1. 何谓kaggle？ Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注，这些用户资源或许正是吸引谷歌的主要因素。（来源百度百科） 企业或者研究人员通过与kaggle合作，在kaggle上发布一个竞赛题目，题目主要包括：问题描述，数据，评价标准等。参赛者可在ka...
题目链接：点击查看 题目描述： 给定一个单向链表，要求设计一个算法，可以随机取得其中的一个数字。 输入输出： 输入： 1->2->3->4->5 输出： 3（在这个样例中，我们有均等的概率得到任意一个节点，比如 3 ） 题目分析： ?不同于数组，在未遍历完链表前，我们无法知道链表的总长度。这里我们就可以使用水库采样：遍历一次链表，在遍历到第 m 个节点时，有 1/m 的概率选择这个节点覆盖掉之前的节点选择。详见如下代码。...
随机游走（Random Walk）搜索算法 随机游走算法 定义：随机游走，概念接近于布朗运动，是布朗运动的理想数学状态。 核心概念：任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律。 随机游走算法的基本思想是: 从一个或一系列顶点开始遍历一张图。在任意一个顶点，遍历者将以概率1-a游走到这个顶点的邻居顶点，以概率a随机跳跃到图中的任何一个顶点，称a为跳转发生概率，每次游走后得出一个概率分布，该概率分布刻画了图中...
1、随机森林算法随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。随机森林具有对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器；可以处理大量的输入变数；可以在决定类别时，评估变数的重要性；可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计；对于不平衡的分类资料集来说，可以平衡误差等优点。2、随机森林算法步骤首先...
package cn.itcast.tags.ml.classificationimport org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator import org.apache.spark.ml.feature.{StringIndexer, StringIndexerModel, VectorIndexer, VectorIndexerModel} import org.apache.spark.ml.param.ParamMap import org.apache.spark.ml.tuning.{Cros...
文章目录 一、 允许丢数，不同范围随机数转化1.1 小范围随机数转化为大范围随机数1.2 大范围随机数转化为小范围随机数 二、 不允许丢数，不同范围随机数转化2.1 小范围随机数转化为大范围随机数2.2 大范围随机数转化为小范围随机数 参考文档在实际应用中经常会模拟随机数的输入，在软件语言如c/python中，采用rand()/数范围 即可得到随机数。但是很多情况下也会用到由已知一定范围的随机数转化成另一范围随机数，一个问题是 是否是...
树及其组合算法二：Bagging 1集成学习1.1集成学习概述1.2集成学习的原理 2 Bagging2.1 Bagging的建模2.2 Bagging的预测2.3 Bagging测试误差的估计2.4 Bagging袋装法的缺点 3 随机森林3.1随机森林降低树间相似性的基本策略：3.2随机森林建模过程 4 AdaBoost5 GBDT5.1提升树5.2梯度提升算法5.3GBDT算法用于分类 6 XGBoost 树及其组合算法部分其余内容，个人笔记博客传送门树及其组合算法一：决策树基本知识介绍 决策树有一种“天然”...
基于图搜索的路径规划算法主要用于低维度空间上的路径规划问题，它在这类问题中往往具有较好的完备性，但是需要对环境进行完整的建模工作，在高维度空间中往往会出现维数灾难。为了解决这些问题，本文将介绍基于随机采样的路径规划算法。这类算法适用于高维度空间，它们以概率完备性(当时间接近无限时一定有解)来代替完备性，从而提高搜索效率。 概率路图算法(Probabilistic Road Map, PRM) PRM算法首先使用随机采样的方式在环境中...
1 基于随机森林的医疗费用分析与建模预估import warnings warnings.filterwarnings(ignore) # 忽视警告import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import sklearn.metrics#1.加载数据，并进...
题意： 给出一棵树，每次询问两点之间是否存在一个l到r之间的数出现奇数次，找到这个数。 题解： 询问是否出现奇数次，用可持久化线段树套树上差分维护异或和。 找到这个数，不套随机数一直wa5，看了官方题解，里面有证明套随机数求解这个问题可以做到大概率正确。woc真的好难。#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=3e5+100; const int M=maxn*80; mt19937_64 rd(chrono::steady_clock::now().time_since...
文章目录 随机森林分类器 RandomForestClassifierⅠ.基本参数Ⅱ.重要参数 n_estimatorsⅢ.随机森林探索wine数据集Ⅳ.交叉验证绘制学习曲线比较决策树与随机森林Ⅴ.绘制n_estimator学习曲线Ⅵ.重要参数、属性和接口参数random_state、属性estimators_参数bootstrap、参数oob_score、属性oob_score_feature_importance、重要接口随机森林分类器 RandomForestClassifier class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators...
1.什么是随机森林？ 如果读者接触过决策树（Decision Tree） 的话，那么会很容易理解什么是随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的比喻还是很贴切的，其实...
引言：长久的关系不会是道德式的自我感动 ?? 一、时间期望值的估计 题目：假设\(1.. n\) 中每个数被选的概率相等，并且假设第 \(k\) 个数总是 出现在划分后两个数组中较大的数组 ，算法的期望时间为: \[T(n)\le\frac{1}{n}(T(n-1)+T(n-2)+……+T(\frac{n}{2}+1)+T(\frac{n}{2})+T(\frac{n}{2}+1)+……+T(n-2)+T(n-1) \]因为具有对称性，所以可以合并为 \[T(n)\le\frac{2}{n}\sum^{n-1}_{i=\frac{n}{2}}T(i)+O(n) \]二、\(n\) 皇后问...
public class Test {/*** m进制n位随机字符串生成方法* m:大小写字母+数字生成26+26+9=61，所以可采用62进制（例子）* n:生成随机串的位数（以下以6位字符串为例）*/private static long minValue = 1000000000L; // 62^5 = 916132832,为了防止生成的短码太规律，设置初始值从1000000000L(10亿)开始private static long maxValue = 56800235584L; // 62^6 = 56800235584L （568亿）private static String elements = "G86futKrpN2O...
朴素贝叶斯算法 什么是朴素贝叶斯分类方法 条件概率与联合概率联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B) 特性：P(A, B) = P(A)P(B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率记作：P(A|B) 特性：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)注意：此条件概率的成立，是由于A1,A2相互独立的结果(记忆) APIsklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha = 1.0) 朴素贝叶斯分类 alpha：拉普拉斯平滑系数案例：...