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岭回归
PYTHON链家租房数据分析:
岭回归
、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者:XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于租房数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据;2对租房信息进行分析,主要对房租相关特征进行分析,并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息,着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.com.
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2023-02-07 00:30
python用pd.read_csv读取csv文件报错,读取中文文件报错
("linghuigui.csv")print(data)2.第二种方法是函数里面加一个参数:engine=‘python’这样的话路径或者是文件是中文的就没事了data1=pd.read_csv("
岭回归
sixk
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2023-02-06 07:47
python
python
机器学习
pd.read_csv
回归——
岭回归
1、作用
岭回归
是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法
路Lu727
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2023-02-05 14:33
数学建模
python
机器学习
回归
算法
人工智能
5、回归、分类知识点
回归知识点1、损失函数多元求导与最小二乘2、凸函数与梯度下降3、正则化与范数(过拟合)4、模型误差=偏差(Bias)+方差(Variance)+数据本身的误差链接:误差(1)线性回归(损失最小二乘)(2)
岭回归
爱补鱼的猫
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2023-02-02 17:27
学习笔记
回归
分类
概率论
美赛快速复习之回归
回归复习0、目标复习并总结好几大回归模型,并找到模型描述1、常见的7种回归逐步回归、一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、高斯回归分析、自回归、
岭回归
、lasso回归、逻辑回归、生存回归、弹性回归线性回归
Litra LIN
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2023-02-01 13:44
数学建模
数学建模
R语言PCA主成分、lasso、
岭回归
降维分析全球气候变化对各国土地面积影响
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31445原文出处:拓端数据部落公众号机器学习在环境监测领域的应用,着眼于探索全球范围内的环境演化规律,人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响。课题着眼于环境科学中的近年来土地面积变化影响的课题,应用机器学习的方法,进行数据处理与分析预测。数据的处理方法以及机器学习本身算法理论的学习和代码实现在各领域具有相同性,之后同学可以在其他感兴
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2023-01-31 23:18
数据挖掘深度学习人工智能算法
2023美赛数学建模思路 - 案例:线性回归
/128779911内容简介符号说明一、线性回归(最小二乘法及其几何意义)1、矩阵表达下的最小二乘法2、最小二乘法的几何意义二、线性回归(最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE)三、线性回归(正则化-
岭回归
建模君A
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2023-01-31 09:07
2023美赛数学建模
2023美赛数学建模
美赛建模思路
数学建模
美国大学生数学建模
美赛思路
内核
岭回归
内核
岭回归
(KRR)由使用内核方法的
岭回归
所组成。不同的内核会导致不同的空间线性函数。对于非线性的内核,它与原始空间中的非线性函数相对应。内核
岭回归
与支持向量回归(SVR)的模型形式是一样的。
Powehi_
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2023-01-30 21:31
机器学习4
回归与聚类算法说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明
岭回归
的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明
周小洁~
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2023-01-30 12:15
机器学习
机器学习
聚类
算法
DeepTime:时间序列预测中的元学习模型
DeepTime架构DeepTime组件DeepTime中有三种类型的层:
岭回归
多层感知机(MLP)随机傅里叶特征让我们看看这些层在做什么:
岭回归
多层感知机(MLP)这些是在神经网络(nn
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2023-01-29 11:24
【机器学习入门】(8) 线性回归算法:正则化、
岭回归
、实例应用(房价预测)附python完整代码和数据集
各位同学好,今天我和大家分享一下python机器学习中线性回归算法的实例应用,并介绍正则化、
岭回归
方法。
立Sir
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2023-01-28 10:41
python机器学习
python
sklearn
机器学习
线性回归
Python Numpy中的范数
对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(
岭回归
)。其作用是:L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和
数据人阿多
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2023-01-27 14:08
python
线性代数
机器学习
矩阵
算法
数学建模学习笔记(10):
岭回归
和Lasso回归
文章目录基本概述
岭回归
Lasso回归基本概述方法功能:可以视为逐步回归法的升级版,主要用于在回归模型中存在多重共线性时筛选自变量。
北岛寒沫
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2023-01-26 23:15
数学建模
回归
学习
python机器学习--文本分类三级项目总结
我用的模型有多项式朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、
岭回归
、决策树、神经网络。就是一般的机器学习模型,都试了一试。最高分81.4。隔壁组用深度学习最高分88.8。
欧阳渣儿
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2023-01-26 07:10
数据分析和机器学习
机器学习第四章线性回归算法进阶4.1多变量线性回归算法(《大话Python机器学习》学习笔记)
多变量线性回归常规解法中对变量有特定要求,而实际应用中不可能并不满足这个要求,同时存在过拟合等问题,因而在基础求解上,需要引入正则化、
岭回归
和Lasso回归等,进一步优化与拓展多变量线性回归算法的求解。
BianchiHB
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2023-01-24 15:43
机器学习
机器学习
算法
python
机器学习算法分类
或是输出是有限个离散值(称作分类)目标值为类别(离散的/文本,人为定义判断条件)–分类问题目标值为连续型的数据(可以无限精确的数值)–回归问题分类:k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归回归:线性回归、
岭回归
无监督学习
zhangrunqiao17
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2023-01-19 20:06
人工智能
算法
python多项式拟合结合lasso回归_2020-05-17 第八章
岭回归
与Lasso回归模型(python)
岭回归
与Lasso回归模型01线性回归模型的短板背景知识根据线性回归模型的参数估计公式可知,得到β的前提是矩阵可逆,但在实际应用中,可能会出现自变量个数多于样本量或者自变量间存在多重共线性的情况,即的行列式为
weixin_39636718
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2023-01-18 22:47
线性回归(ridge、lasso)
一、
岭回归
目标:圆柱底面圆的大小取决于λ的值。当λ=0的时候,即圆锥的最低点(SSR的最小值),表示没有任何压缩,此时模型的泛化能力最弱。
Angel Q.
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2023-01-18 22:46
笔记
回归
机器学习
算法
第8章 机器学习实战之线性回归
主要内容:●线性回归●局部加权线性回归●
岭回归
和逐步线性回归●预测鲍鱼年龄和玩具售价分类的目标变量是标称型数据,下面我们会对连续型的数据做出预测。
凌岸_鸿
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2023-01-18 22:43
机器学习
机器学习
线性回归
机器学习算法(2)—— 线性回归算法
线性回归的初步使用3损失函数4优化算法4.1正规方程4.2梯度下降4.3优化方法比较4.4线性回归api再介绍5欠拟合与过拟合5.1欠拟合5.2过拟合6正则化线性模型6.1RidgeRegression
岭回归
夏木夕
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2023-01-18 22:13
机器学习
算法
线性回归
第二章.线性回归以及非线性回归—LASSO算法
第二章.线性回归以及非线性回归2.13LASSO算法1.前期导入:通过构造一个一阶惩罚函数获得一个精炼的模型;通过最终确定一些指标(变量)的系数为零,解释力很强
岭回归
估计系数等于0的机会微乎其微,造成筛选变量困难擅长处理具有多重共线性的数据
七巷少年^ω^
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2023-01-18 22:39
算法
回归
线性回归
第二章.线性回归以及非线性回归—
岭回归
第二章.线性回归以及非线性回归2.12
岭回归
(RidgeRegression)1.前期导入:1).标准方程法[w=(XTX)-1XTy]存在的缺陷:如果数据的特征比样本点还多,数据特征n,样本个数m,如如果
七巷少年^ω^
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2023-01-18 22:09
回归
线性回归
通过管道与网格搜索实现机器学习算法的自动化
此外,值得关注的是,使用网格搜索可以直接在算法链上搜索我们需要的参数,比如我们想要启用多项式特征,而不知道1、2、3哪个参数更好,同时我们想要使用
岭回归
进行回归任务,需要设定参数alpha(
岭回归
Ridge
perSistence92
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2023-01-18 20:06
机器学习
机器学习
算法
管道
基于PyTorch的SSD训练SAR数据集(二)
所谓正则化就是结构风险最小化策略的实现,在经验风险上加一个正则项或罚项,正则项包括L1正则化(L1范数)----线性回归模型和L2正则化(L2范数)-----
岭回归
vgg网络的conv4_3特征图大小38X
是谁的兴啊
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2023-01-17 07:35
深度学习踩坑日记
深度学习
ssd
python
解决多元线性回归的多重共线性问题
一、
岭回归
(RidgeRegression)
岭回归
是一种专门用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,是一种改良的最小二乘法。通过放弃最小二乘的无偏性,以损失部分信息、降低精
数据分析师小杰的成长之路
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2023-01-16 18:15
建模培训
线性回归
经验分享
回归
python
机器学习第八章 利用回归预测数值型数据
文章目录引言8.1用线性回归找到最佳拟合直线8.2局部加权线性回归8.3示例:预测鲍鱼的年龄8.4缩减系数来“理解”数据8.4.1
岭回归
8.4.2lasso8.4.3前向逐步回归8.5权衡偏差和方差8.6
m0_50882524
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2023-01-15 13:56
用python计算准确率_【火炉炼AI】机器学习011-分类模型的评估:准确率,精确率,召回率,F1值...
精确率,召回率,F1值(本文所使用的Python库和版本号:Python3.5,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)在前面的(【火炉炼AI】机器学习004-
岭回归
器的构建和模型评估
weixin_39937635
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2023-01-13 08:05
用python计算准确率
线性回归 scikit-learn LinearRegression、最小二乘法、梯度下降、SDG、多项式回归、学习曲线、
岭回归
、Lasso回归
gaowanlu/MachineLearning-DeepLearning线性回归scikit-learn关键词:LinearRegression、最小二乘法、梯度下降、SDG、多项式回归、学习曲线、
岭回归
扣得君
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2023-01-09 18:08
机器学习与深度学习
回归
线性回归
scikit-learn
prc曲线 sklearn_机器学习实战教程(十二):线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测...
摘要本篇文章讲解线性回归的缩减方法,
岭回归
以及逐步线性回归,同时熟悉sklearn的
岭回归
使用方法,对乐高玩具套件的二手价格做出预测。
weixin_39902545
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2023-01-09 15:40
prc曲线
sklearn
“机器学习实战”刻意练习——回归问题:线性回归(最小二乘、
岭回归
、逐步回归)
参考:Python3《机器学习实战》学习笔记(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄-Jack-CuiPython3《机器学习实战》学习笔记(十二):线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测-Jack-Cui一、回归问题概述回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。这些公式被称作回归方程(regressionequation),而其中的参数称作回归系数(regre
nanashi_F
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2023-01-09 15:37
机器学习
算法
机器学习
python
算法
线性回归
【Linear Regression】 线性回归数学公式推导
目录LSE最小二乘估计高斯噪声的MLE
岭回归
贝叶斯角度LSE最小二乘估计DataX是N个P维,LabelY是N个1维,利用最小二乘估计计算参数矩阵W的值,WTxi-yi相当于到直线的距离;也可以通过几何解释
Christ741
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2023-01-09 13:10
机器学习理论
线性回归
深度学习
算法
机器学习
关于线性回归的公式推导
对数似然估计的公式因为要最优化,所以取梯度等于0合并之后:可以得出sigma的平方推导加权均方误差meanofweightedsquarederrors的公式展开之后没太懂:最后标准公式推导ridgeregression
岭回归
最优值先有岭函数的目标方程写成向量的表达前半段可以被表达为求
爱格白
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2023-01-09 13:05
学习笔记
线性回归
逻辑回归
机器学习笔记之降维(一)维数灾难
回顾:过拟合我们在正则化介绍与
岭回归
一节中介绍了正则化的基本思想,正则化操作通过约束模型参数W\mathcalWW的取值来处理过拟合现象。
静静的喝酒
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2023-01-08 19:24
机器学习
机器学习
人工智能
降维
维数灾难
3天快速入门Python机器学习
推荐教程:简单快速入门Python机器学习该阶段是机器学习的入门课程,主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,
岭回归
骨灰级收藏家
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2023-01-08 12:32
机器学习
人工智能
互联网
python
决策树
学习算法
【阶段三】Python机器学习04篇:机器学习项目实战:多元线性回归模型、
岭回归
模型与套索回归模型
本篇的思维导图:一元线性回归的数学原理一元线性回归模型又称为简单线性回归模型,其形式可以表示为如下所示的公式。y=ax+b其中,y为因变量,x为自变量,a为回归系数,b为截距。如下图所示,其中y(i)为实际值,y'(i)为预测值,一元线性回归的目的就是拟合出一条线来使得预测值和实际值尽可能接近,如果大部分点都落在拟合出来的线上,则该线性回归模型拟合得较好。
胖哥真不错
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2023-01-08 10:51
python
多元线性回归模型
岭回归模型
Lasso回归模型
机器学习日记Day6
标准线性回归最常用的替代方法之一就是
岭回归
(ridgeregression),下面来看一下。1、
岭回归
岭回归
也是一种用于回归的线性模型,因此它的预测公式与普通最小二乘法相同。
RsZHUBUXING
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2023-01-07 22:54
机器学习新手自学
机器学习
人工智能
机器学习-Sklearn(第三版)Day9 回归大家族:线性回归,
岭回归
,Lasso与多项式回归
一、概述1线性回归大家族回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树,随机森林,支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量,多以{0,1}来表示,而无监督学习算法比如PCA,KMeans并不求解标签,注意加以区别。回归算法源于统计学理论,它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一,其在现实中的应用非常广泛,包括使用其他经济指标预测股票市场指数,根据喷射流的
小浩码出未来!
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2023-01-07 19:13
python
逻辑回归
线性回归
机器学习-sklearn第十二天——笔记
2.2最小二乘法求解多元线性回归的参数2.3linear_model.LinearRegressionclass3回归类的模型评估指标3.1是否预测了正确的数值3.2是否拟合了足够的信息4多重共线性:
岭回归
与
鹿衔草啊
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2023-01-07 07:05
机器学习
sklearn
人工智能
机器学习 scikit-learn 算法分类
机器学习scikit-learn算法分类监督学习(预测)分类(目标值离散型)k-近邻算法贝叶斯分类决策树与随机森林逻辑回归神经网络回归(目标值连续型)线性回归
岭回归
标注隐马尔可夫模型无监督学习聚类k-means
路和远方
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2023-01-07 06:19
Python
机器学习
scikit-learn
算法分类
Scikit-learn_Scikit-learn概述
的子模块linear_model:线性模型子模块cluster:聚类子模块neighbors:近邻算法子模块discriminant_analysix:线性和二次判别分析子模块kernel_ridge:内核
岭回归
子模块
飞Link
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2023-01-07 06:44
Water
sklearn
机器学习
AI | 第3章 机器学习算法 - sklearn 回归、聚类算法
线性回归API*Code1正规方程代码示例*Code2梯度下降代码示例1.4正规方程和梯度下降对比1.5梯度下降的优化方法2.欠拟合与过拟合2.1概述2.2原因及解决方法2.2.1正则化3.线性回归的改进-
岭回归
多氯环己烷
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2023-01-07 06:43
学习笔记
#
云计算
AI
与大数据
python
jupyter
sklearn
回归算法
聚类算法
第七章.机器学习 Scikit-Learn—最小二乘法回归,
岭回归
,支持向量机,K_means聚类算法
第七章.机器学习Scikit-Learn7.1Scikit-Learn简介Scikit-Learn简称(SKlearn)是Python的第三方模块,是机器学习领域当中知名的Python模块之一,对常用的机器学习算法进行了封装,包括回归(Regression),降维(DimensionalityReduction),分类(Classfication),聚类(Clustering)四大机器学习算法。1
七巷少年^ω^
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2023-01-07 06:10
算法
scikit-learn
机器学习(四)——逻辑回归
逻辑回归关于分类问题逻辑回归隐含变量模型——probit回归逻辑分布与sigmoid函数逻辑回归多分类问题one-vs-allone-vs-one多元逻辑回归正则化小结关于分类问题在前面的博文中,我介绍了线性回归、
岭回归
石烨
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2023-01-05 19:29
机器学习
机器学习
Python机器学习库SKLearn包含的内容(目录)
降维机器学习主要包含内容:1、监督学习1.1广义线性模型(GeneralizedLinearModels)1.2线性二次判别分析(LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis)1.3核
岭回归
dingcheng998
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2023-01-05 00:01
Python
机器学习
多元回归分析
回归的分类03数据线性回归回归系数虚拟变量回归实例01题目02描述性统计03Stata回归04标准化回归系数05Stata代码误差扰动项检验异方差处理异方差检验多重共线性多重共线性处理lasso回归和
岭回归
苗半里
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2023-01-03 12:59
数学建模
python
机器学习
数据挖掘
Logistic回归预测模型—— 整体概述(也适用于其他回归模型)
比如对于共线性问题,可以借助
岭回归
、Lasso
全宇宙最美Sofia
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2023-01-03 10:42
机器学习-回归总结-标准回归,局部加权回归,
岭回归
,lasso,前向逐步回归
标准回归函数使误差平方和最小minw∑i=1n(yi−w0−∑j=1mxijwj)2回归系数公式可写为w=(XTX)−1XTy局部加权线性回归标准线性回归当样本数据不成线性时,可能会出现欠拟合的现象。可以通过局部加权线性回归解决,给待测电附近的每个点赋予一定的权重,然后在通过最小均方差的方法计算,每次预测均需要遍历所有样本数据集。通过核函数,来给待测点附近的点赋予较高的权重,常用高斯核minw∑i
贰锤
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2023-01-02 14:34
机器学习
回归
机器学习
线性回归算法
目录1.概念2.例子3.线性回归经常使⽤的两种优化算法3.0背景(损失函数)3.1正规⽅程3.2梯度下降3.3两个方法对比4.
岭回归
5.模型的保存和加载1.概念线性回归(Linearregression
herry57
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2023-01-02 14:57
数学建模
线性回归
机器学习
回归
正则L1和L2,以及L1不可导的处理(Proximal Algorithm近端算法)
L2正则化(
岭回归
)是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根(可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号),通常表示为。
姬香
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2022-12-31 10:40
机器学习
机器学习(ML)(一)——机器学习简介
2、机器学习的数据集:数据集由特征值+目标值3、机器学习的算法分类:监督学习:目标值:类别-分类问题K近邻、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值:连续型的数据-回归问题线性回归,
岭回归
无监督学习
精分天秤座的mystery
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2022-12-31 06:08
自然语言处理
机器学习
sklearn
python
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