Sklearn线性回归

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化

大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前，由于计算机只能分析数值型数据，而人类所熟悉的自然语言文字，机器学习算法是一窍不通的，因此需要将大类的文本及前后关系进行设计，并将其转换为数值化表示。一般来说，文本语言模型主要有词袋模型（BOW）、词向量模型和主题模型，目前比较常见是前两种，各种机器学习框架都有相应的word2vec的机制和支持模型，比如gensim和Scikit-learn（
一马平川的大草原·2023-12-03 05:10

如何基于OpenCV和Sklearn库开展数据降维

大家在做数据分析或者机器学习应用过程中，不可避免的需要对数据进行降维操作，好多垂直行业业务中经常出现数据量少但维度巨大的情况。数据降维的目的是为了剔除不相关或冗余特征，使得数据易用，去除无用数据，实现数据可视化，提高模型精确度，减少运行成本，减少特征个数并关注本质特征，确保数据特征属性间相互独立。1.数据降维的主要方法数据降维主要有线性和非线性方法，线性方法有PCA、ICA、LDA、LFA、LPP
一马平川的大草原·2023-12-03 05:37

【python入门机器学习】随机森林

代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.ma
敲代码的喜羊羊·2023-12-03 03:56

深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示

文章目录1、线性回归（LinearRegression）1.1优点1.2缺点1.3适用场景1.4图例说明2、多项式回归（PolynomialRegression）2.1优点2.2缺点2.3适用场景2.4
JJxiao24·2023-12-03 02:47

R数据分析：变量间的非线性关系，多项式，样条回归和可加模型

之前的文章中都是给大家写的变量间线性关系的做法，包括回归和广义线性回归，变量间的非线性关系其实是很常见的，今天给大家写写如何拟合论文中常见的非线性关系。
Codewar·2023-12-03 01:34

【PyTorch】线性回归

文章目录1.代码实现1.1一元线性回归模型的训练2.代码解读2.1.tensorboardX2.1.1.tensorboardX的安装2.1.2.tensorboardX的使用1.代码实现波士顿房价数据集下载
盛世隐者·2023-12-03 00:59

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的python程序代码的逐行解释，看完你也会写！！

一、本文的原始代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimportskfuzzyasfuzzimportmatplotlibmatplotlib.use
小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:11

神经网络 表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
小小程序○·2023-12-02 22:04

逻辑回归与正则化 逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。
小小程序○·2023-12-02 22:33

一文带你了解机器学习算法

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
ldxxxxll·2023-12-02 21:46

特征重要性分析有那些方法?

以下是一些常见的特征重要性分析方法：特征权重/系数：线性回归系数：在线性回归中，特征的系数表示特征对目标变量的影响程度。逻辑回归系数：逻辑回归中，特征的系数表示特征对分类的贡献。
XF鸭·2023-12-02 21:50

机器学习笔记 - week6 -（十、应用机器学习的建议）

10.1决定下一步做什么假设我们需要用一个线性回归模型来预测房价，当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差，我们下一步可以做什么？
火箭蛋头·2023-12-02 16:14

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

目录前言一、均方误差损失函数（TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss
Flanzeeny·2023-12-02 14:26

如何将x和y利用torch转换成小批量数据，打乱数据、标准化或者归一化？

下面是一个示例：fromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromsklearn.preprocessingimportStan
高山莫衣·2023-12-02 12:29

sklearn 可视化模型的训练测试收敛情况和特征重要性

showthecode:#Plottrainingdeviancedefplot_training_deviance(clf,n_estimators,X_test,y_test):#computetestsetdeviancetest_score=np.zeros((n_estimators,),dtype=np.float64)fori,y_predinenumerate(clf.staged
weixin_30399055·2023-12-02 10:35

sklearn教程：titanic泰坦尼克号数据集

文章目录数据集介绍导入数据集info()显示数据类型和是否缺失describe()数据描述性统计数据可视化-探索性分析EDA填充缺失值之后的可视化类别变量的相关关系数据集介绍这个数据集是基于泰坦尼克号中乘客逃生的，泰坦尼克号出事故，船上的乘客的一些信息被记录在这张表中。现在要根据这个数据预测这个人能否获救。共有891个样本。数据集属性属性含义PassengerId乘客IDSurvived获救情况（
Cachel wood·2023-12-02 10:25

sklearn教程：boston波士顿房价数据集

文章目录数据集介绍导入库划分训练集测试集导入DataFrame创建学习模型KNNLinearDecisionTreeSVR训练模型预测数据绘图可视化数据标准化模型训练和预测数据集介绍Boston数据集是一个经典的回归分析数据集，包含了美国波士顿地区的房价数据以及相关的属性信息。该数据集共有506个样本，13个属性，其中包括12个特征变量和1个目标变量（房价中位数）。属性含义CR
Cachel wood·2023-12-02 10:24

sklearn教程：iris鸢尾花数据集数据分析

文章目录数据集介绍导入数据集查看数据标签、属性和介绍查看数据整理为dataframe数据indo()查看数据类型和是否缺失describe()提供数值型变量的描述性统计变量赋值标签编码分割训练集测试集查看Xy维度可视化分析箱线图查看数据分布和异常值直方图查看数值型数据分布密度图查看数值型数据分布提琴图查看数值型数据
Cachel wood·2023-12-02 10:49

使用K-means把人群分类

比如性别男女，转换为0和1）2.模型训练fit3.预测3.代码原数据类似这样(source：http:img-blog.csdnimg.cn/20201212150816452.png）：代码：fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportpreproces
hzp666·2023-12-02 09:47

机器学习（2）回归

1.线性回归1.线性回归的概念线性回归：一种通过属性的线性
星影沉璧·2023-12-02 06:57

Python实现特征降维--主成分分析 (PCA)

fromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnp#对数据X应用PCA变换defapplyPCA(X,numComponents):newX=np.reshap
静观云起·2023-12-02 04:34

线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法，有何不同？

一.线性回归的基本形式线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法。
数据科学作家·2023-12-02 02:14

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例
Tech行者·2023-12-02 02:37

sklearn中tfidf的计算与手工计算不同详解

sklearn中tfidf的计算与手工计算不同详解引言：本周数据仓库与数据挖掘课程布置了word2vec的课程作业，要求是手动计算corpus中各个词的tfidf，并用sklearn验证自己计算的结果。
stay_foolish12·2023-12-02 02:17

吴恩达 神经网络和深度学习 assignment3 编程作业 构建神经网络模型

1、导入包#Packageimportsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCasesimport*importsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_modelfromplanar_utilsimportplot_decision_boundary
sy今天看代码了吗·2023-12-01 23:50

分类模型的评价指标

分类报告fromsklearn.metricsimportclassi
诶尔法Alpha·2023-12-01 22:36

使用scikit-learn模拟机器学习正负样本不均衡时ROC曲线和PR曲线，可调整识别正确和错误的样本数量，概率使用随机值

/usr/bin/envpython3#-*-coding:UTF-8-*-#@Date:2023/10/1616:57#@Author:HELINfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportroc_curve
嘿嘿骑士·2023-12-01 22:42

机器学习——逻辑回归

@[TOC]机器学习——逻辑回归逻辑回归逻辑回归定义：基于多元线性回归的分类算法，在多元线性回归的基础上，把结果缩放在0-1之间。
SF-FCZ·2023-12-01 15:17

解密人工智能：线性回归

线性回归作为人工智能中的一种关键统计学方法，被广泛应用于预测和决策支持系统中。本文将为您详细介绍线性回归在人工智能中的应用原理与方法，帮助您更好地理解这一重要技术。一、什么是线性回归？
快乐非自愿·2023-12-01 15:14

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了
撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

跟着chatgpt一起学|1.spark入门之MLLib

其他的和sklearn里的非常像，大家
薇酱·2023-12-01 15:30

Informer辅助笔记：data/dataloader.py

为例importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader#fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromutils.toolsimportStandardScalerfromutils.timefeatu
UQI-LIUWJ·2023-12-01 15:38

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化
虎慕·2023-12-01 15:33

【机器学习】集成学习算法之AdaBoost

文章目录基本步骤示例生成第1棵决策树生产第2棵决策树生成第T棵决策树加权投票sklearn实现基本步骤首先，是初始化训练数据的权值分布D1D_1D1。
撕得失败的标签·2023-12-01 12:54

回归分析例题（多元统计分析期末复习）

例一例二一元线性回归解：（1）y=a^\hat{a}a^+b^\hat{b}b^x，求线性回归方程即求出a^\hat{a}a^和b^\hat{b}b^而b^\hat{b}b^=LxyLxx{{L_{xy
倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

聚类算法Sklearn实践

在实践中，为了方便快捷地应用聚类算法，可以使用Scikit-learn（简称Sklearn）这个强大的Python机器学习库。
非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

多元线性回归笔记——逐步回归

目录基本原理：逐步回归法的整体思路：Example&代码示例：基本原理：当我们选取的回归模型之中有多个变量时，一般从中选取若干个变量构建回归模型，那么如何选择合适的变量使得模型是最优？原则：选取对因变量影响最大的自变量进入模型PS:自变量选择过多时会导致调整后的下降，不是我们所希望的结果。选择变量的标准：，AIC统计量（理论上，调整后的越大越好，AIC值越小越好）变量选择的方法有很多种，其中使用最
抱着猫咪晒太阳^ ^·2023-12-01 06:04

线性回归实验

目录WPS使用线性回归处理xlxs文件数据1、选中数据2、插入散点图3、按需要调整横纵坐标4、选择数据线性回归用Python处理（不用SKlearn）20条数据2000条数据20000条数据用Python
终极末影龙·2023-12-01 06:03

机器学习算法-线性回归

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。
zhaoweiwei369·2023-12-01 06:01

机器学习之线性回归

什么是线性回归线性回归利⽤回归⽅程(函数)对⼀个或多个⾃变量(特征值)和因变量(⽬标值)之间关系进⾏建模的⼀种分析⽅式。一般只有一个特征值的称之为单变量回归，多个特征值的称之为多变量回归。
AIGC人工智残·2023-12-01 06:59

统计学 多元线性回归

文章目录统计学多元线性回归多元线性回归模型拟合优度显著性检验线性关系检验回归系数检验多重共线性及其处理多重共线性的问题多重共线性的识别与处理变量选择利用回归方程进行预测哑变量回归统计学多元线性回归多元线性回归模型多元线性回归模型
Air浩瀚·2023-12-01 06:57

线性回归 多变量预测

多变量预测多元线性回归对于多个特征量(Features)，规定符号表示：nnn特征的总数量x(i)x^{(i)}x(i)第i个训练样本的输入特征向量，iii表示的是一个索引(Index)xjix_j^ixji
小小程序○·2023-12-01 06:56

#线性回归 多项式拟合和正规方程（最小二乘法）

多项式拟合和正规方程特征点的创建和合并对于一个特定的问题，可以产生不同的特征点，通过对问题参数的重新定义和对原有特征点的数学处理合并拆分，能够得到更加优秀的特征点。多项式回归对于更多更加常见的数学模型，其拟合往往是非线性关系的，这时候就需要考虑引用多项式来进行拟合，如：h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3h(x)=θ_0+θ_1x+θ_2x^2+θ_3x^3h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+
小小程序○·2023-12-01 06:56

线性回归 梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,yi)第i个训练样本（i表示一个索引）监督学习算法的流程提供训练集>学习算法得到$h$（假设函数：用于描绘x与y的关系）>预测y的值代价/损失函数（Costfunction）假设函数(Hypothe
小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归 调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。在这样的情况下，可以对xix_ixi进行缩放（如xi≔αxix_i≔αx_ixi:=αxi或者xi=xi/αx_i=x_i/αxi=xi/α），使得xix_ixi与其他的xxx具有可比性，以增加梯度下降的效率。*
小小程序○·2023-12-01 06:54

python重要性,使用Python的随机森林特征重要性图

IamworkingwithRandomForestRegressorinpythonandIwanttocreateachartthatwillillustratetherankingoffeatureimportance.ThisisthecodeIused:fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorMT
weixin_39804620·2023-12-01 02:31

基于LSTM的文本分类

python#coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder
还闹不闹·2023-11-30 12:34

机器学习系列 - 6. 重要概念补充

多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系数是线性的。其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。
小蘑菇1962·2023-11-30 11:20

python写入zilliz cloud向量数据库

#步骤1:安装必要的库#pipinstallpymilvus#示例中使用Milvus作为客户端库#pipinstallsklearn#用于TF-IDF向量化frompymilvusimportconnections
MonkeyKing_sunyuhua·2023-11-30 10:00

数据挖掘 感知机

要使用感知机，我们首先要引入头文件，以下是感知机用的到头文件：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
亖嘁·2023-11-30 08:14
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