「java随机森林」随机森林算法及其实现

本篇文章给大家谈谈java随机森林，以及随机森林算法及其实现对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Python 在编程语言中是什么地位？为什么很多大学不教 Python？
• 2、学大数据需要什么基础知识和能力？
• 3、随机森林里的incnodepurity值是越大越好吗
• 4、信息安全的毕业设计该选什么题目?
• 5、要学数据挖掘需要哪些基础
• 6、25岁Java工程师如何转型学习人工智能

Python 在编程语言中是什么地位？为什么很多大学不教 Python？

作者看着网上各种数据分析的知识泛滥， 但是没有什么体系，初学者不知道学哪些， 不知道学多少， 不知道学多深， 单纯一个python语言， 数据分析会用到那种程度， 不可能说像开发那样去学， numpy如果不是做算法工程师用到的知识并不多， pandas知识杂乱无章， 哪些才是最常用的功能等等， 作者不忍众生皆苦， 决定写一套python数据分析的全套教程， 目前已完成一部分课件的制作。需要说明的是， 作为一名数据分析师， 你应该先会一点Excel和SQL知识，相关的内容， 网上很多。但是， 即便你一点Excel和SQL都不会也不会影响这部分的学习 ！目前作者整理的大纲如下：

第一章 python编程基础

1.1 python语言概述 1.2 数据科学神器--Anaconda介绍与安装 1.3 标准输入输出 1.4 变量定义与赋值 1.5 数据类型 1.6 流程控制语句 1.7 函数

1.8 面向对象编程 第二章 python数据清洗之numpy 2.1 核心ndarray对象的创建 2.2 ndarray对象常用的属性和方法 2.3 ndarray对象的索引和切片 2.4 ndarray对象的分割与合并 2.5 ndarray对象的广播(Broadcast) 2.6 numpy中的算术运算函数 2.7 numpy中的统计函数 2.8 numpy中的排序 搜索 计数 去重函数 2.9 numpy中的字符串函数 2.10 numpy中可能会用到的线性代数模块（后期机器学习会用到一点）

第三章 数据清洗神器pandas

3.1 pandas核心对象之Series对象的创建 常用属性和方法 3.2 pandas核心对象之DataFrame对象的创建 常用属性和方法 3.3 DataFrame对象的列操作和行操作 3.4 DataFrame对象的索引和切片 3.5 DataFrame对象的布尔索引 3.6 数据的读入与导出 3.7 groupby分组运算 3.8 数据合并与数据透视

第四章 数据可视化matplotlib seaborn pyecharts

4.1 包括常用图形的绘制，略

第五章 实战案列

5.1 拉勾网数据分析相关职位分析 5.2 boss直聘数据分析相关职位分析 5.3 珍爱网女性用户数据分析

第六章 机器学习

机器学习部分， 简单的算法会讲手写， 难的就用scikit-learn实现， 可能有小伙伴说， 这是调包侠干的， 小哥哥！小姐姐！哪有那么多公司， 那么多人自己干写算法的， 有几个人敢说他写的算法比scikit-learn写得好？ 再说了， 你是数据分析师， 这些是你的工具， 解决问题的！不是一天到晚拉格朗日对偶性！先来个机器学习介绍， 然后如下：

6.1 K近邻算法 6.2 Kmeans算法 6.3 决策树 阶段案列：决策树案列(保险行业) 6.4 线性回归 岭回归 Lasso回归 6.5 逻辑回归 6.6 朴素贝叶斯 阶段案列：推荐系统(电商玩具) 6.7 随机森林 6.8 Adaboost 6.9 梯度提升树GBDT 6.10 极端梯度提升树Xgboost 6.11 支持向量机SVM 6.12 神经网络 阶段案例：Xgboost案例

------------------------------本节内容-----------------------------------------

python语言概述

在说python之前， 我们还是先来看看计算机软硬件的发展历史。

1 计算机硬件的发展历史

第一代计算机-电子管计算机（1946-1957）

无论如何，一项技术的突破必然伴随着其他行业的突破，简而言之，电子计算机的出现，前提必须有电子技术的进步，否则一切都是空谈！下面是我列举出计算机硬件的发展过程中， 一些比较重要的事件。

1906年， 美国的Lee De Forest 发明了电子管。在这之前造出数字电子计算机是不可能的。这为电子计算机的发 展奠定了基础。

1924年2月， 一个具有划时代意义的公司成立，IBM。

1935年， IBM推出IBM 601机。 这是一台能在一秒钟算出乘法的穿孔卡片计算机。这台机器无论在自然科学还是在商业意义上都具有重要的地位。大约造了1500台。

1937年， 英国剑桥大学的Alan M. Turing (1912-1954)出版了他的论文 ，并提出了被后人称之为"图灵机"的数学模型。

1937年， 美国贝尔试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置。尽管仅仅是个展示品，但却是世界上第一台二进制电子计算机。

1941年， Atanasoff和学生Berry完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫"ABC"（Atanasoff-Berry Computer），用电容作存储器，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是"烧"上的。 时钟频率是60HZ，完成一次加法运算用时一秒。这就是ABC计算机。

1946年， 美国宾夕法尼亚大学，第一台通用电子计算机ENIAC (Electronic Numerical Integrator 和 Computer)诞生， 总工程师埃克特在当时年仅25岁。

这时的计算机的基本线路是采用电子管结构，程序从人工手编的 机器指令程序（0 1），过渡到符号语言（汇编），电子管计算机是计算工具革命性发展的开始，它所采用的进位制与程序存贮等基本技术思想，奠定了现代电子计算机技术基础。以冯·诺依曼为代表。

第二代计算机——晶体管计算机（时间1957~1964）

电子管时代的计算机尽管已经步入了现代计算机的范畴，但其体积之大、能耗之高、故障之多、价格之贵大大制约了它的普及应用。直到晶体管被发明出来，电子计算机才找到了腾飞的起点，一发而不可收……

20世纪50年代中期，晶体管的出现使计算机生产技术得到了根本性的发展，由晶体管代替电子管作为计算机的基础器件，用 磁芯或磁鼓作存储器，在整体性能上，比第一代计算机有了很大的提高。

第三代计算机——中小规模集成电路计算机（时间1964~1971）

20世纪60年代中期， 计算机发展历程随着半导体工艺的发展，成功制造了集成电路。中小规模集成电路成为计算机的主要部件，主存储器也渐渐过渡到 半导体存储器，使计算机的体积更小，大大降低了计算机计算时的功耗，由于减少了 焊点和 接插件，进一步提高了计算机的可靠性。

第四代计算机——大规模和超大规模集成电路计算机（时间1971~至今）

随着大规模集成电路的成功制作并用于计算机硬件生产过程，计算机的体积进一步缩小，性能进一步提高。集成更高的大容量半导体存储器作为内存储器，发展了并行技术和多机系统，出现了 精简指令集计算机（RISC），软件系统工程化、理论化，程序设计自动化。微型计算机在社会上的应用范围进一步扩大，几乎所有领域都能看到计算机的“身影”。

第五代计算机——泛指具有人工智能的计算机（至今~未来）

目前还没有明确地定义

2 简述计算机软件的发展历史

编程语言的发展

计算机软件系统的发展，也伴随着编程语言的发展。计算机程序设计语言的发展，经历了从机器语言、汇编语言到高级语言的历程。

机器语言：简单点说，机器本身也只认识0和1，电路无非就只有通和断两种状态，对应的二进制就是二进制的1和1。

汇编语言：汇编语言只是把一些特殊的二进制用特殊的符号表示，例如，机器要传送一个数据，假设“传送”这个指令对应的机器码是000101，则人们把000101用一个特殊符号，比如mov来表示，当人们要用这个指令时用mov就行，但是mov的本质还是000101，没有脱离硬件的范围，有可能这个指令不能在其他机器上用。

高级语言：高级语言完全脱离了硬件范畴，所有的语法更贴近人类的自然语言，人们只需要清楚高级语言的语法，写出程序就行了，剩下的交给编译器或者解释器去编译或者解释成机器语言就行了，看，这样就完全脱离了硬件的范畴，大大提高了程序的开发效率。接下来我们就来看看高级语言的发展，高级语言非常多，我们主要看看比较经典的几个。

高级语言的发展

B语言与Unix

20世纪60年代，贝尔实验室的研究员Ken Thompson（肯·汤普森）发明了B语言，并使用B编了个游戏 - Space Travel，他想玩自己这个游戏，所以他背着老板找到了台空闲的机器 - PDP-7，但是这台机器没有操作系统，于是Thompson着手为PDP-7开发操作系统，后来这个OS被命名为 - UNIX。

C语言

1971年，Ken Thompson（肯·汤普森）的同事D.M.Ritchie（DM里奇），也很想玩Space Travel，所以加入了Ken Thompson，合作开发UNIX，他的主要工作是改进Thompson的B语言。最终，在1972年这个新语言被称为C，取BCPL的第二个字母，也是B的下一个字母。

C语言和Unix

1973年，C主体完成。Ken Thompson和D.M.Ritchie迫不及待的开始用C语言完全重写了UNIX。此时编程的乐趣已经使他们完全忘记了那个“Space Travel”，一门心思的投入到了UNIX和C语言的开发中。自此，C语言和UNIX相辅相成的发展至今。

类C语言起源、历史

C++（C plus plus Programming Language） - 1983

还是贝尔实验室的人，Bjarne Stroustrup（本贾尼·斯特劳斯特卢普） 在C语言的基础上推出了C++，它扩充和完善了C语言，特别是在面向对象编程方面。一定程度上克服了C语言编写大型程序时的不足。

Python （Python Programming Language）--1991

1989年圣诞节期间，Guido van Rossum 在阿姆斯特丹，Guido van Rossum为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。第一个Python的版本发布于1991年。

Java（Java Programming Language） - 1995

Sun公司的Patrick Naughton的工作小组研发了Java语言，主要成员是James Gosling（詹姆斯·高斯林）

C（C Sharp Programming Language） - 2000

Microsoft公司的Anders Hejlsberg（安德斯·海尔斯伯格）发明了C，他也是Delphi语言之父。

当然现在还有一些新语言，比如2009年Google的go语言，以及麻省理工的julia等。

3 为什么是Python

Python有哪些优点

1 语法简单 漂亮：我们可以说Python是简约的语言，非常易于读写。在遇到问题时，我们可以把更多的注意力放在问题本身上，而不用花费太多精力在程序语言、语法上。

2 丰富而免费的库：Python社区创造了各种各样的Python库。在他们的帮助下，你可以管理文档，执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库，然而，除了它，还有很多其他的库。

3 开源：Python是免费开源的。这意味着我们不用花钱，就可以共享、复制和交换它，这也帮助Python形成了丰富的社区资源，使其更加完善，技术发展更快。

4 Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂，Python却设法保持简洁。

5 Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。

Python有哪些作用

Python是什么都能做，但是我们学的是数据分析，我们看看在数据分析领域Python能做什么。

数据采集：以Scrapy 为代表的各类方式的爬虫

数据链接：Python有大量各类数据库的第三方包，方便快速的实现增删改查

数据清洗：Numpy、Pandas，结构化和非结构化的数据清洗及数据规整化的利器

数据分析：Scikit-Learn、Scipy，统计分析，科学计算、建模等

数据可视化：Matplotlib、Seaborn等等大量各类可视化的库

所以说总结， 为什么数据科学选的是python， 最重要就是两个原因：

1 语法简单漂亮

2 大量丰富免费的第三方库

学大数据需要什么基础知识和能力？

1.计算机基本理论知识

了解计算机的基本原理，计算机的发展历史等计算机的基本常识和理论。

参考用书

2.基本数据库操作知识

能够实现常见数据库的增加数据、删除数据、修改数据、查询数据能力。能熟练使用MySQL、Oracle，搭建MySQL、Oracle的开发环境。

参考书目

3.掌握算法与数据结构

具备一定的编程能力，有较好逻辑思维能力，能够熟练掌握JAVA，c，Python这三种语言中的任意一种，最好是Python。

参考图片

4.网络数据爬虫能力

掌握计算机网络的基本常识，能够编写简单的爬虫脚本，能够根据需要爬取网络数据。

推荐用书

5.结构化数据库操作能力

能够对结构化数据库进行基本操作，了解neo4j等数据库

推荐书目

6.数据分析及数据可视化能力

能够将数据绘制成生动形象的图表，能根据图表分析出数据的潜在价值或者数据的共同点，总结数据规律。

示例说明

总结:以上条件并不是一定要达到很高的标准，只要基本都熟悉，都有印象，能够简单运用即可。

随机森林里的incnodepurity值是越大越好吗

Random Forest的结果里的IncNodePurity是Increase in Node Purity的简写，表示节点纯度的增加。节点纯度越高，含有的杂质越少（也就是Gini系数越小）。与回归树相似，分类树的目标是把数据划分为更小、同质性更强的组，同质意味着分裂的节点更纯，即在每个节点有一个类的样本比例很大。

信息安全的毕业设计该选什么题目?

如下：

网络安全协议的形式化自动验证优化研究

基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用

基于随机森林的工控网络安全态势要素提取方法研究

基于主机日志的恶意登录异常检测方法研究

融合社交网络威胁的攻击图生成方法研究

基于卷积神经网络的网络安全态势感知研究

基于lstm的电商平台对消费者消费数据信息的保护算法

基于卷积神经网络的网络入侵检测算法设计与实现

面向网络攻击行为的可视分析研究

基于贝叶斯网络和支持向量机的网络安全态势评估和预测方法研究

基于DBN与ELM算法的入侵检测研究

基于自动编码器的入侵检测系统研究与实现

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现

基于Java EE的远程安全评估系统的设计与实现

基于文本特征及DNS查询特征的非常规域名检测

面向防火墙漏洞的动态分析方法

异构无线网络能效和安全优化研究

连续时间Markov工业互联网安全性测度方法研究

基于改进的TWSVM工业控制系统入侵检测方法研究

基于改进深度森林的入侵检测方法研究

要学数据挖掘需要哪些基础

人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。

数据挖掘从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据；

作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。

扩展资料

数据挖掘起源于“情报深加工”，前身为“知识发现”，其实质就是找寻出数据背后的“故事”。用好数据挖掘技术，就能破除信息化战场的“数据迷雾”，从而发现数字背后的奥秘，从战略、战役、战术各个层面准确掌握战场态势及对手作战特点。

信息化战争中，军事决策的正确、及时与否，直接决定战争行动的成败。数据挖掘技术的出现，可以帮助军事决策人员从海量战场数据中分析获取有价值信息，进而为作战筹划等军事决策提供有力支撑。

借助专家系统、遗传算法，可高效完成兵力区分、战术编组、队形配置等决策；借助关联算法、统计决策，可准确预判敌人的行动路线，对重要目标实施保护；借助“决策树”方法、人工神经网络以及可视化技术等，可进行目标火力分配。

数据挖掘还可以进行战场环境分析，实现战场态势的精确感知，为指挥员提供更加清晰的战场态势显示。

参考资料来源：百度百科--数据挖掘

参考资料来源：人民网--数据挖掘：帮你读懂未来战争

25岁Java工程师如何转型学习人工智能

外行所见的是2016年AlphaGo 4比1 战胜李世石，掀起了一波AI热潮，DeepMind背后所用的深度学习一时间火得不得了。其实在内行看来，AlphaGo对阵李世石的结果是毫无悬念的，真正的突破在几年前就发生了。

2012年，Gefferey Hinton的学生Alex使用一个特别构造的深度神经网络（后来就叫AlexNet），在图像识别的专业比赛ImageNet中，得到了远超之前最好成绩的结果，那个时候，整个人工智能领域就已经明白，深度学习的革命已经到来了。

果然，之后深度学习在包括语音识别，图像理解，机器翻译等传统的人工智能领域都超越了原先各自领域效果最好的方法。从2015年起，工业界内一些嗅觉灵敏的人士也意识到，一场革命或已到来。

机器学习与深度学习

深度学习是机器学习中的一种技术，机器学习包含深度学习。机器学习还包含其他非深度学习的技术，比如支持向量机，决策树，随机森林，以及关于“学习”的一些基本理论，比如，同样都能描述已知数据的两个不同模型，参数更少的那个对未知数据的预测能力更好（奥卡姆剃刀原理）。

深度学习是一类特定的机器学习技术，主要是深度神经网络学习，在之前经典的多层神经网络的基础上，将网络的层数加深，并辅以更复杂的结构，在有极大量的数据用于训练的情况下，在很多领域得到了比其他方法更好的结果。

机器学习与大数据

大数据：机器学习的基础，但在多数语境下，更侧重于统计学习方法。

机器学习，深度学习，数据挖掘，大数据的关系可以用下图表示

深度学习火起来之后，网上关于深度学习的资料很多。但是其质量参差不齐。我从2013年开始就关注深度学习，见证了它从一个小圈子的领先技术到一个大众所追捧的热门技术的过程，也看了很多资料。我认为一个高质量的学习资料可以帮助你真正的理解深度学习的本质，并且更好地掌握这项技术，用于实践。

以下是我所推荐的学习资料：

首先是视频课程。

Yaser Abu-Mostafa

加州理工的Yaser Abu-Mostafa教授出品的机器学习网络课程，非常系统地讲解了机器学习背后的原理，以及主要的技术。讲解非常深入浅出，让你不光理解机器学习有哪些技术，还能理解它们背后的思想，为什么要提出这项技术，机器学习的一些通用性问题的解决方法（比如用正则化方法解决过拟合）。强烈推荐。

课程名称：Machine Learning Course - CS 156

视频地址：

;list=PLD63A284B7615313A

Geoffrey Hinton

深度学习最重要的研究者。也是他和另外几个人（Yann LeCun，Yoshua Bengio等）在神经网络被人工智能业界打入冷宫，进入低谷期的时候仍然不放弃研究，最终取得突破，才有了现在的深度学习热潮。

他在Coursera上有一门深度学习的课程，其权威性自不待言，但是课程制作的质量以及易于理解的程度，实际上比不上前面Yaser Mostafa的。当然，因为其实力，课程的干货还是非常多的。

课程名称：Neural Networks for Machine Learning

课程地址：Neural Networks for Machine Learning | Coursera

UdaCity

Google工程师出品的一个偏重实践的深度学习课程。讲解非常简明扼要，并且注重和实践相结合。推荐。

课程名称：深度学习

课程地址：深度学习（中/英） | Udacity

小象学院

国内小象学院出品的一个深度学习课程，理论与实践并重。由纽约城市大学的博士李伟主讲，优点是包含了很多业内最新的主流技术的讲解。值得一看。

课程名称：深度学习（第四期）

课程地址： 《深度学习》第四期 - 小象学院 - 互联网新技术学习平台|人工智能|大数据|机器学习|深度学习|Python|Java|Hadoop|Spark|Linux|MySQL|数据分析

推荐阅读书目

《Deep Learning the Book》 —— 这本书是前面提到的大牛Yoshua Begio的博士生Goodfellow写的。Goodfellow是生成式对抗网络的提出者，生成式对抗网络被Yann LeCun认为是近年最激动人心的深度学习技术想法。这本书比较系统，专业，偏重理论，兼顾实践，是系统学习深度学习不可多得的好教材。

英文版：

目前Github上已经有人翻译出了中文版：

exacity/deeplearningbook-chinese

不同的人有不同的需求，有些人希望掌握好理论基础，然后进行实践，有些人希望能够快速上手，马上做点东西，有些人希望理论与实践兼顾。下面推荐几条学习路径，照顾到不同的需求。大家可以根据自己的特点进行选择。

Hard way

Yaser - Geoffrey Hinton - UdaCity - Good Fellow

特点：理论扎实，步步为营。最完整的学习路径，也是最“难”的。

推荐指数： 4星

Good way

Yaser - UdaCity - 小象学院 - Good Fellow

特点：理论扎实，紧跟潮流，兼顾实战，最后系统梳理。比较平衡的学习路径。

推荐指数： 5星

"Fast" way

UdaCity - Good Fellow

特点：快速上手，然后完善理论。

推荐指数： 4星

"码农" way

UdaCity

特点：快速上手，注重实践。

推荐指数： 3星

阿里巴巴算法工程师应届生招聘岗位，欢迎大家投递简历：算法工程师-机器学习 Software engineer -Machine Learning

算法工程师-语音对话交互 Software engineer -Speech Interaction

算法工程师-自然语言处理 Software engineer -Natural Language Processing

算法工程师-图像图形 Software engineer - Computer Vision Graphics

基础平台研发工程师 Software Engineer – Platform

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