夜空中最亮的不咚

随机森林（Random Forest）是一种分类和回归算法，它包含了多个决策树，形成一个森林，随机森林的类别是所有决策树分类回归结果的众数决定。 由于它优点很多，适应比较广泛. 1、能够处理高维数据，不用做特征选择，自动选出那些特征重要。 2、训练速度快，分类精度高。 3、能检…

2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。 收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至…

其中：p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率；而为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率，有了这个后验概率，我们就可以对样本进行分类。后验概率越大，说明某事物属于这个类别的可能性越大，我们越有理由把它归到这个…

1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。 2. 最小-最大规范化 将每个样本变换…

公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。 使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据…