随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。随机森林在很多不同的领域表现出色，如金融市场预测、客户流失预测、医疗诊断等。它不仅在结构化数据集上表现良好，还可以用于非...
随机森林（Random Forest）能够用于分类和回归任务。通过两个应用案例来学习如何使用随机森林来解决分类和回归问题，以及算法的基本原理。 1. 算法使用 2. 基本原理 随机森林通过构建多个决策树并将其结果进行整合...
对于随机森林算法而言，预测过程非常简单，易于理解。理解的重点是其如何训练多个基学习器来构建强学习器。 1. 有放回采样 随机森林基于原始训练集通过有放回的采样（Bootstrap Sampling）产生不同的数据子集来训...
scikit-learn 提供了 RandomForestClassifier 和 RandomForestRegressor 两个随机森林的实现，用于分类和回归任务。为了能够更好的使用随机森林，我们需要详细了解该实现的...
在 Python 中存在 int、str、float、bool 等基本数据类型，也存在 list、tuple、set、dict 这样的容器数据类型。这些数据类型被划分为可变（mutable）和不可变（immutable）...
Complement Naive Bayes (CNB) 是对多项式朴素贝叶斯 (Multinomial Naive Bayes, MNB) 的一种改进。它主要针对多项式朴素贝叶斯在处理类别不平衡问题时表现不佳的情况进行...
前置要求：了解 Word2Vec 中的 Skip-Gram 和 CBOW 模型，以及负采样、层次 SoftMax 知识。 FastText 在 2016 年发布时，是当时最先进的词嵌入模型之一。 它具有轻量、速度快等优点...
词向量就是将自然语言中的词使用数值向量表示，例如我们将每个词使用 5 维向量表示： 词向量可以是任意的维度，32、64、512、768、1024… 等等。将文本表示为数值向量之后，就可以使计算机解决很多自然语...
FastText 的预训练模型通常是使用大规模文本语料库进行训练得到的，因此可以捕获单词的语义和语法信息。这些预训练模型的优势在于它们可以为各种语言和领域提供通用的语义表示，从而在具有限制的数据情况下提高模型的性能。 1...
文本分类是一种自然语言处理（NLP）任务，旨在将文本数据分配到预定义的类别或标签中。在文本分类任务中，算法接收输入的文本数据，并根据其内容或语义特征将其分配到一个或多个类别中。 文本分类在许多现实世界的应用中都有广泛的应...
FastText 提供了预训练的文本分类模型，它是在大规模文本数据上进行训练得到的，并且通常具有良好的泛化能力。这些预训练的分类模型可用于快速搭建文本分类系统，无需从头开始训练模型，省去了大量数据收集和训练模型的时间。预...
TF-IDF（Term Frequency – Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用技术。 通过 TF-IDF 我们可以实现： 1. 算法公式 TF-IDF...
有时，躺在床上懒得起来，或者出门在外，忘记电脑关机，这时，我们希望能实现通过手机实现远程关机。这一节，给大家介绍一种简单的方案，只需要简单、少许编码就可以实现。 1. 实现思路 我们这里需要借助一个物联网云平台。其过程如...
此侧边栏暂无小工具，可通过【外观 - 小工具】新增小工具。
冀公网安备13050302001966号