机器学习-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类（上）

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍

随机森林、决策树模型构建与预测

该内容共包含四部分代码，包含用python的sklearn包实现对kaggle上面泰坦尼克号的生存预测

机器学习——基于Bagging的集成学习：随机森林（Random Forest）及python实现

基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归 引入 “三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分

集成分类器单细胞测序 python3机器学习 单一决策树、随机森林分类器、梯度提升决策树

原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生

Python实现的随机森林算法与简单总结

本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点： *对大小为m的数据集进

python实现决策树、随机森林的简单原理.pdf

python实实现现决决策策树树随随机机森森林林的的简简单单原原理理 这篇文章主要为大家详细介绍了python实现决策树随机森林的简单原理具有一定的参考价值感兴趣的小伙 们可以参考一下 本文申明 此文

RandomForests：Python中的随机森林库与Scikit-Learn兼容-源码

Python中的随机森林 归纳法 我开始这个项目是为了更好地了解和工作方式。 此时，分类器仅基于基尼系数，而回归模型基于均方误差。 分类器和回归模型都可以与和 例子 使用Scikit学习的基本分类示例

open_xlsx.py

集成分类器 单细胞测序 python3 机器学习 单一决策树、随机森林分类器、梯度提升决策树 梯度提升决策树和随机森林分类器的准确率远高于单一决策树。集成分类器综合考量多个分类器的预测结果，降低拟合误

tic-tac-toe-ml-project：使用随机森林分类器（scikit-learn）构建的一种简单的tic tac toe游戏分类算法。 该项目还具有使用Django构建的Web界面。 （）-源码

该项目 使用随机森林分类器（scikit-learn）构建的一种简单的井字游戏分类算法。 该项目还具有使用Django构建的Web界面。 要求 Python 3.6 Scikit学习 熊猫和脾气暴躁

QuickLib(期货行情、交易库Python CTP程序化例子源代码) 2.05

2016.12.16 QuickLib 2.05 修复BUG，部分系统MD错误的BUG，增加了TD部分的回调功能，更改并整理了MD消息驱动的回调方式。 2016.12.1 QuickLib期货行情2.

Python Machine Learning 第1-2版及中文版

Python Machine Learning的第一版+第二版+中文第一版 Introduction 第一章 让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章 训练机器学习分类算法 透

《机器学习实战》&《统计学习方法》python代码实现（附有详细的代码注释）

1.包含常用的数据预处理常用操作： 离散值处理（独热编码） 归一化和标准化 缺失值的处理 异常值的检测和处理 连续值离散化处理 数据的相似度分析 2. 算法模型： 线性回归（最小二乘法、梯度下降法）

example-random-forest-ocr：在Ruby中将随机森林算法用于OCR的示例-源码

在Ruby中使用随机森林分类器实现OCR的示例 此示例将展示如何在Ruby中使用随机森林分类器来实现OCR。 使用来自python scikit学习库的随机森林分类器，并使用 gem加载它。 使用的数

python实现决策树、随机森林的简单原理

本文申明：此文为学习记录过程，中间多处引用大师讲义和内容。 一、概念 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数

twitter_sentiment_bert_scikit：Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）多个分类器-源码

twitter_sentiment_bert_scikit Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机

Python构建图像分类识别器的方法

机器学习用在图像识别是非常有趣的话题。 我们可以利用OpenCV强大的功能结合机器学习算法实现图像识别系统。 首先，输入若干图像，加入分类标记。利用向量量化方法将特征点进行聚类，并得出中心点，这些中心

scikit-small-ensemble：scikit-small-ensemble是一个使您的集成模型（随机森林分类器等）具有较小内存占用量的库-源码

scikit小合奏 scikit-small-ensemble是一个使您的集成模型（Random Forest Classifier等）具有较小的内存占用/使用量的库。 介绍 例如，如果您想到的是基于

论文研究 - 使用数据挖掘技术预测疾病的血液学数据分类

多年来，有关患者的信息和医学信息的数量已大大增加。 此外，由于血液疾病患者的增加，医学病理学家已经使用了传统的诊断测试，其成本低并且导致诊断不准确。 为了从血液学数据中识别出最佳的疾病模式，医疗专业人

自行车买家预测系统的销售分析：通过与市场部的邮件公司指定特定的客户，从而增加冒险工作周期的销售量-源码

冒险销售工作周期分析 通过与市场部门联系邮件公司的特定客户，增加“冒险工作周期”的销售。 dataPreprocessing.py 从SQL Server导出表以预处理数据集。 预处理阶段包括：1）处

random-subgroups：机器学习的python软件包，用于学习预测任务的子组合奏-源码

随机子组python包 用子组进行预测 random-subgroups是与兼容的机器学习包。 像在随机森林中一样，它使用弱估计的集合进行分类和回归任务。 与随机森林算法的主要区别在于，它使用子组作为

euro2016predictor：使用机器学习的足球比赛预测器-源码

2016年欧洲杯足球赛预测 简而言之，该预测器基于典型的“功能+分类器”机器学习框架。 特征：自1920年以来，ELO评分，获胜/失败/失手率，进球/失球 标签：team1和team2之间的目标差异

使用Python进行机器学习：用于理解核心概念的小型机器学习项目。 给星星:glowing_star:如果有帮助的话。 奖金：面试银行来了..！-源码

Python机器学习 小型机器学习项目，以了解核心概念（顺序：从最早到最新） 使用带有新闻组20数据集的潜在Dirichlet分配进行主题建模，并使用Python和Scikit-Learn实现 在MN

808_用于业务分析的机器学习-源码

808_用于业务分析的机器学习注意 lec1：线性回归 lec2：Logistic回归 讲义3：逻辑回归2 第四讲：模型评估（精确度和召回率） 第五讲：Keras学习 讲座6：Tensorflow学习

人工智能与大数据特训班 基础理论 + 项目实战 教学视频 代码资料

我们有幸站在时代的风口，目睹信息科技掀起的革命风暴，从AlphaGo到无人驾驶，人工智能结合大数据应用场景越来越多，现今每个人的工作都和数据息息相关，无论是大数据分析、机器学习、人工智能还是无人驾驶汽

基于文本挖掘的基因突变致癌风险评估方法研究

Kaggle大赛项目，完成的代码和报告。我们使用相关的数据集特征（基因，突变/变异，临床文献），首先对数据集文本进行分类，然后使用不同的机器学习分类器（支持向量机，决策树，逻辑回归和随机森林）构建自动

应用机器学习：应用机器学习问题的存储库（进行中）-源码

应用机器学习 2019年1月-2020年5月 国家超级计算应用中心（培训/会议/研讨会） 课程：CS 498（4学分） 应用机器学习问题的存储库 此存储库中的某些内容是课程的一部分，请在不违反大学荣誉

Ruby-Rumale是Ruby语言的机器学习库类似于Python中的ScikitLearn

Rumale（Ruby机器学习）是Ruby中的机器学习库。 Rumale提供的机器学习算法的接口类似于Python中的Scikit-Learn。 Rumale支持线性/内核支持向量机，Logistic

Decision_boundary_viz：:chart_increasing:交互式决策边界可视化器-源码

Decision_boundary_viz 一个用于可视化分类器决策边界的Web应用程序。 支持二维数据以及以下分类器及其参数： k最近邻居 邻居数 重量功能 重量均匀 点按距离的倒数加权 随机森林

五分钟的midas：使用决策树分类器预测获利的日内交易头寸。 scikit学习| 烧瓶SQLite3 | 熊猫| MLflow | Heroku | 流光-源码

五分钟迈达斯 最著名的迈达斯国王在希腊神话中广为人知，是因为他有能力将自己接触到的一切变成金子。 -维基百科 阅读有关该项目的！ 总览 通过在历史分钟级价格数据上拟合随机森林分类器来预测获利的即日交易

490A-final-project：该项目探讨了从COVID-19大流行相关推文中得出情感的各种方法-源码

Britney Muth，Douglas Silverman和Holly Wagner CS 490A自然语言处理所撰写的“从COVID-19大流行相关推文中获取情感的比较分类方法” 最终报告可在以下