Sklearn线性回归第16页

张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换（1）张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接•tensors:张量序列•dim:要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)函数用于沿着指定维度dim将多个张量拼接在一起。它接受一个张量列表tensors作为输入，并返回一个拼接后的张量。参数dim指定了拼接的维度，默认为0。flag=Tru

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:29

pytorch实现线性回归、softmax分类、多层感知器分类学习笔记

手动实现的pytorch知识点:一、定义变量（Tensor对象）1、torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch的tensor变量二、Tensor对象的重要属性和方法1、requires_grad属性，为True时充当tensorflow中的Variable，为False时充当tensorflow中的pl

平常心_85d9·2024-01-02 00:47

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）

1.1机器学习1.2K均值聚类1.2.1聚类定义1.2.2K-Means定义1.2.3K-Means优缺点1.2.4K-Means算法步骤2、测试2.1K-Means（Python）2.2K-Means（Sklearn

爱看书的小沐·2024-01-01 22:01

多元线性回归

判别函数：y=w0+w1x1+w2x2+w3x3+w4x4找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降，（需要用归一话，可以加速求解，减少迭代次数）对于回归的损失函数所有的回归都是采用MSE作为损失函数，唯一不一样的是的公式

王金松·2024-01-01 21:15

线性回归梳理

机器学习的一些概念有监督：训练数据的结果已被告知无监督：不告诉结果，让算法自行判断泛化能力：导入更多数据时是否还能近似得到正确结果，也是训练模型模型适应新样本的能力，评判一个学习算法的好坏。过拟合：高方差，低偏差解决办法：使用正则化项欠拟合：高偏差，低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法：增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。交叉验证：机器学习中确定超参数的通用的方法，用

大鹅向东游·2024-01-01 13:47

机器学习&深度学习面试笔记

机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在线性回归中，如果自变量之间存在多重共线性，会导致什么问题？如何检测和处理多重共线性？

卡卡南安·2024-01-01 13:01

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

【机器学习|Python】sklearn中的特征选择方法

前言本文对sklearn中特征选择模块中的常用方法进行介绍和使用说明，主要介绍工具中的内容，即该库中的相关方法包含的常用接口和基本使用，了解原理可以关注以下两篇文章：【特征选择】Filter-过滤法中的数学原理

Python_P叔·2024-01-01 11:30

数据挖掘模糊聚类

格式化之前的代码：importmatplotlib.pyplotasplt#绘图importpandasaspd#读取数据集fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN

亖嘁·2024-01-01 07:51

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

商品销售数据爬取分析可视化系统爬虫+机器学习淘宝销售数据预测算法模型大屏大数据毕业设计（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Django框架、Vue前端框架、机器学习预测算法（线性回归模型预测商品的销量）MySQL数据库、se

vx_biyesheji0001·2024-01-01 04:48

线性回归模型评估：R-square（确定系数）、均方根、均方差

线性回归模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差，误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差，方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根，标准差)

追风箭0211·2024-01-01 02:30

【小沐学NLP】Python实现TF-IDF算法（nltk、sklearn、jieba）

文章目录1、简介1.1TF1.2IDF1.3TF-IDF2.1TF-IDF(sklearn)2.2TF-IDF(nltk)2.3TF-IDF(Jieba)2.4TF-IDF(python)结语1、简介TF-IDF

爱看书的小沐·2024-01-01 00:26

GBDT-代码

sklearn代码classsklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier(*,loss=‘deviance’,learning_rate=0.1,n_estimators

金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:54

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多，学习参数过多，从而复杂度太高。在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。

dopami·2023-12-31 19:52

机器学习---随机森林宫颈癌分类

1.宫颈癌分类fromsklearnimporttreefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimportPipe

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:55

机器学习---adaboost二分类、回归

1.adaboost二分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_gaussian_quantiles

三月七꧁ ꧂·2023-12-31 17:53

多元线性回归、logistics回归分析和Cox回归分析区别

多元线性回归一、原理：多元线性回归分析就是研究一个因变量和多个自变量之间的关系。公式如下：ŷ=a+b1x1+b2x2。x1和x2为两个自变量，y为因变量。

亚航·2023-12-31 16:06

sklearn 中matplotlib编制图表

代码#导入pandas库，并为其设置别名pdimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#使用pandas的read_csv函数读取名为'iris.csv'的文件，将数据存储在iris_data变量中iris_data=pd.read_csv('data/iris.txt',sep='\t')#使用groupby方法按照"species"列（即花的种类）

老大白菜·2023-12-31 16:32

安徽某高校《R语言与统计建模》期末上机题复习

考点1一元线性回归模板#假设我们有以下数据x<-c(1,2,3,4,5)#自变量y<-c(2,4,6,8,10)#因变量#使用lm()函数进行线性回归model<-lm(y~x)#查看回归分析的结果summary

我不是saint·2023-12-31 15:17

线性回归——————机械学习

#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress

朱雀333·2023-12-31 10:23

knn算法预测癌症肿瘤

项目地址https://gitee.com/lxgzhw/sklearn_study源码importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighbo

Python私教·2023-12-31 09:42

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to

慕溪同学·2023-12-31 09:22

<第九章、第十章>线性回归及数据分析

作业链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MDkLU1yoF6dCXlFWsZ2Tyw这周的学习内容是【回归分析】，涉及到的二级知识点有两个，分别是：1、一元线性回归：相关关系、最小二乘法

HenlyX·2023-12-31 08:25

蜡炬教育：每个程序员的十大机器学习算法

1.线性回归：在统计学和机器学习领域，线性回归是被最多人使用也是最容易入门的算法。2.Logistic回归：Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术，主要处理二分类问题。3.线

程序_人生·2023-12-31 08:12

sklearn 中皮尔森相关性。

老大白菜·2023-12-31 07:15

sklearn学习之用matplotlib绘制鸢尾花（Iris）数据集的两个特征：花萼的长度和宽度

直接上代码sklearnIris数据集是机器学习和数据科学中经常使用的一个标准数据集，用于分类任务fromsklearnimportdatasets#加载Iris数据集iris=datasets.load_iris

老大白菜·2023-12-31 07:14

sklearn的数据集

sklearn的数据集数据集划分数据集接口介绍数据集划分前提：机器学习就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。

浅笑_7cad·2023-12-31 06:35

sklearn学习的一个例子用pycharm jupyter

环境运行在jupyter进行开发。即一个WEB端的开发工具。能适时显示开发的输出。后缀用的是ipynb.pycharm也可以支持。但也要提示按装jupyter.或直接用andcoda这里我们用pycharm进行项目创建pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplejupyterlabpipinstall-ihttps://pypi.tuna

老大白菜·2023-12-31 06:55

机器学习归一化和标准化

scikit-learn中实现归一化的API:fromsklearn.preproces

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-31 04:50

【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络

即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4：学会使用BP神经网络做预测。5：通过截图和模型评估等方法对结果进行分析，分析不同数据中学习率和隐层神经元对与输出结果的影响。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:24

交叉验证的种类和原理（sklearn.model_selection import *）

交叉验证的种类和原理所有的来自https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#cross-validation-iterators并掺杂了自己的理解。文章目录前言一、基础知识1.1交叉验证图形表示1.2交叉验证主要类别二、部分交叉验证函数（每类一个）2.1Cross-validationiteratorsfori.i.d.

xiaiming0·2023-12-31 01:20

R与非线性回归模型

这一章我们讨论的是非线性回归模型神经网络通过引入一个非线性函数，将非线性关系转换成线性关系：其中g(u)为非线性函数，也称为隐含层，用于做转换，转换的目的就是将非线性关系转换成线性关系：这张关系图可以很好的说明这个问题当经过隐含层转换时

小潤澤·2023-12-30 23:12

对采集到的温湿度数据，使用python进行数据清洗，并使用预测模型进行预测未来一段时间的温湿度数据。

使用Python对传感器采集到的数据进行数据清洗和预测未来一段时间的温湿度数据，您可以按照以下步骤进行操作：导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

澂玙·2023-12-30 23:22

Sklearn中LabelEncoder与OneHotEncoder的用法和区别

LabelEncoder()简单来说LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号```fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderle=LabelEncoder

mingchen_peng·2023-12-30 17:15

大脑睡眠是否因智力的不同而不同？

采用方差分析和线性回归模型(根据年龄和性别进行校正)比较组间频谱功率及其与WISC评分的关系。

茗创科技·2023-12-30 16:52

2019-11-17

1、数据探索和预测importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsboston=datasets.load_boston

xias147·2023-12-30 14:45

机器学习 --- 线性回归

第1关：简单线性回归与多元线性回归第2关：线性回归的正规方程解#encoding=utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict

*Crystal·2023-12-30 10:46

机器学习 --- 支持向量回归(SVR)

第1关：线性可分支持向量机第2关：线性支持向量机#encoding=utf8fromsklearn.svmimportLinearSVCdeflinearsvc_predict(train_data,train_label

*Crystal·2023-12-30 10:15

机器学习 --- Adaboost

第1关：Boosting第2关：Adaboost算法#encoding=utf8importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifier

*Crystal·2023-12-30 10:11

catboost回归自动调参

importosimporttimeimportoptunaimportpandasaspdfromcatboostimportCatBoostRegressorfromsklearn.metricsimportr2

兔兔爱学习兔兔爱学习·2023-12-30 10:10

人工智能_机器学习084_使用聚类算法_提取图片主要颜色_对图片进行聚类提取特征_对图片进行压缩---人工智能工作笔记0124

来压缩图片首先看一下我们准备的一张图片首先导包,显示一下图片importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图工具包importpandasaspd导入数据处理包fromsklearn.clusterimportKMeans

脑瓜凉·2023-12-30 06:55

资源推荐 | TensorFlow电子书《FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW》

作者在书中讲解了如何用tensorflow如何实现线性回归、

三更灯火五更鸡·2023-12-30 05:07

Pytorch实现共享单车数量预测

之前分享过Pytorch实现简单线性回归算法的内容：Pytorch实现简单的线性回归算法，这次分享一下用pytorch预测贡献单车数量的项目，具体的理论可能讲的不太明白，大家参考一下代码就可以。

carmanzzz·2023-12-30 05:57

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

线性回归学习笔记

线性回归LinearRegression一.最小二乘法及其集合意义1.1问题展示1.2数据集的矩阵表示1.3最小二乘估计即由于四项均为一维数值，且中间两项的矩阵形式互逆，因此中间两项数值相等，可以约去为因此可得

月夜枫YYF·2023-12-30 02:43

django调用矩阵分解推荐算法模型做推荐系统

fromsklearn.d

qa浪涛·2023-12-30 00:50

Python | 使用VIF检测多重共线性

对于每个回归，因子计算如下：其中，R平方是线性回归中的决定系数。它的值介于0和1之间。正如我们从公式中看到的，R平方的值越大

python收藏家·2023-12-29 21:02

Sklearn的MinMaxScaler，最简单的归一化

importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalera=np.array([1,2,3,4,5],dtype='float64')print

qianshishangdi·2023-12-29 13:10

Markdown编辑论文中常见公式符号(持续更新)

极限8.分支公式(大括号)9.中括号矩阵10.分数11.取整符号12.公式中加粗13.偏导数符号14.任意15.字母或单词正下方插入下标16.sigma求和符号及上下标17.向量18.竖线19.上尖（线性回归符号

十小大·2023-12-29 10:52

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