Sklearn线性回归第19页

【@胡锡进】大模型量化分析- 潍柴动力 000338.SZ

下面我将为你分别使用SARIMA、简单移动平均线、指数加权移动平均线、Bollinger带、相对强弱指标、随机指标、线性回归、随机森林回归、支持向量回归法、自回归移动平均法和长短期记忆模型来预测潍柴动力未来

civilpy·2023-12-23 06:32

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris

civilpy·2023-12-23 06:31

【DWJ_1703225514】基于Sklearn航空公司服务质量分析

【Talkischeap】#导入库importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus

civilpy·2023-12-23 06:56

Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战

1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义最小二乘法线性回归模型。本项目通过GLSAR回归算法来构建AR协方差结构线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:49

Python实现广义线性回归模型(statsmodels GLM算法)项目实战

本项目通过GLM回归算法来构建广义线性回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

Python实现广义最小二乘法线性回归模型(GLS算法)项目实战

1.项目背景广义最小二乘法（GeneralizedLeastSquares）是一种回归分析方法，适用于具有异方差性（heteroscedasticity）的线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

线性回归（Linear Regression）算法简介

线性回归（LinearRegression）算法根据已有的数据去寻找一条直线，让它尽可能地接近这些数据，再用这条直线预测新数据的可能结果，这个结果是一个具体的数值。

草明·2023-12-23 03:59

常见的基础机器学习算法

LinearRegression线性回归线性回归是机器学习中的基本算法，特别是用于解决回归问题。

xuejianxinokok·2023-12-23 00:26

决策树（Decision Tree)学习笔记

决策树的种类模块sklearn.treetree.DecisionTreeClassifier:分类树tree.DecisionTreeRegressor:回归树tree.export.graphviz

奔跑的白鸥·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树官网说明：https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html算法原理将分类（回归）问题考虑成一棵树成长的过程，将特征作为节点，寻找最佳节点与最佳分支，并且防止过拟合。决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则，创建一个预测目标变量值的模型。树可以看作是一个分段常数近似。决策树学习的

晴空_万里·2023-12-22 22:51

基于决策树（Decision Tree）的bagging算法：随机森林（Random Forest）（包括具体代码）

coding:utf-8-*-#import常用包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#数据完整化和数据数值化fromsklearn.preprocessi

浅行learning·2023-12-22 22:51

Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）

它是线性回归的一种改进，主要用于处理二分类问题，也可以

取名真难.·2023-12-22 22:20

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

参考了统计学习方法，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的

geter_CS·2023-12-22 22:18

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类

基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCIwine数据集的分类，使用到了sklearn和tensorflow，并对图片分类进行了数据可视化展示数据集介绍UCIwine数据集：http://archive.ics.uci.edu

晓宜·2023-12-22 20:36

多元线性回归模型预测销售额

多元线性回归多元线性回归是线性回归的一种扩展形式，它涉及多个自变量（特征）与一个因变量之间的关系。

晓宜·2023-12-22 20:36

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法简介

逻辑回归（LR，LogisticRegression）算法当线性回归的预测结果，由于受到个别极端数值的影响而不准的时候,可以用逻辑回归来解决.逻辑回归模型的输出只能在0到1之间，也就是表达一个事件会发生的概率

草明·2023-12-22 20:09

机器学习之随机森林 python

废话不说上代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf

奋进的大脑袋·2023-12-22 18:08

机器学习——损失函数

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、评价指标对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——模型评估与选择（拟合、）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、拟合拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。

风月雅颂·2023-12-22 18:34

TensorFlow模型保存/载入的两种方法

tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样，sklearn很直接，一个sklearn.externals.joblib的dump与load方法就可以保存与载入使用。

听风1996·2023-12-22 16:08

python基于爬虫技术的海量电影数据分析源码,数据处理分析可视化，GUI界面展示

所需依赖包numpy、pandas、requests、json、sklearn、webbr

一秋的编程笔记·2023-12-22 16:45

2019-12-28

线性回归是机器学习的构建基础。它几乎用于每个单独的主流机器学习算法之中，所以对它的理解有助于你掌握多数主流机器学习算法。

数据小黑升值记·2023-12-22 16:29

机器学习——聚类——密度聚类法——OPTICS

目录理论部分1.1提出背景1.2OPTICS算法1.2.1基本概念1.2.2算法流程1.2.3优点1.2.4缺点1.3其它算法代码部分2.1自行实现2.2sklearn实现理论部分1.1提出背景在DBSCAN

AI小小白·2023-12-22 15:38

线性回归中的似然函数、最大似然估计、最小二乘法怎么来的（让你彻底懂原理）收官之篇

在线性回归中引入似然函数是为了通过概率统计的方法对模型参数进行估计。简单来说，我们希望找到一组参数，使得我们观测到的数据在给定这组参数的情况下最有可能发生。问:1：似然函数为什么要进行累乘？

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

用梯度下降慢慢逼近这个最小值点本文图片来源于可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！_哔哩哔哩_bilibili可以结合视频来学习，本文是一个图片教程，有错误欢迎大家指正，多多交流！

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

线性回归

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/9XnYZWJXxrNxHP7H38Z7Nwhttps://blog.csdn.net/alw_123/article/details/82193535https://blog.csdn.net/alw_123/article/details/82825785https://blog.csdn.net/great_yzl/article/

对许·2023-12-22 15:24

最小二乘法

文章目录1、背景描述2、最小二乘法2.1、最小二乘准则2.2、最小二乘法3、最小二乘法与线性回归3.1、最小二乘法与线性回归3.2、最小二乘法与最大似然估计4、正态分布（高斯分布）1、背景描述在工程应用中

对许·2023-12-22 15:52

深度学习——线性回归和softmax回归

智能2112杨阳一、目的线性回归的从零开始实现及简洁实现softax回归的从零开始实现及简洁实现二、环境vscode（d2l，torch，pandas）希冀平台三、内容1、线性回归a、生成数据集defsynthetic_data

Windsky23·2023-12-22 11:03

2.4 机器学习概念 - 其他分类

在线学习和批量学习批量学习采用的模型是原始数据生成的模型,输出的结果数据,不会改变原有模型在线学习生成的模型是根据输出结果与正确结果比较,得到反馈后,再生成的模型.批量学习在线学习参数学习和非参数学习参数学习:一旦学习到参数,不会改变原有数据集.比如线性回归

ruihan_xia·2023-12-22 10:18

动手学深度学习PyTorch-task1（线性回归；Softmax与分类模型；多层感知机）

1.线性回归基本概念

weixin_43756073·2023-12-22 08:18

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。

羞儿·2023-12-22 08:18

逻辑回归

2逻辑回归2.1从线性回归到逻辑回归分类问题可以通过线性回归+阈值去解决吗?

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

监督学习之回归模型

2.回归模型2.1线性回归线性回

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:30

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。本文是在上一篇博客1：基于Python的随机森林（RF）回归与变量重要性影响程度分析（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/115

疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

jupyter notebook 选择不同的conda环境 2019-02-20

首先安装condainstallipykernel首先激活对应的conda环境sourceactivate环境名称例如我的环境名称为:~/anaconda3/envs/sklearn则为：sourceactivate

默写年华Antifragile·2023-12-21 17:46

GraphPad Prism 10 for Mac v10.0.0.3 安装教程

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外

迂幵·2023-12-21 16:21

常见损失函数（Loss Function）

在线性回归中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型的预测值与实际值之间的差异，是优化算法的目标。

草明·2023-12-21 15:31

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习

W Y·2023-12-21 15:00

Python 全栈体系【四阶】（七）

第四章机器学习六、多项式回归1.什么是多项式回归线性回归适用于数据呈线性分布的回归问题。如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）。

柠檬小帽·2023-12-21 14:24

TPAMI 2022 :Multi-task Learning with Coarse Priors for Robust Part-aware Person Re-identification

题目：Multi-taskLearningwithCoarsePriorsforRobustPart-awarePersonRe-identification-----TPAMI2022代码：https

涵语·2023-12-21 14:46

机器学习数据的清洗，转化，汇总及建模完整步骤（基于Titanic数据集）

目录介绍：一、数据二、检查数据缺失三、数据分析四、数据清洗五、数据类别转化六、数据汇总和整理七、建模介绍：线性回归是一种常用的机器学习方法，用于建立一个输入变量与输出变量之间线性关系的预测模型。

取名真难.·2023-12-21 12:50

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

机器学习——特征选择（一）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、简介特征选择，又称变量选择、属性选择或变量子集选择，是选择相关特征子集用于模型构造的过程。

风月雅颂·2023-12-21 11:04

机器学习——特征降维

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。1、简介特征降维是指减少特征个数，最终结果就是特征和特征之间不相关。

风月雅颂·2023-12-21 11:33

机器学习——特征选择（二）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。4、皮尔森相关系数皮尔森（pearson）相关系数度量两个变量之间的相关程度。

风月雅颂·2023-12-21 11:59

sklearn和tensorflow的理解

有监督学习：一般数据构成是【特征值+目标值】无监督学习：一般数据构成是【特征值】Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，传统的机器学习库。

月疯·2023-12-21 09:24

sklearn多项式回归和线性回归

什么是线性回归？回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。它是一种建立关系模型的方法，可以帮助我们预测和解释变量之间的相互作用。