是，如果选择的AdaBoostClassifier算法是SAMME.R，则我们的弱分类学习器还需要支持概率预测，也就是在scikit-learn中弱分类学习器对应的预测方法除了predict...这个值的意义在原理篇也讲到了，它对应了我们对第k个弱分类器的中第i个样本的误差的处理，即： 如果是线性误差，则 ? 如果是平方误差，则 ? 如果是指数误差，则 ?...在实际调参的过程中，我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。...也就是说，在我们这个例子中，如果步长从0.8降到0.7，则弱分类器个数要从300增加到700才能达到类似的拟合效果。...3）作为简单的二元分类器时，构造简单，结果可理解。 4）不容易发生过拟合 不足 1）对异常样本敏感，异常样本在迭代中可能会获得较高的权重，影响最终的强学习器的预测准确性。
以每个client_id为对象构造特征： 传统的特征工程方案是利用Pandas对所需特征做处理，例如下表中的获取月份、收入值的对数。 ?...同时，也可以通过与loans表关联获取新的特征（每个client平均贷款额度、最大贷款额度等）。 ?...深度特征合成堆叠多个转换和聚合操作（在特征工具的词汇中称为特征基元），以通过分布在许多表中的数据创建特征。 Featuretools有两个主要概念： 第一个是entities，它可被视为单个表。...所有特性的性能差异用于计算相对重要性。 Boruta函数通过循环的方式评价各变量的重要性，在每一轮迭代中，对原始变量和影子变量进行重要性比较。...在每次迭代中，它检查一个真实特征是否比最好的影子特征具有更高的重要性（即该特征是否比最大的影子特征得分更高）并且不断删除它视为非常不重要的特征。
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。...另外有一个要注意的点是，如果我们选择的AdaBoostClassifier算法是SAMME.R，则我们的弱分类学习器还需要支持概率预测，也就是在scikit-learn中弱分类学习器对应的预测方法除了predict...这个值的意义在原理篇我们也讲到了，它对应了我们对第k个弱分类器的中第i个样本的误差的处理，即：如果是线性误差，则$e_{ki}= \frac{|y_i - G_k(x_i)|}{E_k}$；如果是平方误差...在实际调参的过程中，我们常常将n_estimators和下面介绍的参数learning_rate一起考虑。 ...DecisionTreeClassifier和DecisionTreeRegressor的参数基本类似，在scikit-learn决策树算法类库使用小结这篇文章中我们对这两个类的参数做了详细的解释。
在不同的可迭代对象中进行合并迭代 解构迭代(扁平化处理嵌套型的可迭代对象) 合并多个有序迭代对象，再对整个有序迭代对象进行迭代 用迭代器取代while循环 食用方式： 了解Python基本语法即可 理解不足小伙伴帮忙指正.... >>> 手动访问迭代器中的元素 当你希望遍历一个可迭代对象中的所有元素，但是却不想使用 for 循环。...,有三个必不可少的元素， 一个需要迭代的列表items 通过iter()方法来获取一个可迭代对象的迭代器 通过next()方法来获取当前可迭代的元素 >>> items = [1, 2, 3] >>>...islice() 会消耗掉传入的迭代器中的数据。必须考虑到迭代器是不可逆的这个事实。...，但是这些对象在不同的容器中，你希望代码在不失可读性的情况下避免写重复的循环。
我们首先需要导入对象，之后训练模型： >>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier >>> dt = DecisionTreeClassifier...这一节中，我们执行以下步骤： 创建用于练习的样例数据集 训练基本的随机森林对象 看一看训练对象的一些属性 下一个秘籍中，我们会观察如何调整随机森林分类器，让我们以导入数据集来开始： >>> from sklearn...准确率是第一个不错的度量，但是使用混淆矩阵会帮助我们理解发生了什么。 让我们迭代max_features的推荐选项，并观察对拟合有什么影响。我们同事迭代一些浮点值，它们是所使用的特征的分数。...准备 这篇秘籍中，我们会做这些事情： 从雅虎获取股票数据 将其重新排列为我们熟悉的形状 创建 LDA 对象来拟合和预测类标签 给出如何使用 LDA 来降维的示例 操作步骤 这个例子中，我们就执行一种分析...边上的权重可以放在转移概率矩阵中。我们可以迭代来估计实际的标签。
一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小) 集合D中第k类样本的比率为pk，(k=1,2,…|y|) 信息增益(Information Gain):划分数据前后数据信息熵的差值。...基尼不纯度 基尼不纯度反映从集合D中随机取两个样本后，其类别不一致性的概率。..._tree.Tree)对于树对象的属性，了解决策树结构对于这些属性的基本用法。 方法 apply(X[, check_input]) 返回每个样本预测为的叶的索引。...decision_path(X[, check_input]) 返回树中的决策路径。...get_depth() 返回决策树的深度。 get_n_leaves() 返回决策树的叶数。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。
一、简介 在现实的机器学习任务中，自变量往往数量众多，且类型可能由连续型（continuou）和离散型（discrete）混杂组成，因此出于节约计算成本、精简模型、增强模型的泛化性能等角度考虑，我们常常需要对原始变量进行一系列的预处理及筛选...2.3 递归特征消除法 递归特征消除法（Recursive feature elimination）的基本思想是反复地构建多个模型（如回归模型、支持向量机等），例如，在回归任务中，对n个变量，第一轮构造...fit方法，且其输出含有coef_或feature_importances_这种结果； step：数值型，默认为1，控制每次迭代过程中删去的特征个数，有以下两种情况： 1.若传入大于等于1的整数，则在每次迭代构建模型的过程中删去对应数量的特征...； 2.若传入介于0.0到1.0之间的浮点数，则在每次第迭代构造模型的过程中删去对应比例的特征。...，通过这种系数对不同变量进行评分，然后按照设置的数目或比例剔除对应数目的最差变量，在sklearn.feature_selection中我们使用SelectFromModel()来实现上述过程，其主要参数如下
epoch: 在整个训练集上训练迭代（参数更新）的次数 fit_bias: 是否训练偏置项参数 ''' self.alpha = alpha...self.epoch = epoch # cost_record 记录每一次迭代的经验风险 self.cost_record = []...模型的训练和预测 # 实例化一个对象 model = LinearRegression() # 在训练集上训练 model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上预测 y_pred...# 将列表中的最后一行标签转化为数字类型 class_mapping = {'Iris-setosa': 0, 'Iris-versicolor': 1, 'Iris-virginica': 2} data1...# 将列表中的最后一行标签转化为数字类型 class_mapping = {'Iris-setosa': 0, 'Iris-versicolor': 1, 'Iris-virginica': 2} data
int 训练完成后赋值，特征数 noutputs int 训练完成后赋值，输出结果数 tree_ 对象 训练生成的决策树 featureimportances ndarray 特征相关度 5. sklearn.tree.DecisionTreeClassifier...]) — 返回样本的决策路径 fit(X, y[, sample_weight, check_input, …]) — 训练样本 get_params([deep=True]) — 获取全部参数，deep...用 sklearn 解决高尔夫预测问题 还是回到我们上一篇文章中的根据天气预测是否打高尔夫球的问题： # -*- coding: UTF-8 -*- # {{{ import numpy from sklearn.tree...特征序列化 — sklearn.preprocessing.LabelEncoder 因为 sklearn 只能进行数值型运算，不能处理我们的字符串样本和结果，所以上面的代码中我们简单地进行了样本与数值的映射...绘制树结构 — Graphviz 决策树最大的优点是我们可以查看最终的树结构，上一篇日志中，我们通过 matplotlib 展示了我们自己的树结构。
在本项目的前期训练中，数据最后的结果都不理想。因此在代码中引入了多种数据模型：逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树分类、支持向量机分类、xgboost。在训练集上，最高准确率为77%。...float64 Age 768 non-null int64 Outcome 768 non-null int64 训练 在本项目的前期训练中...因此在代码中引入了多种数据模型：逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树分类、支持向量机分类、xgboost。在训练集上，最高准确率为77%。...models.append(("SVM", SVC())) # 支持向量机分类 models.append(("xgboost", XGBClassifier())) # xgboost ''' estimator：数据对象...X：数据 y：预测数据 soring：调用的方法 cv：交叉验证生成器或可迭代的次数 n_jobs：同时工作的cpu个数（-1代表全部） verbose：详细程度 fit_params：传递给估计器的拟合方法的参数
每棵树在随机子集上训练，预测时取多数投票。 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）： GBDT通过迭代优化多个弱决策树的误差进行提升。...金融行业：在信用评分和欺诈检测中的应用广泛。 电子商务：优化推荐系统和客户分类。 生产管理：通过决策树进行质量控制和生产优化。...引言 在机器学习领域，决策树（Decision Tree）是一种经典且基础的算法，以其直观性、易解释性和广泛的适用性，成为分类与回归任务中的常用工具。...总结 作为机器学习的经典算法，决策树以其直观性和易用性在实际应用中占据重要地位。从分类到回归、从单一模型到集成学习，决策树展现了广阔的适用场景。...总结与展望 决策树是一种兼具可解释性和灵活性的机器学习模型，虽然在面对高维度和复杂数据时表现有限，但其作为集成学习的基础仍然是不可或缺的工具。
Out of Bag 评价 bagging 中有放回采用中，总有些是从未被采到的，可以用来做效果评估 from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from...极端随机树 Extra-Trees 在随机森林上生长树时，在每个结点分裂时只考虑随机特征集上的特征。...AdaBoost 迭代过程 序列学习 技术的一个重要的缺点就是：它不能被并行化（只能按步骤） 每个分类器只能在之前的分类器已经被训练和评价后再进行训练 因此，它不像Bagging和Pasting一样 -...(X_train, y_train) Adaboost 集成过拟合了训练集，可以减少基分类器的数量 或者 对基分类器使用更强的正则化 8.2 梯度提升 不像 Adaboost 那样每一次迭代都更改实例的权重...使用 warn_start = True，保留之前的预测，增量训练，不用重头开始 当误差超过给定次数没有得到改善，停止训练 sklearn中warm_start参数的作用详解 GradientBoostingRegressor
如需要获取本文PDF的同学，记得文末去取~ Adaboost 的核心思想是通过迭代地训练多个弱分类器，并在每次迭代中调整训练样本的权重，使得分类错误的样本在后续的迭代中得到更多关注，从而提高分类性能。...这篇论文奠定了Adaboost的理论基础，并展示了其在分类任务上的有效性。...Adaboost在实践中表现出色，尤其在分类任务中，因其简单、有效且有坚实的理论基础而被广泛采用。...总结来说，Adaboost通过迭代地训练多个弱分类器并调整样本权重来提高分类性能，是机器学习提升方法中的经典算法。其提出不仅对理论研究有重要贡献，也在实践中取得了广泛应用。...训练时间较长：由于需要多次迭代训练多个分类器，训练时间较长。 不适合高噪声数据集：在高度噪声的数据集上，性能可能不佳。
这些决策规则看起来很像一棵倒置的树，第一个决策规则在顶部，随后的决策规则在其下面展开。在决策树中，每个决策规则产生一个决策节点，并创建通向新节点的分支。...解决方案 使用 scikit-learn 中的 DecisionTreeClassifier ： # 加载库 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier...度量不纯度的方式有许多， DecisionTreeClassifier 默认使用基尼不纯度（Giniimpurity）： 其中，G(t)是节点 t 的基尼不纯度，p i 是在节点 t 上第 i 类样本的比例...在 scikit-learn 中， DecisionTreeClassifier 的使用方式与其他学习算法类似，首先用 fit方法训练模型，然后就可以用训练好的模型来预测一个样本的分类 ： # 创建新样本...你可以将本书作 为案头参考书，在机器学习的日常开发中遇到问题时，随时借鉴书中代码，快速解决问题。
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