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岭回归
数据挖掘——糖尿病预测
四、实验结果及分析结论:正规方程和Scikit-learn的模型预测比
岭回归
算法的预测模型好五、完整代码机
李逍遥~
·
2022-12-10 19:21
python
大数据处理
人工智能
数据挖掘
sklearn
机器学习
机器学习笔记九——线性模型原理以及python实现案例
线性模型1、线性模型概述2、广义线性模型3、用于回归的线性模型3.1线性回归(又名普通最小二乘法)3.1.1单变量线性回归3.1.2多变量线性回归3.2
岭回归
(ridgeregression)3.3LASSO
珞沫
·
2022-12-10 04:59
机器学习
机器学习
线性模型
回归
Python小记:15.机器学习实战基础知识笔记
机器学习概述什么是机器学习为什么需要机器学习机器学习的问题机器学习的种类机器学习的一般过程机器学习的典型应用机器学习的基本问题数据预处理均值移除(标准化)范围缩放归一化二值化独热编码标签编码线性回归线性回归评估训练结果误差(metrics)模型的保存和加载
岭回归
多项式回归决策树基本算法原理工程优化集合算法正向激励自助聚合随机森林人工分类逻辑分类朴素贝叶斯分类数据集划分交叉验证混
人工智睿
·
2022-12-09 15:02
Python小记
机器学习思维导图(基于sklearn)
机器学习算法分类机器学习开发流程特征工程数据集特征工程介绍分类算法sklearn转换器和估计器K-近邻算法模型选择与调优朴素贝叶斯算法决策树集成学习方法之随机森林回归与聚类算法线性回归过拟合与欠拟合带有L2正则化的线性回归—
岭回归
分类算法
Gavid-jh
·
2022-12-09 13:10
machine
learning
机器学习
思维导图
sklearn
机器学习算法基础5-线回归与
岭回归
.sklearn线性回归正规方程、梯度下降API4.线性回归案例-波士顿房价数据集分析5.回归性能评估6.LinearRegression与SGDRegressor评估7.过拟合与欠拟合8.正则化二、
岭回归
一
哎呦-_-不错
·
2022-12-09 13:15
算法
python
机器学习
线性回归
岭回归
岭回归
模型|机器学习|回归算法
目录1.
岭回归
模型1.1背景1.2损失函数2.相关代码2.1RidgeRegression类2.2求解代码2.3绘图代码3.直接调库使用1.
岭回归
模型1.1背景对于回归问题来说,它们的基本内容基本上都是相同的
世一渔
·
2022-12-09 13:45
机器学习
机器学习
python
岭回归模型
【机器学习】回归算法总结 | 线性回归 |
岭回归
| | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM
参考教材:《机器学习python实践》一、线性回归本题的演示都以波士顿房价数据集为参考,它有13个输入特征,一个输出特征(房价):线性回归:importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimportKFoldfr
今天一定要洛必达
·
2022-12-09 13:44
机器学习
机器学习
回归
机器学习系列——回归算法(线性回归、
岭回归
)
一、回归的定义回归是针对连续变量而言的,比如房屋价格、天气温度等,这些问题有很多影响因素,比如影响房屋价格的因素有位置、是否学区等,通过对这些因素进行回归分析可以得到一个系数,从而预测接下来的房价走势。二、线性模型我们进行线性回归分析,其本质是要求出w这个矩阵,即变量的系数。再利用现实中的数据代入方程式中即可得到预测结果。但在预测的过程中肯定不会能完全准确,所以势必会有一些信息的损失。在一元变量中
棚鱼宴
·
2022-12-09 13:14
算法
sklearn
机器学习
机器学习算法:
岭回归
算法
岭回归
算法简述
岭回归
算法的出现,最终目标是在欠拟合与过拟合的算法中,找到的一种折中的解决方案.欠拟合的函数如y=k1x+k2x^2+...
__万波__
·
2022-12-09 13:11
人工智能
python
机器学习
【机器学习04】
岭回归
4
岭回归
4.1简介普通线性回归模型使用基于梯度下降的最小二乘法,在最小化损失函数的前提下,寻找最优模型参数,在此过程中,包括少数异常样本在内的全部训练数据都会对最终模型参数造成程度相等的影响,异常值对模型所带来影响无法在训练过程中被识别出来
岭回归
执志@☆飞扬か
·
2022-12-09 13:10
Python机器学习
机器学习
回归
python
算法
机器学习 sklearn 监督学习 回归算法
岭回归
Ridge Regression
fromsklearn.linear_modelimportRidge,LinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#导入数据data_x=[]data_y=[]f=open('E:\Desktop\python_code\sk
404detective
·
2022-12-09 13:39
sklearn
算法
机器学习
岭回归
人工智能
机器学习(
岭回归
)
岭回归
一般特征数比样本数多的时候,可以采用
岭回归
:
岭回归
的代价函数:
岭回归
的代价函数就相当于原来的代价函数加上正则项(这里的λ是正则项的系数)因为加入了L2正则项,所以称为有偏估计,无正则项就叫无偏估计
NPU_Li
·
2022-12-09 13:36
回归
机器学习
人工智能
机器学习算法基础 5 线回归与
岭回归
线性回归线性回归的定义回归问题的判定?目标值连续线性回归定义?通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合,通俗理解,就是属性与权重的线性组合。通俗理解,就是属性与权重的线性组合一元线性回归:涉及到的变量只有一个多元线性回归:涉及到的变量两个或两个以上y=kx+by=kx+by=kx+b其中,bbb偏置是为了单个特征的情况更加适用。
eddiechen10081
·
2022-12-09 13:33
算法
回归
机器学习:线性回归/感知机/Logistic回归
文章目录0前言1线性回归模型1.1数据集的形式化描述1.2模型的形式化描述1.3模型的评价策略1.3.1经验风险函数1.3.2结构风险函数1.3.2.1
岭回归
1.3.2.2Lasso回归1.3.2.3弹性网回归
流动的风与雪
·
2022-12-09 04:45
机器学习
分类
回归
机器学习
Logistic回归
感知机
python 回归去掉共线性_线性回归中的多重共线性与
岭回归
上篇文章《简单而强大的线性回归详解》(点击跳转)详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容,其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时,对损失函数求导得到参数向量的方程式上式中有解,即能够得到最后一步的前提条件是存在逆矩阵,而逆矩阵存在的充分必要条件是特征矩阵不存在多重共线性。本文将详细介绍线性回归中多重共线性问题,以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法----
weixin_39614675
·
2022-12-07 16:10
python
回归去掉共线性
多重共线性和自相关的区别
Python 机器学习(预测影厅观影人数)Ridge和Lasso
一、
岭回归
Ridgeimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdf
瑟瑟发抖小菜鸟
·
2022-12-07 16:21
python
机器学习
基于机器学习的电影票房分析与预测系统
采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridgeregression
岭回归
模型、
Python极客之家
·
2022-12-07 16:49
Python
毕设精品实战案例
python
人工智能
机器学习之特征选择(feature_selection)
subsetsearch)2.子集评价(subsetevaluation)特征选择方法1.过滤式(Filter)ReliefRelief-F2.包裹式(wrapper)LVM3.嵌入式(embedding)
岭回归
可大侠
·
2022-12-06 14:53
机器学习
机器学习
特征选择
西瓜书
算法
机器学习——回归算法
最小二乘法之正规方程(不做要求)最小二乘法之梯度下降(理解过程)sklearn线性回归方程、梯度下降API正规方程梯度下降案例回归性能评估过拟合与欠拟合欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决方法L2正则化
岭回归
非零因子
·
2022-12-06 14:07
机器学习
机器学习
机器学习(上)-如何对模型超参数进行调参
比如:
岭回归
对线性回归的优化在于在线性回归的损失函数中加入L2正则化项从而牺牲无偏性降低方差。但是,在L2正则化中参数λ\lambdaλ应该选择多少?是0.01、0.1、还是1?
꧁ᝰ苏苏ᝰ꧂
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2022-12-05 13:27
机器学习
算法
python
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch回归_PyTorch:用
岭回归
检查泰坦尼克号下沉
pytorch回归Inthisnotebook,weshallusethisdatasetcontainingdataaboutpassengersfromtheTitanic.Basedonthisdata,wewilluseaRidgeRegressionmodelwhichjustmeansaLogisticRegressionmodelthatusesL2Regularizationfor
weixin_26713521
·
2022-12-05 02:07
python
机器学习算法分类及数据集划分
2.3.1分类(离散型)1.K-近邻算法:机器学习之K-近邻算法(KNN)2.贝叶斯分类:机器学习之朴素贝叶斯算法3.决策树与随机森林:机器学习之决策树、随机森林4.逻辑回归:机器学习之线性回归、逻辑回归、
岭回归
和聚类算法
捌椒
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2022-12-04 19:52
机器学习
机器学习
神经网络
决策树
聚类
深度学习
机器学习:从入门到脊椎康复
2.图像识别3.自然语言处理三.机器学习算法分类1.监督学习:有目标值目标值:类别(分类问题)分类:k-近邻算法,贝叶斯分类,决策树与随机森林,逻辑回归目标值:连续型的数据(回归问题)回归:线性回归,
岭回归
玛卡巴卡巴
·
2022-12-04 12:58
python
sklearn
PYTHON链家租房数据分析:
岭回归
、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化...
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者:XingshengYang1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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频任务/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.csv文件包含名称,
拓端研究室TRL
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2022-12-04 03:38
python
数据分析
回归
随机森林
keras
PYTHON链家租房数据分析:
岭回归
、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类|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.
·
2022-12-03 12:26
数据挖掘深度学习人工智能算法
python降维方法_Python降维处理
当一个样本数据集的特征数目较多时,通常会造成运行速度缓慢,尤其是在做回归分析的时候,还有可能产生多重共线性,虽然我们可以用
岭回归
的方法来减小多重共线性,但是仍然存在,那我们何不找个更好的解决办法呢?
weixin_39590601
·
2022-12-03 06:05
python降维方法
机器学习-线性回归(Linear Regression)
目录1.什么是线性回归2.能够解决什么样的问题3.一般表达式是什么4.如何计算4.1LossFunction--MSE4.2标准方程方法5.过拟合问题如何解决5.1什么是L2正则化(
岭回归
)5.2什么场景下用
毛飞龙
·
2022-12-03 03:21
机器学习
Python
线性回归
机器学习
scikit-learn
线性回归模型详解(Linear Regression)
目录线性与非线性线性回归多重共线性常用的回归模型评估指标算法优缺点算法实现回归分析的主要算法包括:线性回归(LinearRegression)逻辑回归(Logisticregressions)多项式回归(PolynomialRegression)逐步回归(StepRegression)
岭回归
taoKingRead
·
2022-12-02 14:15
机器学习
模型算法
算法
python
机器学习
人工智能
数据挖掘
岭回归
(Ridge Regression)
岭回归
出现的原因:为了求得参数w,也可以不用迭代的方法(比如梯度下降法对同一批数据一直迭代,可以采用标准方程法一次性就算出了w=(XTX)-1XTy,但是如果数据的特征比样本点还多,则计算(XTX)-1
三分迷惘
·
2022-12-02 05:19
机器学习
回归
机器学习
算法
5.3 Ridge 回归分析
岭回归
(英文名:ridgeregression,Tikhonovregularization)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,
大桃子技术
·
2022-12-02 05:49
机器学习
python机器学习sklearn
岭回归
(Ridge、RidgeCV)
1、介绍Ridge回归通过对系数的大小施加惩罚来解决普通最小二乘法的一些问题。岭系数最小化的是带罚项的残差平方和,其中,α≥0α≥0是控制系数收缩量的复杂性参数:αα的值越大,收缩量越大,这样系数对共线性的鲁棒性也更强。2、参数alpha:{float,array-like},shape(n_targets)正则化强度;必须是正浮点数。正则化改善了问题的条件并减少了估计的方差。较大的值指定较强的正
weixin_34121304
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2022-12-02 05:49
人工智能
python
数据结构与算法
线性模型-Ridge-Lasso-回归
目录1基本库导入2线性回归2.1线性模型性能2.2使用更高维的数据集3
岭回归
-Ridge3.1Ridge原理及应用3.2Ridge调参3.3为什么要用Ridge4Lasso4.1基本原理及应用4.2Lasso
Alex Tech Bolg
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2022-12-02 05:48
Python机器学习基础教程
python
机器学习
算法
机器学习-Ridge
岭回归
前言:当alpha值为0,求解过程和最小二乘法是一样的优点:可以防止矩阵不可逆惩罚某个维度权重系数过高一
岭回归
原理输入:m个样本,n个维度:标签值模型其中w为权重系数[n,1]求解:w算法推导对w求导,
明朝百晓生
·
2022-12-02 05:17
人工智能
【机器学习原理实战01】Ridge回归模型
Ridge回归模型最近做项目用到
岭回归
模型,特地来记录一下整个
岭回归
模型的原理和代码。以后会将用到的机器学习模型算法都记录下来。
梦想摸鱼
·
2022-12-02 05:16
机器学习算法原理+实战
机器学习
回归
python
线性回归
深度学习基础之正则化
文章目录概述1、正则化的定义2、正则化的理解一、正则化分析1、L2参数正则化(
岭回归
Ridge)2、L1参数正则化(Lasso)二、L1,L2的总结1、L1,L2正则化的选择2、总结概述1、正则化的定义
陈小虾
·
2022-12-02 01:10
机器学习
深度学习
数据挖掘与数据竞赛
深度学习
机器学习
正则化
规范化
房价预测之回归预测模型(线性、梯度下降、正则
岭回归
、lasso)
基于波士顿房价数据掌握不同回归预测模型案例背景介绍:基于房子周边条件(衣食住行是否方便)、人文安全(教育程度、犯罪率等)、环境等因素来预测房价MEDV(单位千元)实验目标:数据处理(清洗、标准化)数据可视化回归模型应用(线性、梯队下降、
岭回归
data science 在路上
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2022-12-01 10:29
机器学习
python
数据分析
《机器学习实战》学习笔记第八章-回归
目录线性回归标准回归局部加权线性回归预测鲍鱼的年龄缩减系数来“理解”数据
岭回归
lasso前向逐步回归预测乐高玩具套件的价格获取数据线性回归回归的目的就是预测数值型的目标值最直接的方法是依据输入写出一个目标值的计算公式一般线性回归
isla77
·
2022-12-01 10:28
机器学习
学习
回归
kaggle房价预测-回归模型
目录1项目背景2初始数据分析目标值分析特征与目标值相关性变量特征相关性3数据预处理目标变量正态分布化异常值处理缺失值处理转换特征保存训练集和测试集4模型预测
岭回归
lasso随机森林5预测结果1项目背景项目链接
isla77
·
2022-12-01 10:26
python
numpy
机器学习
预测数值型数据——回归
预测数值型数据——回归总结几种数值回归的例子:线性回归、局部加权线性回归、
岭回归
、前向逐步回归。线性回归回归的目的是预测数值型的目标值。线性回归意味着可以将输入项乘以一些常量,再将结果加起来得到输出。
弓早早o_O
·
2022-12-01 01:48
回归
python
机器学习
大数据应用技术(Spark)中级
常见的回归算法:线性回归、逻辑回归、
岭回归
、Lasso。4、无监督学习常见的聚类算法:K-Means(K均值)聚类、MeanShift、层次聚类。常见的关联
惜于情
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2022-11-30 08:47
spark技术中级
spark
机器学习实战刻意练习 —— Task 02. 朴素贝叶斯
分类问题:K-邻近算法 分类问题:决策树第2周任务 分类问题:朴素贝叶斯 分类问题:逻辑回归第3周任务 分类问题:支持向量机第4周任务 分类问题:AdaBoost第5周任务 回归问题:线性回归、
岭回归
iiVax
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2022-11-30 02:17
Python
机器学习
机器学习实战刻意练习 —— Task 04. AdaBoost
分类问题:K-邻近算法 分类问题:决策树第2周任务 分类问题:朴素贝叶斯 分类问题:逻辑回归第3周任务 分类问题:支持向量机第4周任务 分类问题:AdaBoost第5周任务 回归问题:线性回归、
岭回归
iiVax
·
2022-11-30 02:17
机器学习
Python
机器学习笔记:
岭回归
(L2正则化)
1
岭回归
(ridgeregression)介绍L2正则化的目的就是要让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少过拟合的问题。
UQI-LIUWJ
·
2022-11-29 21:14
机器学习
机器学习
算法
机器学习库Scikit-Learn(线性模型、
岭回归
、插入一列数据(insert)、提取所需列、向量机(SVM)、聚类)
本文来自《Python数据分析从入门到精通》-明日科技编著机器学习顾名思义就是让机器(计算机)模拟人类学习,有效提高工作效率。Python提供的第三方库Scikit-Learn融入了大量的数学模型算法,使得数据分析、机器学习变得简单高效。由于本书以数据处理和数据分析为主,而非机器学习,所以对于Scikit-Learn的相关技术只做简单讲解,主要包括Scikit-Learn简介、安装,以及常用的线性
Triumph19
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2022-11-29 21:08
python自动化
利用Python进行数据分析
机器学习
聚类
scikit-learn
机器学习-(手推)线性回归3-正则化-
岭回归
(Ridge)-频率角度&贝叶斯角度
一、正则化-
岭回归
-频率角度回顾:LossFunction:过拟合的解决方法:①最直接:加数据②降维(特征选择/特征提取(PCA))③正则化(对参数空间,例如w的约束)正则化的框架:(L(w):LossFunctionλ
M鱼小刀
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2022-11-29 21:35
机器学习
线性回归
人工智能
线性回归
零散知识分享
lasso回归是L1正则化
岭回归
才是L2正则化lasso回归可以用作特征选取机器学习的模型保存importjoblibjoblib.dump(model,'.
龙寻天下
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2022-11-29 20:29
机器学习第八章笔记——预测数值型数据:回归
目录一、用线性回归找到最佳拟合直线二、局部加权线性回归三、预测鲍鱼的年龄四、缩减系数来“理解”数据4.1
岭回归
4.2lasso4.3向前逐步回归一、用线性回归找到最佳拟合直线线性回归的优缺点;优点:结果易于理解
jgq1466693
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2022-11-29 19:40
机器学习
回归
python
python练习(散点图、直线图、线型回归、
岭回归
)
题目一1.某公司电视广告投入和销售收入之间的关系如下表格所示。请编写代码,使用线性回归模型预测,当电视广告投入为300、400和500时,销售收入为多少?计算并打印出来。并且画出散点图和直线图。运行代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearn.linear_modelaslm#设置显示中文字体p
龙眸
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2022-11-29 19:36
python
回归
机器学习之工作流程调库使用核心代码总结(一)
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#加入l1正则化的lasso回归fromsklearn.linear_modelimportLasso#加入l2正则化的
岭回归
繁华三千东流水
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2022-11-29 18:16
机器学习算法思想及代码实现
机器学习
流程总结
核心代码
多元线性回归-
岭回归
目录1.精确相关关系2.高度相关关系3.多重共线性与相关性4.
岭回归
5.linear_model.Ridge5.1.案例1:加利福尼亚房屋价值数据5.2.案例2:波士顿房价数据集6.选取最佳正则化参数取值
talle2021
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2022-11-29 09:43
机器学习
回归
线性回归
算法
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