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Sklearn线性回归
人工智能(AI)领域广泛使用的关键算法及其解决的问题 列出计算机中各种算法及对应解决的实际问题
人工智能(AI)领域广泛使用的关键算法及其解决的问题:机器学习算法:
线性回归
(LinearRegression):问题:用于预测或估计一个变量与另一个变量之间的关系。
小黄人软件
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2023-12-15 19:50
chatGPT
人工智能
算法
机器学习算法---回归
1.
线性回归
(LinearRegression)原理:通过拟合一个线性方程来预测连续响应变量。
线性回归
假设特征和响应变量之间存在线性关系,并通过最小化误差的平方和来优化模型。
数据科学知识库
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2023-12-15 18:19
机器学习
机器学习
算法
回归
Xgboost
LightGBM
SVM
Catboost
Python-Regression
本文归纳整理了
线性回归
(LinearRegression)、岭回归(Ridge)、Lasso回归(Lasso)、弹性网(ElasticNet)、K近邻、SVM等10多种机器学习模块
sklearn
中回归算法调用及实现过程
数据科学知识库
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2023-12-15 18:18
Python
机器学习
python
回归分析
sklearn
机器学习
可视化
阶段四:数据分析与机器学习(掌握使用scikit-learn库进行高级机器学习)
importpandasaspdfrom
sklearn
.preprocessingimportStandardS
哈嗨哈
·
2023-12-15 17:19
机器学习
python
数据分析
(八)弹性网络---ElasticNet
article/details/99984288三、弹性网络预测天池项目代码导包importnumpyasnp#crossvalidation:交叉验证#传递参数的时候,一次可以传递多个,挑选最合适的from
sklearn
.linear_modelimp
羽天驿
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2023-12-15 17:02
机器学习——特征预处理
【说明】文章内容来自《机器学习入门——基于
sklearn
》,用于学习记录。若有争议联系删除。特征预处理就是对数据进行集成、转换、规约等一系列处理,使之适合算法模型的过程。
风月雅颂
·
2023-12-15 13:56
机器学习-基于sklearn
机器学习
人工智能
scikit-learn
python
机器学习——数据清洗
【说明】文章内容来自《机器学习入门——基于
sklearn
》,用于学习记录。若有争议联系删除。1、数据清洗简介在处理数据之前,需要进行数据质量分析,了解数据的功能和作用,检查原始数据中是否存在脏数据。
风月雅颂
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2023-12-15 13:26
机器学习-基于sklearn
python
开发语言
机器学习
scikit-learn
机器学习中的 Transformation Pipelines(Machine Learning 研习之十)
下面是一个用于数值属性的小管道,它首先对输入特性进行归并,然后对输入特性进行缩放:from
sklearn
.pipelineimportPipelinenum_pipeline=Pipeline([("impute
甄齐才
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2023-12-15 13:21
人工智能(AI)
机器学习
人工智能
transform
管道
算法
转换管道
AI
线性回归
模型-----薪酬和工作经验之间的关系
线性回归
模型:二维坐标系中的数学公式是z=a+bx,高中课本中我们将b称为斜率,a称为截距。所以在二维坐标中
线性回归
模型是一条直线,因为它包括了一个自变量x,所以叫做一元
线性回归
。
4617c1fbd085
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2023-12-15 13:20
【机器学习】线性判别分析
LinearDiscriminantAnalysis)和PCA(PrincipalComponentAnalysis)区别二、示例代码2.1自定义实现lda算法对iris数据集进行降维importnumpyasnpfrom
sklearn
.datasetsimportload_irisimportmatplotlib.pyplotaspltdef
十年一梦实验室
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2023-12-15 12:14
机器学习
人工智能
【机器学习】支持向量机
线性可分问题1.2线性可分问题的对偶问题1.3线性不可分问题1.4线性不可分问题的对偶问题1.5核映射与核函数1.6SMO算法原理1.7SMO算法中优化变量的选择1.8多分类问题二、示例代码2.1使用
sklearn
十年一梦实验室
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2023-12-15 12:06
机器学习
支持向量机
人工智能
算法
数据挖掘
机器学习-自己写个
线性回归
算法v0版-实现图片分类
迭代30000次,loss=0.0984,学习率=0.1,数字图片分类效果一般迭代40000次,loss=0.0352,学习率=0.1,数字图片分类效果较好画出了loss曲线图,可以看出,在loss=4附近,loss曲线发生短暂上升,之后持续下降;其中在迭代10000次左右后,下降速度趋缓。对预测值y按照阈值法进行了分类,分类函数为classify_id(result)具体结果:学习率=0.1ep
李苏溪
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2023-12-15 12:07
Python数据分析与机器学习34-DBSCAN实例
image.pngname啤酒的名称calories啤酒的卡路里sodium纳元素含量alcohol酒精含量cost价格二.使用DBSCAN进行聚类代码:importpandasaspdfrom
sklearn
.clusterimportDBSCANfrompandas.plottingimportscatter_matrixim
只是甲
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2023-12-15 09:59
【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第八讲-回归分析(含Matlab代码)
【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第八讲-回归分析(含Matlab代码)回归分析基本概念经典多元
线性回归
(MLR)主成分回归(PCR)偏最小二乘回归(PLS)建模过程应用和优势偏最小二乘回归分析概述习题
zhushatong
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2023-12-15 02:44
数学建模
数学建模
回归
matlab
机器学习 | 机器学习基础知识
Classification已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类:垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题:鸢尾花分类问题多标签分类问题:标签间不互斥,概率和不为12、回归任务Regression
线性回归
多项式回归
西皮呦
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2023-12-15 00:39
机器学习
人工智能
机器学习-回归问题(Regression)
简单的
线性回归
寻找到一条直线,最大的“拟合”样本特征和样本标记输出的关系.如图所示,黑点是样本特
懒猫gg
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2023-12-14 23:11
机器学习
机器学习
线性回归
机器学习---逻辑回归算法
1、逻辑回归逻辑回归又叫logistic回归分析,是一种广义的
线性回归
分析模型。
30岁老阿姨
·
2023-12-14 22:10
机器学习
机器学习
回归
人工智能
【AI底层逻辑】——数学与机器学习:优雅的智慧之舞
“宝藏网站”开头先给大家上几个宝藏网站(部分需要“梯子”):
sklearn
主页特征工程免费专著模型选择深度学习开源专著Python自然语言处理学习手册图形讲数学与神经网络视频合集聊聊数学数学,即工具。
柯宝最帅
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2023-12-14 22:38
AI底层逻辑
人工智能
机器学习
单变量
线性回归
的机器学习代码
本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理,使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8/code/ex1-linear%20regression/ex1data1.txt将数据集和py代码放到同一目录中,使用Spyder打开运行
ShawnWeasley
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2023-12-14 22:59
AI
线性回归
机器学习
算法
机器学习---
线性回归
案例
1、梯度下降法调节参数2、模拟过拟合训练模型都会将数据集分为两部分,一般会将0.8比例的数据集作为训练集,将0.2比例的数据集作为测试集,来训练模型。模型过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好,但是在测试集上表现较差的一种现象,也就是模型对已有的训练集数据拟合的非常好(误差值等于0),对于测试集数据拟合的非常差,模型的泛化能力比较差。如何判断模型发生过拟合?训练出模型后,可以在训练集中测试下模
30岁老阿姨
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2023-12-14 22:25
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
数据转换
1.Z-Score标准化image.pngZ-Score标准化后的数据平均值为0,方差为1.对应的api:(1)scipy.stats.zscore(2)
sklearn
.preprocessing.StandardScaler
何hw
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2023-12-14 20:58
BDD100K数据集
官网:BDD100K(vis.xyz)论文:[1805.04687]BDD100K:ADiverseDrivingDatasetforHeterogeneousMultita
skLearn
ing(arxiv.org
何处不逢君
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2023-12-14 20:03
深度学习
人工智能
目标检测
算法
python
计算机视觉
目标跟踪
【教程】逻辑回归怎么做多分类
逻辑回归二分类实现代码三、如何实现一个逻辑回归多分类3.1逻辑回归多分类问题3.1逻辑回归多分类的代码实现本文部分图文借鉴自《老饼讲解-机器学习》一、逻辑回归模型介绍1.1逻辑回归模型简介逻辑回归模型是一种广义的
线性回归
分析模型
wwcsd2018001
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2023-12-14 19:27
机器学习
逻辑回归
分类
算法
做数据分析为何要学统计学(10)——什么是回归分析
回归分析根据因素的数量,分为一元回归和多元回归分析;按因素之间依赖关系的复杂程度,可分为
线性回归
分析和非
线性回归
分析。我们通过一下两个例子介绍如何使用python完成回归分析。
interbigdata
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2023-12-14 18:13
数据分析
数据分析
回归
数据挖掘
[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]
前言: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。
明朝百晓生
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2023-12-14 17:01
深度学习
pytorch
人工智能
使用torch解决
线性回归
问题
数据处理importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('./datasets/Income1.csv')#数据准备data.head(5)#展示数据#以上所有的代码都是用jupyternotebook写,形成了阶段性的结果展示查看数据信息data.info()绘制数据的散
励志成为大佬的小杨
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2023-12-14 17:50
深度学习
线性回归
算法
回归
从
线性回归
到神经网络架构
1.
线性回归
什么是回归?回归是一种用统计方法来分析,一组因变量和一组自变量关系的方法。
狮子座硅农(Leo ICer)
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2023-12-14 17:09
智能计算系统
神经网络多元非
线性回归
,非线性自回归神经网络
1、bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力。一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认为不一定能有效降低),提高精度,但也使网络复杂化,从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络(即
小六oO
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2023-12-14 17:38
神经网络
神经网络
回归
深度学习
python
线性回归
问题
目录一、
线性回归
关键思想1、线性模型2、基础优化算法二、
线性回归
的从零开始实现1、生成数据集2、读取数据集3、初始化模型参数4、定义模型5、定义损失函数6、定义优化算法7、训练三、
线性回归
的简洁实现1、
奉系坤阀
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2023-12-14 16:48
DeepLearning
线性回归
算法
回归
pytorch
深度学习
python
神经网络
MachineLearning 学习计划
并让自己能够在未来的一年里保持下去自身情况分析:目前读研中,研一,计算机专业,本科信息管理(偏管理类),计算机相关知识掌握不多,目前所能掌握的语言只有C和Python,除此之外也有一些pandas、numpy,以及一丢丢的爬虫和一丢丢的
sklearn
怀柔小龙虾
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2023-12-14 15:32
机器学习
sklearn
中的超参数搜索方法
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录超参数搜索默认参数GridSearchCVRandomizedSearchCVHalvingGridSearchCVHalvingRandomSearchCV超参数搜索在建模时模型的超参数往往会对精度
小嗷犬
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2023-12-14 15:31
Python
机器学习
机器学习
sklearn
人工智能
【基于LSTM的电商评论情感分析:Flask与
Sklearn
的完美结合】
基于LSTM的电商评论情感分析:Flask与
Sklearn
的完美结合引言数据集与爬取数据处理与可视化情感分析模型构建Flask应用搭建词云展示创新点结论引言在当今数字化时代,电商平台上涌现出大量的用户评论数据
爱欲无极
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2023-12-14 13:32
数据分析与挖掘
LSTM
lstm
flask
sklearn
线性回归
实战
3.1使用正规方程进行求解3.1.1简单
线性回归
公式:y=wx+by=wx+by=wx+b一元一次方程,在机器学习中一元表示一个特征,b表示截距,y表示目标值。
阿龙的代码在报错
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2023-12-14 12:18
机器学习
线性回归
算法
回归
【数学建模】二手房房价影响因素分析(描述性统计+推断统计综合应用、
线性回归
预测分析)
二手房房价影响因素分析(描述性统计+推断统计综合应用、
线性回归
预测分析)1背景与目标方针2python代码实现2.1单变量回归2.2多变量回归2.3变量筛选方法3二手房房价影响因素分析3.1因变量分析:
lys_828
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2023-12-06 22:35
python科研数据处理及绘图
python
线性回归
房价预测
数学建模
项目实战
机器学习中那些不显然的常识
2.
线性回归
中的偏置项b,如果是多维则是向量,有何意义?为什么说常数1添加到变量x中,维度同时加1,可以将b也包含在回归参数a中?
joytrue
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2023-12-06 20:19
Python报错:ImportError: cannot import name XXX
Python报错:ImportError:cannotimportnameXXX起因:在使用
sklearn
部分包库时出现该问题。尝试多种方法无果。
春风惹人醉
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2023-12-06 19:26
python编程报错
python
bug
debug
机器学习---
线性回归
算法
线性回归
是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
30岁老阿姨
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2023-12-06 17:49
机器学习
算法
机器学习
线性回归
数据分析师的学习之路-pandas篇(7)
继续接上篇,这次学习下透视表、
线性回归
还有根据条件上颜色。3.9透视表在excel里也经常用到透视表来构建想要的列的组合来形成一个新的表,在pandas里也能做。
gootyking
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2023-12-06 16:00
数据分析学习
学习
pandas
数据分析
python
机器学习算法学习-普通
线性回归
、岭回归与lasso回归
1.算法1.1从最简单的普通
线性回归
谈起Q:已知一维特征空间中的一系列样本点{(xi,yi),i=1,2,3...n},注意这里是一维特征空间,虽然可以在二维平面上画出来,在学习机器学习的时候,一定要跳脱出笛卡尔空间坐标系的束缚
Kiroro
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2023-12-06 16:15
Graphpad Prism 9.5.1(含Win/Mac版) 科研医学生物数据处理绘图软件安装教程
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
*拯
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2023-12-06 14:08
macos
Graphpad Prism9.5.1 安装教程 (含Win/Mac版)
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
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迂 幵
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2023-12-06 14:08
常用软件
Windows
Mac
macos
windows
数据分析
GraphPad Prism 9 for mac/win,新增超强大功能!重大更新!
新功能将你的分析和绘图带向新的维度新的分析:主成分分析(PCA)新的分析:主成分回归(PCR)新的图形:从多元变量数据绘制气泡图新的图形:从t检验生成评估图扩展的分析:多元t检验选项(配对,非参数,等等)扩展的分析:从多元
线性回归
和多元逻辑回归中做插值提升数据表列数上限对多变量数据表的大量改进自动向图形中增加多重比较结果
科研小行星
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2023-12-06 14:07
Prism9
GraphPad
Prism
GraphPad
Graphpad Prism10.1.0 安装教程 (含Win/Mac版)
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
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2023-12-06 14:36
常用软件
Windows
Mac
windows
数据分析
GraphPad
Prism
科学医药分析
科学绘图
macos
GraphPadPrism10
R语言机器学习与临床预测模型53--贝叶斯
线性回归
(Bayesian Linear Regression)
本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里,快来收藏关注【科研私家菜】01贝叶斯
线性回归
(BayesianLinearRegression)贝叶斯
线性回归
的引
科研私家菜
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2023-12-06 11:42
机器学习实验一:
线性回归
系列文章目录机器学习实验一:
线性回归
机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171
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2023-12-06 11:14
吴恩达机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
机器学习实验四:贝叶斯分类器
系列文章目录机器学习实验一:
线性回归
机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171
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2023-12-06 07:51
吴恩达机器学习
机器学习
人工智能
机器学习实验二:决策树模型
系列文章目录机器学习实验一:
线性回归
机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171
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2023-12-06 07:50
吴恩达机器学习
机器学习
决策树
人工智能
机器学习实验三:支持向量机模型
系列文章目录机器学习实验一:
线性回归
机器学习实验二:决策树模型机器学习实验三:支持向量机模型机器学习实验四:贝叶斯分类器机器学习实验五:集成学习机器学习实验六:聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171
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2023-12-06 07:20
吴恩达机器学习
支持向量机
机器学习
算法
线性回归
模型标准公式
用一组特征x(i){x^{(i)}}x(i)来预测或估计一个响应变量y(i)y^{(i)}y(i),公式如下:y(i)=θTx(i)+ϵ(i)y^{(i)}=\theta^Tx^{(i)}+\epsilon^{(i)}y(i)=θTx(i)+ϵ(i)各名词解释:y(i)y^{(i)}y(i):这是第iii个观察点的响应变量,也就是我们想要预测的目标值。x(i){x^{(i)}}x(i):这是一个特
ShawnWeasley
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2023-12-06 05:48
线性回归
机器学习
人工智能
肘方法确定聚类数k_肘方法确定KMeans聚类的最佳K值
每个类的畸变程度等于该类重心与其内部成员位置距离的平方和但是平均畸变程度会随着K的增大先减小后增大,所以可以求出最小的平均畸变程度从图中可以看出图片像一只手肘,肘处的K即为最佳K值:K=2importnumpyasnpfrom
sklearn
.cluster
几处笙歌
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2023-12-06 04:05
肘方法确定聚类数k
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