Sklearn线性回归

Python实现线性回归之 一元线性回归and平方损失函数

线性回归是一种较为简单，但十分重要的机器学习方法。掌握线性的原理及求解方法，是深入了解线性回归的基本要求。除此之外，线性回归也是监督学习的基石，希望你能最终掌握机器学习的一些重要的思想。
蓝桥云课·2023-11-30 08:52

Python简单线性回归算法实现及应用示例

简单线性回归，是一种使用单个特征预测响应的方法。它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。
亚图跨际·2023-11-30 07:41

R语言学习DAY04：回归分析

有关线性回归分析模型的基本假定需要注意：1）关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理；2）关于自变量的：不存在共线性；3）关于模型的：模型设定正确。模型拟合lm函数：用最小二乘法估计模型参数x<-s
sonder_943f·2023-11-30 07:54

数据分析04 - 朴素贝叶斯

sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多
数据社·2023-11-30 04:50

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第8章 双重差分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:46

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第7章 元学习器

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:45

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第5章 倾向得分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:44

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第4章 线性回归的不合理有效性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:14

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第1章 因果推断导论

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第2章 随机实验与统计学回顾

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第6章 效果异质性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:08

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。
shy~·2023-11-30 01:57

keras处理csv数据流程

CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)train_data=pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv")train_data.head()fromsklearn.ensembleimportRandomForest
我叫杨傲天·2023-11-30 01:11

关于机器学习中（决策树）分类器的快速构建、可视化及效果评估

感觉自己在学习和实践机器学习的路上看过不少官方或民间教程，但各处说法不一，即使连sklearn官方给的上手案例也通常模模糊糊，亦没有帮读者太明确从构建数据集到评估效果这一个标准流程。
Karl张翔·2023-11-30 00:30

机器学习算法之决策树回归模型可视化

importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportwarningsimportsklearnfro
Mr Robot·2023-11-30 00:29

2018-12-01机器学习打卡

10课线性回归——从模型函数到目标函数模型函数既然我们认为x和y满足线性相关关系，那么线性函数：y=a+bx，就是我们的模型函数。其中y也可以用f(x)来表示。
Rackar·2023-11-29 22:33

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

使用Python实现SVM来解决二分类问题

下面是一个使用Python实现SVM来解决二分类问题的例子：#导入所需的库fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotasplt
RRRRRoyal·2023-11-29 12:44

几种查看Matlab函数源代码的方法

原文链接查看源码是学习写代码的一种好方法，这里介绍几种查看Matlab软件自带函数的方法：1、type函数在命令窗口输入“type+函数名”，则命令窗口会显示函数的源代码，例如typeregress（其中regress是用来做线性回归的一个函数
幻灭成空·2023-11-29 12:08

python机器学习：SVM（8）

SVM#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipyimportioasspiofrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdefSVM
HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

机器学习中，跑实验常用到的一些API【自用，更新ing】

sklearn库中1.混淆矩阵：使用到的类：【confusion_matrix】，【ConfusionMatrixDisplay】计算混淆矩阵：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix
爱学习的大白菜·2023-11-29 11:28

四象限分析案例

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib#生成图表之前明确设置一个交互式框架matplotlib.use('Qt5Agg')fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScal
俺会hello我的·2023-11-29 06:30

nginx django uwsgi配置记录

1.配置python环境，MySQL，安装依赖pipinstalldjangosklearnpandasrdkit-pypimysqlclientuwsgi2.安装nginx在nginx下载，编译tarxvfnginx
张大铁·2023-11-29 06:59

Pytorch--报错1.TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: ‘X‘

报错问题:TypeError:fit_transform()missing1requiredpositionalargument:‘X’运行的代码如下:fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearnimportpreprocessingresult2
SpongeBob@Hefei·2023-11-29 03:42

北京住房价格线性回归项目总结

1.绘制图形frommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlibinlineplt.scatter(x,y)plt.xlabel("Area")plt.ylabel("Price")x_temp=np.linspace(50,120,100)#绘制直线生成的临时点plt.scatter(x,y)plt.plot(x_temp,x_temp*w1+w0,'r')2.训
github_czy·2023-11-28 23:14

手写字符识别神经网络项目总结

2.加载数据集importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsdigits=datasets.load_digits()3.分割数据集fromsklearn.model_selectionim
github_czy·2023-11-28 23:11

深度学习笔记

Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现
czyxw·2023-11-28 23:21

L1 L2正则化

对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。image.png2.
鲸鱼酱375·2023-11-28 22:03

第十七章 大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。
Colleen_oh·2023-11-28 20:14

sklearn.model_selection.train_test_split

其中有个参数叫做random_state也就是“随机种子数”，也就是该组随机数编号。在重复实验的时候，保证得到一组一模一样的随机数，如果random_state设置为0或者不填，每次都会产生不一样的结果。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同，也会产生相同的随机数。random_state取值的范围为0~2^32
周倜吉·2023-11-28 18:38

机器学习——多元线性回归升维

机器学习升维升维使用sklearn库实现特征升维实现天猫年度销量预测实现中国人寿保险预测升维定义：将原始的数据表示从低维空间映射到高维空间。
SF-FCZ·2023-11-28 17:26

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。
passerby58·2023-11-28 17:35

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A
妇男主任·2023-11-28 15:23

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？
lavendelion·2023-11-28 15:22

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

一、岭回归在简单的线性回归中，一味追求平方误差最小化，R2值尽可能大，可能会受到噪声的严重干扰。噪声，即偶发的错误的值。
大滑稽儿·2023-11-28 15:48

机器学习的复习笔记1

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习：与监督学习不同，无监督
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记3-回归的细谈

回归问题的类型和特点如下：线性回归（LinearRegression）：线性回归是回归问题中最简单的一种方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记2-回归

回归分析可以分为线性回归和非线性回归：线性回归：线性回归是一种统计学方法，用于建立响应变量（通常称为y或目标）和一个或多个
大滑稽儿·2023-11-28 15:46

【自然语言处理】利用sklearn库函数绘制三维瑞士卷

一，原理介绍sklearn.datasets.make_swiss_roll（）函数提供了三维瑞士卷的数据集，我们可以利用他来生成瑞士卷，该函数的用法见sklearn官方文档：官网文档：sklearn.datasets.make_swiss_roll
TUSTer_·2023-11-28 09:54

Lisp-Stat 翻译 —— 第二章 Lisp-Stat教程

在介绍完基本的数值和绘图操作之后，介绍如何构建随机的和系统的数据集合，如何修改数据集，如何使用一些内建的动态绘图工具，如何构建线性回归模型。
weixin_34198881·2023-11-28 09:28

Python大数据基础之数据清洗（数据转换篇）

python中有两种方法实现：利用Pandas中DataFrame的apply函数；利用sklearn库已经封
小华6不6·2023-11-28 07:58

ROC曲线和PR曲线模板

importnumpyasnp#导入NumPy库，用于科学计算fromsklearn.metricsimportroc_curve,auc,precision_recall_curve#从sklearn.metrics
weixin_47552564·2023-11-28 05:14

腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析

索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境，实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作（比如数据分析），如下图：(上图试验了一下pandas的使用）（下图随手在sklearn
小白掌柜·2023-11-27 15:44

周工作计划2019-01-15

后台开发准备线性回归的组内交流吃牛蛙（其实也可以吃别的）坚持一哈吧，就快放假了。
MikeShine·2023-11-27 15:12

人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能工作笔记0091

我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector是向量的意思,然后machine指的是机器那么我们之前用到的模型,比如线性回归模型
脑瓜凉·2023-11-27 09:40

详细解答T-SNE程序中from sklearn.manifold import TSNE的数据设置，包括输入数据，绘制颜色的参数设置，代码复制可用！！

文章目录前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写1、可运行的T-SNE程序2.实验结果3、针对上述程序我们详细分析T-SNE的使用方法3.1加载数据3.2TSNE降维3.3绘制点3.4关于颜色设置，颜色使用的标签数据的说明c=y总结前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写
小桥流水---人工智能·2023-11-27 03:13

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量
透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：  采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确
BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。
丿罗小黑·2023-11-26 22:17

【机器学习】基于线性回归的模型优化和正则化

文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、
泪懿·2023-11-26 22:45
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