Sklearn线性回归

【手搓深度学习算法】用线性回归预测波士顿房价

线性回归线性回归是一种监督学习方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。线性回归的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。
精英的英·2024-01-10 18:20

3.4.1-欠拟合 与 过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetveywell,butfailtogeneralizetonewexamples.例子1：线性回归
帅翰GG·2024-01-10 18:20

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

线性回归基本原理线性回归与逻辑回归（LR）的区别支持向量机（SVM）基本原理
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

数学模型之线性回归

打头的就是较为简单的线性回归。一、何为回归？所谓回归，简单来说就是一个自变量和因变量之间
BLSxiaopanlaile·2024-01-10 12:14

选择三个机器学习算法，代码实现 ，并选择一个数据集进行性能分析

1.线性回归算法线性回归是一种用于预测连续数值的监督学习算法。线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线，误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。
Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)

通过因子分析，找出有效的因子，通过相关性去重后，就可以通过机器学习、线性回归等方法把因子组合起来，构成交易策略。这一篇笔记我们就介绍如何使用Alphalens来进行单因子分析。
量化风云·2024-01-10 11:46

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。
大雾的小屋·2024-01-10 10:08

深度学习与Pytorch实战（二） 预测房价--线性回归

PyTorch实例：线性回归我们将实现一个线性回归模型，并用梯度下降算法求解该模型，从而给出预测曲线。
volcanical·2024-01-10 10:33

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

sklearn.ensemble库中的VotingClassifier和VotingRegressor，它们分别实现了对回归任务和分类任务的预测模型投票机制。
Avasla·2024-01-10 10:24

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

1.了解数据##导入相关模块和数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.li
Avasla·2024-01-10 10:53

汽车价格预测回归分析模型

内容简介：本文使用python的sklearn库对汽车历史价格信息进行回归分析，包括数据预处理、特征相关性分析等步骤，最后利用lasso回归建立价格预测模型。
Avasla·2024-01-10 10:53

第三节

非参数学习算法：缓解对于特征选择的需求--局部加权回归算法（线性回归算法是一种参数学习算法，参数学习算法是使用固定数目的参数来进行数据拟合的算法。）
piziyang12138·2024-01-10 10:33

使用Scikit Learn 进行识别手写数字

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三
i阿极·2024-01-10 10:59

1.4.1机器学习——梯度下降+α学习率大小判定

和b（你可以想象成J(w,b)=w*x+b），我们想要找到最合适的w和b，尝试最小化损失函数J(w,b)的值”梯度下降“：梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是
帅翰GG·2024-01-10 10:24

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺·2024-01-10 10:19

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass
zhangbin_237·2024-01-10 06:40

pip install simctg 报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The‘sklearn’PyPIpackageisdeprecated,use‘scikit-learn’ratherthan‘sklearn
Wwwilling·2024-01-10 06:07

AI量化策略 篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests
李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

项目分享：机器学习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、Lassoregression岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的
switch_mooood·2024-01-10 03:49

notes_sklearn_交叉验证

目录1.简介2.计算CV指标2.1cross_val_score()2.2预处理&Pipeline2.3cross_validate()2.4cross_val_predict()3.CV迭代器3.1独立同分布数据的CV迭代器1）k-fold2）RepeatedK-Fold3）LeaveOneOut(LOO)4）LeavePOut(LPO)5）Randompermutations(Shuffle&
子诚之·2024-01-10 00:10

C# 多项式拟合、线性回归、 MathNet.Numerics

介绍Math.Net是一个开源项目，旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱，以满足.Net开发人员的高级需求和日常需求。其中Math.NETNumerics旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等等。安装要使用MathNet.Numerics，首先安装它的Nuget包：NuGet包管理器搜索MathNet.Numeric
gewen_1988·2024-01-09 19:03

PCA和NMF

主成分能够尽可能保留原始数据的信息详细介绍可以参考：《主成分分析（PCA）原理详解（转载）》一、数据降维以sklearn.datasets的load_wine酒数据为例
一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

【sklearn练习】datasets的使用

示例（1）fromsklearn.datasetsimportfetch_olivetti_facesfaces=fetch_olivetti_faces()2、load类
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。以下是一些常见的preprocessing模块中的功能和用法示例：标准化特征（FeatureScaling）：使用StandardScaler类可以对特征进行标准化，使其具有零均值和单位方差。这对于许
我感觉。·2024-01-09 18:51

【sklearn练习】鸢尾花

一、importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
我感觉。·2024-01-09 18:21

xgb模型json转pmml

二方案：方法一：通过python的方式需要安装sklearn2pmml和nyoka。两个包借助于xgboost_to_pmml方法和PMMLPipeline对象实现纯python代
zcc_0015·2024-01-09 15:31

Matlab实现标准化和归一化

一直使用python的sklearn库对数据进行标准化（归一化）处理，已经习惯了sklearn的一套操作（MinMaxScaler,StandardScaler）,但是最近项目需要使用Matlab，所以记录一下
Mobius8086·2024-01-09 12:56

Spark回归分析与特征工程

在Spark中，可以使用不同的回归算法，如线性回归、岭回归、La
晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）

%线性模型%*正则化最小二乘线性回归（RLR）%*最小绝对收缩和选择算子（LASSO）。
随风飘摇的土木狗·2024-01-09 11:30

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降 】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新
jcfszxc·2024-01-09 09:49

【Python机器学习】构造决策树

如果不防止过拟合：fromsklearn.treeimportDecision
zhangbin_237·2024-01-09 08:28

C++使用OpenCV实现多元线性回归及求回归系数

C++使用OpenCV实现多元线性回归及求回归系数之前准备使用Eigen库，但是我需要将C++封装成dll供C#调用，而Eigen是lib编译的，不像OpenCV有编译好的dll方便，因此使用OpenCV
逍遥ovo·2024-01-09 08:27

逻辑回归（LR）----机器学习

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
普通研究者·2024-01-08 23:44

卷积自编码去噪（基于pytorch）

pan.baidu.com/s/10hZI4a-8I9cNJWw_baCD1Q提取码：ykerimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskimage.utilimportrandom_no
JiYH·2024-01-08 12:45

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索
维斯德尔·2024-01-08 12:10

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。
奈何qiao·2024-01-08 10:55

李沐-《动手学深度学习-02-目标检测

算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框（选出多个锚框大小可能不一，需要使用Rolpooling）使用预训练好的模型（去掉分类层）对每个锚框进行特征抽取（如VGG,AlexNet…)训练一个SVM来对每个类进行分类训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移
叮咚Zz·2024-01-08 08:40

dbscan聚类算法python代码

以下是一个使用Python实现DBSCAN算法的示例代码：fromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotasplt
46497976464·2024-01-08 07:13

双重差分小介

有别于刻画简单的相关关系的线性回归，双重差分是关于因果推断的小巧、实用的模型。它的由来要从线性回归的假设说起。2线性回归假设我们都知道线性回归，我们也可能都不知道线性回归。它就是
BulletTech2021·2024-01-08 05:52

Logistic 回归模型

二项Logistic回归模型将线性回归函数和Logistic函数复合起来，称为逻辑回归函数，二项Logistic回归模型是一种分类模型，二项Logistic回归模型是如下的条件概率分布：其中，是输入，是输出
shenghaishxt·2024-01-08 01:51

【BUG】C++ Boost调用python报错：init_fs_encoding：failed to get the Python codec of the file

项目场景：使用pythonsklearn训练模型，C++boost加载模型脚本文件。问题描述使用visualstudio2019，配置好boost和python。
行走的学习机器·2024-01-08 00:08

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。
Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

线性回归所以说线性回归模型就是最简单的一种神经网络吗线性回归模型可以看作是一种简单的神经网络模型。
Aitrainee·2024-01-07 22:35

学习：StatQuest-线性回归

可以用求导求出其正规方程组可求解线性回归image.png左图是将数据点都放在数轴上，我们可以计算这这组数据的均值和方差，，然后计算R^2来衡量线性相关程度（可复习下R^2一章）多元线性回归也是一样的，
小潤澤·2024-01-07 20:13

[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测

什么是Scikit-learn？Scikit-learn是一个用于Python编程语言的机器学习库。它提供了各种监督和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。Scikit-learn易于使用且功能强大，可以处理大型数据集，并且具有很好的可扩展性。它还提供了许多方便的工具，如数据预处理、模型选择、评估和可视化等。Scikit-learn是许多机器学习项目中使用的首选库之一。安装scikit-l
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

[Python] 如何使用joblib库导出和导入scikit-learn线性回归模型

什么是joblib库？Joblib是一个Python库，用于序列化和反序列化Python对象，包括机器学习模型、数据集等。它提供了一种高效的、可扩展的、跨平台的方式来保存和加载大型数据结构，以便在不同的环境中使用。Joblib:runningPythonfunctionsaspipelinejobs—joblib1.3.2documentationGitHub-joblib/joblib:Comp
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

【cannot import name ‘_MissingValues‘ from ‘sklearn.utils._param_validation‘ 】完美解决

已解决cannotimportname'_MissingValues'from'sklearn.utils._param_validation'报错处理原因分析：这是一个常见的Python导入错误。
Zouia Gail(修行中)·2024-01-07 16:52
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