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Algorithm：【Algorithm算法进阶之路】之数据结构二十多种算法演示 目录一、数据结构算法1、顺序表2、链表3、栈和队列4、串的模式匹配5、稀疏矩阵6、广义表7、二叉树8、图9、存储管理 10、静态查找11、动态查找12、内部排序13、外部排序 ..
EL之Bagging(DTR)：利用DIY数据集(预留30%数据+两种树深)训练Bagging算法(DTR) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 1、treeDepth=1 2、treeDepth=5 设计思路 核心代码 for iTrees in range(numTreesMax):idxBag = []for i ..
EL之Bagging：利用Bagging算法实现回归预测(实数值评分预测)问题 目录 输出结果 设计思路 核心思路 输出结果 设计思路 核心思路 #4.1、当treeDepth=1，对图进行可视化#(1)、定义numTreesMax、treeDepthnumTreesMax = 30treeDepth ..
EL之Bagging(DTR)：利用Bagging对回归问题(实数值评分预测)建模(调2参) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 bagFract = 1.0#----------------------☆☆☆☆☆nBagSamples = int(len(xTrain) * ba..
EL之Boosting之GB(DTR)：利用梯度提升法解决回归(对多变量的数据集+实数值评分预测)问题 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 xList = []labels = []names = []firstLine = Truefor line in data:..
EL之RF(随机性的Bagging+DTR)：利用随机选择属性的bagging方法解决回归(对多变量的数据集+实数值评分预测)问题 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 for iTrees in range(numTreesMax):modelList.appe..
EL之Boosting之GB(DTR)：简单回归问题使用梯度提升法(DIY数据集+DTR模型+调两参) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果1、eps=0.1,treeDepth=12、eps=0.1,treeDepth=52、eps=0.3,treeDepth=5设计思路 核心代码 for iTrees in ra..
EL之RF(RFC)：利用RF对二分类问题进行建模并评估 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 auc = []nTreeList = range(50, 2000, 50)for iTrees in nTreeList:depth = NonemaxFeat= 8 rocksVMinesRFMode..
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