在超市、地铁、车站等很多场景中，人脸识别已经被广泛应用，但是这个功能究竟是怎么实现的？
模型是机器学习三问里面的怎么去学的环节。是确定特征与因变量之间关系最为核心的步骤。这部分涉及到模型的选择，和优化目标以及损失函数的选取。排序由第一节讲到，LTR有三个模式，分别是pointwise, pairwise,listwise。在这里主要描述一下采用的模型Lightgbm模型。在后面我们将看到选择什么样的决策函数（优化目标）就会带来什么的效果。最后基于对于整个数据业务和模型的理解，实现了在listwise的模型下CTR和转化率各0.6的提升；在pointwise的模型下，实现转化率3个点的提升
1、数据结构 在原有的基础上，把noteID改成FunctionID，去掉code字段，增加三个字段。 NoteLevel ：表示第几级的节点，可以和css配合，“美化”显示效果。 ParentIDPath： 父节点的路径，用于找到一个节点的子节点和子子节点（及所有子节点）。也可以找到一个节点的所有父节点。 OrderID ：所有节点的总排序，大家一起来排序，一个SQL语句就可以提取出来直接绑定控件，而不需要在使用递归了。 由于用功能节点作为例子，所以再增加两个字段 WebUR
面试官经常会问你：“平时工作中，你怎么优化自己应用的性能？” 你回答如下：“我平时遵循以下几条原则来优化我的项目、以提高性能，主要有：”
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最近在做一个项目，是一个b/s架构的，在项目中，用到了树形结构，即如图1所示的结构。
在上篇《基于Metronic的Bootstrap开发框架经验总结（1）-框架总览及菜单模块的处理》介绍了Bootstrap开发框架的一些基础性概括，包括总体界面效果，以及布局、菜单等内容，本篇继续这一主题，介绍页面内容常用到的数据分页处理，以及Bootstrap插件JSTree的使用。在数据的界面显示当中，表格数据的展示以及分页是非常常见的处理操作，利用Bootstrap的样式布局，以及JQuery的Ajax数据处理，就能很好实现数据的动态展示和分页处理。 1、列表展示和分页处理 1）数据的列表展示 在很多
一个程序猿和普通电脑用户，当他们浏览到一个效果炫酷的网页的时候，他们的反应是不太相同的：
决策树算法是一种常用的机器学习算法，在分类问题中被广泛应用。该算法通过将原始数据集拆分成多个小的决策子集，以生成一个决策树，用于预测新数据的分类。
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
上节中我们讲解了决策树的使用： 机器学习三人行(系列八)----神奇的分类回归决策树(附代码) 本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获
本文我们在决策树的基础上，更进一步的讨论由常用机器学习算法进行组合的集成算法，对集成算法最直接的理解就是三个臭皮匠赛过诸葛亮，通常我们已经建立了一些预测效果较好的算法之后，如果想要得到更好的预测效果，一种思路就是将这些算法组成起来来获取更好的预测效果。在很多的机器学习算法竞赛中，获胜者的方案通常就是将一些效果较好的算法通过集成算法的方式组成起来而获胜的，最著名的当属2006年美国Netflix prize竞赛，获胜方通过融合了107种算法最终获得百万美元的奖金。本文将讨论最常用的几种集成算法: 投票分类器
JavaScript开发人员倾向于寻找可用于机器学习模型训练的JavaScript框架。下面是一些机器学习算法，基于这些算法可以使用本文中列出的不同JavaScript框架来模型训练：
据我了解，前端程序员有相当一部分不是科班出身，以至于对“数据结构”和“算法”的基础概念都不是很清晰，这直接导致很多人在看到有关这部分的内容就会望而却步。
通过阅读 awesome-nodejs 库的收录，我抽取其中一些应用场景比较多的分类，通过分类涉及的应用场景跟大家分享工具
顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每 一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一 类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 我们可以这样⽐比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们 从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行行学习），这样在随机森林中就有了了很多个精通不不同领 域的专家，对一个新的问题（新的输⼊入数据），可以用不不同的角度去看待它，最终由各个专家， 投票得到结果。 随机森林算法有很多优点：
选自Statsbot 作者：Vadim Smolyakov 机器之心编译 参与：Jane W 集成学习（Ensemble learning）通过组合几种模型来提高机器学习的效果。与单一模型相比，该方法可以提供更好的预测结果。正因为如此，集成方法在许多著名的机器学习比赛（如 Netflix、KDD 2009 和 Kaggle 比赛）中能够取得很好的名次。 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）的效果。 集
对于分类，怎么可以少了贝叶斯学派的理论。万事万物概率看，且看且成长的人生哲理屡试不爽。试想当有人问你某件事是否会发生的时候，你闪动睿智的炯炯目光，轻扇白羽扇，回答到：有百分之八十的概率发生。这格调是不是比直接回答会发生提升了一大截(强行加戏)。所以，本篇我们一起来学习一下贝叶斯分类器的基础，朴素贝叶斯分类器。
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
1．引言 随着统计科学的日益发展，其对其他学科的渗透作用日益增强，数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用，本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析，以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义；另一方面，就各种现代分类方法的实际效果进行对比。笔者从网上收集到关于某个脊椎病变的临床医学数据，该数据集为真实公开的非人造数据，公布地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Co
国内外很多研究者进行了客观评测（Yang，1999；Joachims，1998；He，2000；Tsay，2000；庞剑锋，2001；王灏，2003；李保利，2003；周雪忠，2003）。
今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。
今天的内容是续接昨天的，请喜欢的亲们一如既往的支持！ （…………续） 第二个是KNN。KNN将测试集的数据特征与训练集的数据进行特征比较，然后算法提取样本集中特征最近邻数据的分类标签，即KNN算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。KNN的思路很简单，就是计算测试数据与类别中心的距离。KNN具有精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定、简单有效的特点，但其缺点也很明显，计算复杂度太高。要分类一个数据，却要计算所有数据，这在大数据的环境下是很可怕的事情。而且，当类别存在范围重叠时，KNN分类的精度也不太
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。 1. Bagging (bootstrap aggregating) Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。
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决策树是十大机器学习算法之一，可用于分类和回归问题。最初的决策树包括ID3和C4.5，后来慢慢发展到随机森林和作为梯度提升算法的基学习器模型，例如GBM算法和Xgboost。单一的决策树算法由于模型比较简单效果不是很好，后来引入Bagging和Boosting后模型效果大为改善。今天我们就来了解一下关于决策树的相关内容。
集成学习（Ensemble Learning），简单来说，就是先通过一定的规则生成多个学习器，再采用某种集成策略进行组合，最后综合判断输出最终结果。一般而言，通常所说的集成学习中的多个学习器都是同质的“弱学习器”。基于该弱学习器，通过样本集扰动、输入特征扰动、输出表示扰动、算法参数扰动等方式生成多个学习器，进行集成后获得一个精度较好的“强学习器”。
分类，指的是根据事物特征，推测类别的过程。 特征是我们观察到的现象，或者是已知的数据。 类别是我们根据特征，将事物做分类的结果。
集成思想就是让很多个训练器决定一个结果，目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起。
CSS选择器匹配的第一个元素,一个 HTMLElement对象。 如果没有匹配到，则返回null。
团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点
从统计学的角度来讲，将模型的性能寄希望于单棵决策树是不稳健的，这意味着它在处理未知数据时预测结果的方差是较大的。如同我们做重要决定时会考虑多个专家的意见，元算法meta-algorithm主张综合多个分类器的结果做预测，元算法也被称为集成方法ensemble method，主要思路包括：
关于这个问题我今天正好看到了这个文章（http://t.cn/RJrTSLV）。讲的正是各个算法的优劣分析，很中肯。 正好14年的时候有人做过一个实验[1]，比较在不同数据集上（121个），不同的分类
K-Means算法是一种聚类算法，把n个对象根据他们的属性分成k个分类，并且使这K个分割的内部相似度最大，而分割之间的相似度最小。 其主要的算法流程如下： 1. 从n个对象中任意选K个对象，作为每个聚类的中心 2. 根据K个中心，按照每个对象离K个中心的最小距离（离那个中心近，就划分到哪个中心），将n个对象划分成K个分割（聚类） 3. 然后计a ge su a分割的中心（分割中的所有对象的均值），将这些中心作为聚类新的中心。 4. 计算标准测度函数，当计算函数满足一定的条件，如收敛了，则程序结束，否则返回第2步。
前面谈了逻辑回归的基本原理及梯度下降推导过程，编码实现了逻辑回归的梯度下降算法，这是分类算法。今天，我们继续开启分类算法之旅，它是一种高效简介的分类算法，后面有一个集成算法正是基于它之上，它是一个可视
查看之前文章请点击右上角，关注并且查看历史消息 所有文章全部分类和整理，让您更方便查找阅读。请在页面菜单里查找。 相关内容：（点击标题可查看原文） 第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与
根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。
集成学习(Ensemble Learning)是将多个弱机器学习器结合，构建一个有较强性能的机器学习器的方法。 构成集成学习的弱学习器称为基学习器、基估计器。 根据集成学习的各基估计器类型是否相同，可以分为同质和异质两种方法。 集成学习常用的方法有Bagging,、随机森林、AdaBoost、梯度树提升(Gradient Tree Boosting)、XGBoost等方法。
决策树是机器学习中的一种常用算法。相关数学理论我也曾在数学建模专栏中数学建模学习笔记（二十五）决策树 介绍过，本篇博文不注重相关数学原理，主要注重使用sklearn实现分类树的效果。 参考课程见【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版
这个树的结构几年前在csdn里面也发过了一次，现在看看，主体结构居然没有什么变化，用了这么长的时间，自我感觉还是很好用的。而且在这个基础之上把其他的功能也都给联系起来了，比如“通用权限”、配置信息等。对，权限是和这个有很大关系的，不过这种关系并不是大家想的“紧耦合”，具体是什么关系呢，待我慢慢讲来，o(∩_∩)o...。 由于我喜欢使用数据库，所以呢，这里就以数据库为主来说明。 1、基本的n级分类的结构。 树，本身就是一个n级分类，所以呢还是先从这个说起。n级分类，一般会想
不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过Sigmoid函数转换成概率进行决策，我们会依次判断各个特征是否满足预设条件，得到最终的决策结果。例如，在购物时，我们会依次判断价格、品牌、口碑等是否满足要求，从而决定是否购买。
本系列，我们介绍因果推断的经典综述论文《A Survey on Causal Inference》，上一篇ZZ介绍了本篇综述的第三个因果推断方法：“匹配方法“；匹配方法是针对每一个样本，匹配一些合适的近邻来估计反事实结果，核心部分是样本间距离的衡量。
1 逻辑回归和决策树分类比较 昨天的推送机器学习：对决策树剪枝，分析了决策树需要剪枝，今天再就这个话题，借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后，该如何解决的问题。 上周推送的机
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（一） 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（四） 12）分类决策树C4.5 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进
1.随机森林原理介绍 随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无
随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的，根据Leo Breiman的建议，假设总的特征数量为M，这个比例可以是sqrt(M),1/2sqrt(M),2sqrt(M)。
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