摘要：
集成学习 Bagging 与随机森林 Boosting 与 AdaBoost 算法 提升树 梯度提升树（GBDT） XGBoost 目录一、XGBoost 简介二、XGBoost 原理1. 从目标函数开始，生成一棵树1.1 学习第 t 颗树1.2 XGBoost 的目标函数1.3 泰勒公式展开1.4 阅读全文
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Series类型的数据，经过 to_datetime 之后就可以用 pandas.Series.dt.days 和 pandas.Series.pd.month。 除了 days 和 month 外，还包括 date、dayofweek、dayofyear、days_in_month、freq、ho 阅读全文
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集成学习 随机森林 AdaBoost 算法 提升树 梯度提升树（GBDT） XGBoost 在 \(Boosting\) 系列算法中，最具代表的是 \(AdaBoost\) 算法。该算法即可用于分类，也可用于回归。 一、AdaBoost 分类算法 假设二分类训练集 \[ T=\{(x_1,y_1), 阅读全文
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集成学习 随机森林 AdaBoost 算法 提升树 梯度提升树（GBDT） XGBoost $GBDT$ 有很多简称，有 $GBT\ (Gradient\ Boosting\ Tree)$、$GTB\ (Gradient\ Tree\ Boosting)$、$GBRT\ (Gradient\ Boo 阅读全文
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1. 数据源a是数组ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。也就是说改变a的值，b不会。 2. 数据源a是列表时，两者没区别。 阅读全文
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numpy.where (condition[, x, y]) numpy.where()两种用法 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 2. np.where(condition) 只有条件 (condition)，没有x 阅读全文
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np.repeat()用于将numpy数组重复。 numpy.repeat(a, repeats, axis=None); 参数： axis=0,沿着y轴复制，实际上增加了行数axis=1,沿着x轴复制，实际上增加了列数 1. 一维数组重复3次 # 随机生成[0, 5)之间的数，形状1行4列，将此数 阅读全文
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数据清洗时，会将带空值的行删除，此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引，可以使用reset_index()重置索引。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape( 阅读全文
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1. Pandas数据类型 pandas做数据处理，经常用到数据转换，得到正确类型的数据。 pandas与numpy之间的数据对应关系。 重点介绍object，int64，float64，datetime64，bool等几种类型，category与timedelta两种类型这里不做介绍。 Custo 阅读全文
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matrix() 和 array() 的区别，主要从以下方面说起： 1. 矩阵生成方式不同 结果均为： 上述变化就是将 “[]” 换成“()”。不同之处在于 b4 内用引号、空格和分号来产生矩阵，这个方法只可以在 matrix() 函数中使用，即b4 = np.mat('1 2; 3 4')。不可以 阅读全文