视频详解：通俗易懂-三哥讲机器学习-04-机器学习-随机森林-RandomForest

通过使用Jupyter Notebook，总结了25条心得体会。内容太多，分2期给大家分享一下。

1.键盘快捷键

任何高级用户都知道，键盘快捷键将为你节省大量时间。Jupyter在以下菜单的顶部菜单下存储了键盘快捷列表： Help > Keyboard Shortcuts或通过H 在命令模式下按 （稍后会详细介绍）。每次更新Jupyter时都值得查看一下，因为会添加更多快捷方式。

1 说明

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1.1 pydotplus是旧pydot项目的一个改进版本，它为graphviz的点语言提供了一个python接口。

1.2 复习一下：

1.2.1 pydot已经淘汰了，不再更新了。

1.2.2 Dot是开源工具包Graphviz上用来画图的一门脚本语言，本次不介绍了。

1.3 提到基本绘制图形，dot语法类似，泰坦尼克号决策树的可视化；讲解清楚，注释仔细，通俗易懂，适合收藏。

在监督学习任务中，特别是二元分类问题的建模过程中，传统神经网络虽然在预测精度方面表现优异，但在解释模型决策过程和预测结果的合理性方面存在显著不足。为了解决这一问题，本文提出了贝叶斯状态空间神经网络（Bayesian State-Space Neural Networks, BSSNN）框架。该框架通过显式建模给定输入条件下目标变量的条件概率分布，实现了高预测精度与可解释性的有机结合。

BSSNN框架整合了三个核心技术组件：贝叶斯概率理论用于量化不确定性并提供可解释的概率推理基础，状态空间建模技术用于捕获时间序列或序列数据中的动态依赖关系，深度神经网络结构用于处理高维数据中的复杂非线性映射关系。与仅关注预测目标的传统模型相比，BSSNN通过显式建模输入特征与输出目标之间的动态交互关系，特别适用于多变量时间序列和序列依赖性数据的分析。