Sklearn线性回归

R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图

R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图上两期分享了线性回归和logistic回归模型的限限制性立方样条图，那么这一期继续分享基于Cox回归的限制性立方样条的R实现。
kaiming0000·2024-01-21 09:56

关于美国公司数据的经济意义进行的多元分析

详细结论：输出结果1：线性回归分析结果表符号值常数(Intercept)2335.30标准化系数(StandardizedCoefficients)MV-0.806419CF0.807489P0.240677S0.665299t
Recursions·2024-01-21 07:25

ImportError: DLL load failed while importing qhull:问题解决

遇到这个问题，搜索许多答案，有一个可供参考的答案引起我的注意，即python包之间版本的互不兼容，于是我就去试了一下，下了较低版本的sklearn，其他安装包（如numpy,scipy,matplotlib
浅墨\·2024-01-21 07:22

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果
代码骑士·2024-01-21 07:05

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

对于线性回归来说，针对损失函数的梯度下降(gradientdescent)方法可以使猜测沿着正确的方向前进，因此总能找到比起上一次猜测时误差更小的w和b组合。梯度下降可以说是整个机
you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-21 04:16

李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归目录系列文章一
丁希希哇·2024-01-21 04:46

统计学R语言实验8 ：线性回归

统计学R语言实验8：线性回归一、实验目的1.掌握理解线性回归的相关概念。2.掌握理解线性回归的相关方法。3.熟悉R语言等语言的集成开发环境。
Blossom i·2024-01-21 02:21

GBDT分类实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例实例一：Featuretransformationswithensemblesoftrees使用集成树的特征转换importnumpyasnpnp.random.seed
Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT回归实战完全总结(二)

第二部分：sklearn分类实例（一）、实例一：GradientBoostingregressionDemonstrateGradientBoostingontheBostonhousingdataset.ThisexamplefitsaGradientBoostingmodelwithleastsquareslossand500regressiontreesofdepth4
Lilian1002·2024-01-21 02:17

GBDT分类实战完全总结（一）

第一部分：参数说明（一）、简述sklearn自带的ensemble模块中集成了GradientBoostingClassifier的类，参数包括：classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier
Lilian1002·2024-01-21 02:46

python中sklearn库predict,python sklearn linearmodel

大家好，小编来为大家解答以下问题，python中sklearn库predict，pythonsklearnlinearmodel，今天让我们一起来看看吧！
pingf123·2024-01-20 16:26

机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点

一、原理线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法，用于建立变量之间线性关系的模型。其原理基于假设因变量（或响应变量）与自变量之间存在线性关系。
rubyw·2024-01-20 16:22

Stata 基本回归分析

普通最小二乘估计方法(OrdinaryLeastSquare，简记为OLS)，是单一方程线性回归模型最常用、最基本的估计方法。
迷茫的小孩2·2024-01-20 12:06

机器学习Python7天入门计划--第一天-机器学习基础-讲人话

理解线性回归的原理和应用。学习内容：机器学习基础什么是机器学习：机器学习是一种使计算机能够从数据中学习规律和模式的技术。
M.D·2024-01-20 09:39

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1
何大春·2024-01-20 08:24

【Python机器学习】多分类问题的不确定度

还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles
zhangbin_237·2024-01-19 21:44

error: subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully.报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'
zzzbeauty·2024-01-19 16:39

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。Python做回归这些当然没有这些统计学，计量经济学常用的软件方便，但是都能做，只是没有人总结一个系统的完整的回归分析的流程。他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一
阡之尘埃·2024-01-19 14:13

机器学习---文字特征提取

文本特征过程：特征抽取对文本等数据进行特征值化是为了让计算机更好的理解数据fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer#实例化CountVectorizervector
咸鸭蛋泡泡·2024-01-19 11:44

深入浅出核函数

本文深度剖析了核函数的含义，并从该角度去理解线性回归和非线性分类的问题。
小白学视觉·2024-01-19 11:56

【机器学习300问】11、多元线性回归模型和一元线性回归有什么不同？

在之前的文章中，我们已经学习了一元线性回归模型，其中最关键的参数是w和b。机器学习的目的就是去得到合适w和b后能准确预测未知数据。但现实世界是复杂的，一个事情的发生绝大多数时候不会是一个原因导致。
小oo呆·2024-01-19 10:15

机器学习：holdout法（Python）

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,StandardScaler#类别标签编码，标准化处理
捕捉一只Diu·2024-01-19 10:40

【机器学习300问】12、为什么要进行特征归一化？

当线性回归模型的特征量变多之后，会出现不同的特征量，然而对于那些同是数值型的特征量为什么要做归一化处理呢？一、为了消除数据特征之间的量纲影响使得不同指标之间具有可比性。
小oo呆·2024-01-19 10:08

机器学习：BootStrapping（Python）

importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.decompositionimportPCA
捕捉一只Diu·2024-01-19 10:06

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构
丁希希哇·2024-01-19 08:36

在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？

fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_true=[0,1,1,0,1,1]y_pred=[0,1,0,0,0,1]accu
小桥流水---人工智能·2024-01-19 08:49

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

KNN回归：通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图

fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV
g191913·2024-01-19 03:05

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。
CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

1 sklearn线性回归

sklearn线性回归一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression小结二、岭回归岭回归分类LASSOsklearn里面一个类对象就是一个模型，直接封装了训练
Michael_Flemming·2024-01-18 21:25

sklearn线性模型之Lasso回归

文章目录Lasso简介Lasso类LassoCVLasso简介Lasso，即TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，是用于拟合稀疏系数的线性模型，其最小化目标函数为min⁡w12n∥Xw−y∥22+α∥w∥1\min_w\frac{1}{2n}\VertXw-y\Vert^2_2+\alpha\Vertw\Vert_1wmin2n1∥Xw−y∥2
微小冷·2024-01-18 21:54

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。
布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。
Carey_Wu·2024-01-18 16:26

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。
姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

2024年“华数杯”国际大学生数学建模竞赛B题思路

首先得获取数据，中国的宏观数据相对容易（包括电力、经济、人口、教育、基础建设、研发投入、科研水平等等方面，获取数据方式见下面），拿到数据后研究指标之间的关系，相关性分析和线性回归（宏观指标单位不统一、可以考虑平滑处理
Python风控模型与数据分析·2024-01-18 14:01

工智能基础知识总结--线性回归

什么是线性回归不同于分类问题的待预测变量为离散变量，回归问题中待预测变量即因变量为连续变量。
北航程序员小C·2024-01-18 12:54

基于LDA的评论大数据的分析及主题建模

1.微博的关键词大数据采集；已完成，待优化2.LDA错误1：使用了importpyLDAvis.sklearn，提示没有模块nomodulenamed'pyldavis.sklearn'。
vzhb·2024-01-18 11:00

深度学习记录--正则化(regularization)

weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在w的更新过程中会递减，即权重衰减w递减的过程，实际上是w趋近于0的过程在这个过程中，部分单元的影响逐渐减小(可以近似看作隐藏)，最终成为深层神经网络(类似线性回归
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

【机器学习故事】“超市货架上的智慧：如何通过机器学习优化商品布局，引爆销售热潮“

#导入必要的库，就如同你从超市的货架上挑选合适的商品和工具一样fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression
德天老师·2024-01-18 08:45

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。
小oo呆·2024-01-18 08:43

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor
七月七叶·2024-01-18 06:50

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标
中年猿人·2024-01-18 01:00

欠拟合与过拟合

模型过于简单欠拟合在训练集和测试集上的误差都较大通过代码展示欠拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error
码农zz·2024-01-17 23:15

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

训练集的训练与评估我们从一个最基本的线性回归模型开始：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_re
甄齐才·2024-01-17 21:39

实用机器学习：线性回归的实际应用与解读

01统计学基础统计学的基本方法，在机器学习中的角色。统计学是数据科学的基石，为机器学习提供了重要的理论和工具。它通过概率论、假设检验、回归分析等方法，帮助我们理解数据、进行推断和构建模型。以下是一些统计学概念的解释及应用：解释应用概率论概率论研究随机现象的数学理论。在机器学习中，概率论用于建模不确定性，例如通过概率分布描述数据的不确定性。用于分类、回归、聚类等算法中，通过概率模型进行预测和决策。统
m0_61254808·2024-01-17 19:18

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。
良子c·2024-01-17 18:13

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

首先，我们需要导入所需的库和模块：fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer接下来，我们定
Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
AAI机器之心·2024-01-17 15:03
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