Sklearn线性回归

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:importpandasaspdfromsklearn.clusterimportDBSCANfrompandas.plottingimportscatter_matrixim
只是甲·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·2023-12-15 02:44

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·2023-12-15 00:39

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·2023-12-14 23:11

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

【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·2023-12-14 22:38

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·2023-12-14 22:59

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·2023-12-14 22:25

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·2023-12-14 20:58

BDD100K数据集

官网:BDD100K(vis.xyz)论文：[1805.04687]BDD100K:ADiverseDrivingDatasetforHeterogeneousMultitaskLearning(arxiv.org
何处不逢君·2023-12-14 20:03

【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
wwcsd2018001·2023-12-14 19:27

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·2023-12-14 18:13

[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·2023-12-14 17:01

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·2023-12-14 17:50

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）·2023-12-14 17:09

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·2023-12-14 17:38

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·2023-12-14 16:48

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·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·2023-12-14 15:31

【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·2023-12-14 13:32

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·2023-12-14 12:18

【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_828·2023-12-06 22:35

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·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·2023-12-06 19:26

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·2023-12-06 17:49

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·2023-12-06 16:00

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·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·2023-12-06 14:08

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·2023-12-06 14:08

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·2023-12-06 14:07

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·2023-12-06 14:36

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·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
Magic171·2023-12-06 11:14

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
Magic171·2023-12-06 07:51

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
Magic171·2023-12-06 07:50

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
Magic171·2023-12-06 07:20

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·2023-12-06 05:48

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=2importnumpyasnpfromsklearn.cluster
几处笙歌·2023-12-06 04:05

在python的Scikit-learn库中，可以使用train_test_split函数来划分训练集和测试集。

fromsklearn.mo
小桥流水---人工智能·2023-12-06 02:47

【深度学习笔记】09 权重衰减

09权重衰减范数和权重衰减利用高维线性回归实现权重衰减初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减权重衰减的简洁实现范数和权重衰减在训练参数化机器学习模型时，权重衰减
LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:18

sklearn2pmml安装使用

公司代码是Java，但是算法部分使用了Python的sklearn，考虑用sklearn2pmml生成pmml文件，再由java调用，实现跨平台使用。
Aiah_Wang·2023-12-05 23:24

如何修改这个报错：AttributeError: 'PolynomialFeatures' object has no attribute 'get_feature_names'...

为了解决这个问题，有以下几个可能的解决方案：确保你的sklearn库版本是最新的。get_feature_names()方法在一些旧版本的sklearn中可能不存在。
优游的鱼·2023-12-05 22:48

已解决：‘TfidfVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘

get_feature_names_out→get_feature_names本人解决方法：get_feature_names→get_feature_names_out原因：在网上复制的版本太旧，与当前sklearn
丂也·2023-12-05 22:48

已解决该问题‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names_out‘

出现该问题主要是由于sklearn的版本问题，有的过于老，有的过于新，针对新老不同版本的解决方法如下：#sklearn旧版本tf_feature_names=tf_vectorizer.get_feature_names
六日～·2023-12-05 22:47

报错：‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘

原因：电脑上的sklearn是最新的，但是语法是老版的代码，所以语法并不支持使用。
aiio-·2023-12-05 22:16

Jupytor运行pyLDAvis输出结果时报错：TypeError: drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given

初始代码：pyLDAvis.enable_notebook()pic=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf,tf_vectorizer)pyLDAvis.save_html(pic
MOMEI19172786909·2023-12-05 22:46

保姆式解决使用pyLDAvis对LDA可视化报错问题：‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘的问题

条消息)已解决AttributeError:‘CountVectorizer‘objecthasnoattribute‘get_feature_names‘_袁袁袁袁满的博客-CSDN博客看了帖子后发现是sklearn
NINI_likelike·2023-12-05 22:15

python机器学习

文章目录机器学习1.sklearn库1.1使用sklearn库提供的数据集1.2数据集的划分1.3特征工程1.3.1特征抽取1.3.1.1字典特征提取：类别->one-hot编码1.3.1.2文本特征抽取
FF_y·2023-12-05 20:52

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn
星宇星静·2023-12-05 16:42

【PyTorch】线性回归

文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.2.代码实现2.Q&A1.模型与代码实现1.1.模型y^=w1x1+...+wdxd+b=w⊤x+b.\hat{y}=w_1x_1+...+w_dx_d+b=\mathbf{w}^\top\mathbf{x}+b.y^=w1x1+...+wdxd+b=w⊤x+b.1.2.代码实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.u
盛世隐者·2023-12-05 14:43
上一页 21 22 23 24 25 26 27 28 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他