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决策树算法介绍：原理与案例实现 决策树算法介绍：原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法，它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试，每个分支代表该属性测试的一个输出，每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益：表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比：在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量，避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度：在CART（分类与回归树）算法中，使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小，表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则，从根节点开始，递归地为每个节点选择最优的划分属性，并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件（如所有样本属于同一类，
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手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用） 至于3D打印的相机外壳，作者已经开源了所需的STL文件，可以直接上手打印。 材料齐全后，就可以迅速上手制作了~ 内部的电路图，是这个样子的： 具体引脚如下： 搭建好后，整体电路长这样： 再加上3D外壳（喷了银色的漆）和镜头，一部简易的树莓派复古相机就做好了。 至于软件部分，
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一、统计知识 01|随机事件： 1、概念 随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(A|B)=P(AB)/P(B)表示在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 3、一些性质
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本文将使用一些 ChatGPT 提示，这些提示对于数据科学家在工作时非常重要。 微信搜索关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩 以下是一些示例ChatGPT 提示的列表以及数据科学家的响应。 ChatGPT 提示 为决策树回归算法生成 python 代码。 下面是使用scikit-learn在 Python 中进行决策树回归的示例代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # Generate random data rng = np.random.default_rng() x = 5 * rng.random(100) y = np.sin(x) + 0.
你的文章非常深刻地探讨了学习编程和技术的哲学问题，并用Dijkstra最短路径算法来解释了如何在有限的时间和资源中做出最佳决策。以下是一些你提到的观点的进一步扩展和总结： 1. **Trade-Off（交易）**： - 在编程和技术的学习过程中，总是会有权衡利弊的情况。例如，学习一门语言可能会牺牲对另一门语言的理解，但也会带来更多的就业机会或项目选择。 - 这种交易不是坏事，而是技术进步和职业生涯发展的必经之路。 2. **算法的选择**： - 不同的算法可能适用于不同的场景。Dijkstra最短路径算法是一种经典的应用于图论中的贪心算法，但它并不适合所有问题。例如，如果问题有多个目标或需要考虑多方面的因素，可能就需要更复杂的算法。 - 学习和理解不同算法的目的，可以帮助你根据具体问题选择合适的解决方案。 3. **持续学习**： - 技术领域日新月异，持续学习是非常重要的。通过不断的学习和实践，可以不断提高自己的技能和知识水平。 - 职场中很多人会选择在职业生涯早期掌握多种技术和工具，以增加自己的竞争力。 4. **目标与路径**：
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简说Python推荐作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale原创作者 来源：Datawhale One old watch, like brief python 前言 最近爬取了武汉地铁线路的信息，通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息，使用Dijkstra算法对路径进行规划。 1.数据爬取 首先是需要获得武汉各个地铁的地铁站信息，通过爬虫爬取武汉各个地铁站点的信息，并存储到xlsx文件中 武汉地铁线路图，2021最新武汉地铁线路图，武汉地铁地图-武汉本地宝wh.bendibao.com 方法：requests、BeautifulSoup、pandas import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def spyder(): #获得武汉的地铁信息 url='http://wh.bendibao.com/
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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？ 01|算法简介： KNN是英文k-nearest neighbor的缩写，表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都是什么人，就可以判断出他是什么样的人了。 02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类。 1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单
简说Python推荐作者：千与千寻，北京大学硕士，CSDN优质博主 来源：AI学习经历分享 One old watch, like brief python 创作背景 “飞雪连天射白鹿，笑书神侠倚碧鸳”，相信很多90后知道这副对联的含义，这是武侠小说作家金庸先生的作品合集，说实话在所有的作品中我最喜欢的是倚天屠龙记和天龙八部，应该说基本都喜欢，但是这两部中的爱恨情仇最为突出，倚天屠龙记中周芷若和赵敏，张无忌，再到天龙八部中的乔峰。 说起来武侠小说中的武林高手是真的帅！现在的电影制作技术越来越高超了，武术特效做的效果的做的真的很酷炫。最为酷炫的一个是残影特效，说到残影特效，我们直接上效果！ 以上是天龙八部中的灵鹫宫宫主虚竹与鸠摩智进行比武时的武功展示，看得出来残影效果真的给人一种感觉武功深不可测的感觉，那种这种酷炫的残影效果是怎么实现的呢？今天就让我们使用百度开源的深度学习框架飞桨来实现这样的视频残影效果。 在实践历程中我们使用了Paddle框架所集成的Paddlehub的深度学习模型库，Paddlehub中包含了很多的深度学习的预训练模
简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 一、统计知识 01|随机事件： 1、概念 随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(
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昨晚逛GitHub，无意中看到一位阿里大佬（https://github.com/halfrost）的算法刷题笔记，感觉发现了宝藏！有些小伙伴可能已经发现了，但咱这里还是忍不住安利一波，怕有些小伙伴没有看到。 关于算法刷题的困惑和疑问也经常听朋友们提及。这份笔记里面共包含作者刷LeetCode算法题后整理的数百道题，每道题均附有详细题解过程。很多人表示刷数据结构和算法题效率不高，甚是痛苦。有了这个笔记的总结，对校招和社招的算法刷题帮助之大不言而喻，果断收藏了。 需要刷题笔记PDF文档的小伙伴可以直接长按扫码关注下方二维码，回复 「笔记」 自取： ????长按上方二维码 2 秒 回复「笔记」即可获取资料 资料二Python面经 最近很多小伙伴找我要一些Python基础/框架资料及面试题，于是我翻箱倒柜，把这份字节跳动大牛总结的Python面经总结找出来，免费共享给大家！ 据说有小伙伴靠这份笔记顺利进入TMD华为等大厂，所以一定要好好学习这份资料！ 资料介绍 这份资料非常全面且详细，从Python基础到Python进阶高级面试题，Django、Flask等Web框
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来源：量子位萧箫 发自 凹非寺 阅读文本大概需要 5 分钟 本文经AI新媒体量子位（ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处 萧箫 发自 凹非寺 手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处理算法的那种—— 成本不到700元。 没错，颜值很高，拍出来的照片也能打： 你也可以快速上手做一个。 如何制作一个树莓派复古相机 目前，这部相机的代码、硬件清单、STL文件（用于3D打印）和电路图都已经开源。 首先是硬件部分。 这部复古相机的硬件清单如下： 树莓派Zero W（搭配microSD卡）、树莓派高清镜头模组、16mm 1000万像素长焦镜头、2.2英寸TFT显示屏、TP4056微型USB电池充电器、MT3608、2000mAh锂电池、电源开关、快门键、杜邦线、3D打印相机外壳、黑色皮革贴片（选用）
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简说Python推荐来源：俊红的数据分析之路 作者：张俊红 我的2020总结，戳图片，留言抽大奖 大家好，我是老表～ 01|背景： 我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。 最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以量化信息决策能力的概念，这个概念就是信息熵。 信息熵是用来度量（量化）信息的，一条信息的信息量与其不确定性有着直接的联系，当我们需要了解清楚一件不确定的事情的时候，我们就需要了解大量的信息。 02|概念： 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可