Sklearn线性回归第29页

机器学习-sklearn第十三天——笔记

目录线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”概念5.1.1变量之间的线性关系5.1.2数据的线性与非线性5.2使用分箱处理非线性问题5.3多项式回归PolynomialFeatures5.3.1

鹿衔草啊·2023-11-16 23:58

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

机器学习系列笔记七:多项式回归[上]

scikit-learn中的多项式回归和Pipeline关于PolynomialFeaturesPipeline过拟合与欠拟合概念引入traintestsplit的意义学习曲线绘制学习曲线Intro相比较线性回归所拟合的直线

ChanZany·2023-11-16 23:51

人工智能基础_机器学习032_多项式回归升维_原理理解---人工智能工作笔记0072

现在开始我们来看多项式回归,首先理解多维原来我们学习的使用线性回归,其实就是一条直线对吧,那个是一维的,我们之前学的全部都是一维的对吧,是一维的,然后是多远的,因为有多个x1,x2,x3,x4...但是比如我们有一个数据集

脑瓜凉·2023-11-16 23:11

mac上MulticoreTSNE安装及测试

pythonfromMulticoreTSNEimportMulticoreTSNEasTSNE不要安装最新的cmake,否则会出错误最终测试测试速度测试load_digit数据集这个是我在服务器上跑的fromsklearn.datasetsimportlo

我的心永远是冰冰哒·2023-11-16 22:39

week2&3(2021.9.25-2021.10.8）

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili的第P16讲到了nn.Module的使用，很好地描述了上周的API线性回归的原理，这次终于听懂了定义函数以及继承父类代码从14行开始运行。

浅蓝的爽肤水·2023-11-16 21:12

使用sklearn报AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘

NoneType'objecthasnoattribute'split'Exceptionignoredoncallingctypescallbackfunction:Traceback(mostrecentcalllast):File“/data/miniconda3/envs/sklearn

修炼之路·2023-11-16 19:30

天池2023智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解--baseline

load_modelimportglob,json,osimportcv2fromPILimportImagefromtqdmimporttqdm_notebookimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimpor

无盐薯片·2023-11-16 18:23

Milvus针对向量数据做归一化处理

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88117781python处理归一化参考：https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/11349701.html官方文档sklearn

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-11-16 16:03

【机器学习】多项式回归的思想以及在sklearn中使用多项式回归（含示例+代码）

一、多项式回归回归在我们的日常生活中有着广泛的应用，线性回归法有一个很大的局限性，就是假设数据背后是存在线性关系的，但是实际上，具有线性关系的数据集是相对来说比较少的，更多时候，数据之间是具有的非线性的关系

旅途中的宽~·2023-11-16 15:17

人工智能基础_机器学习033_多项式回归升维_多项式回归代码实现_非线性数据预测_升维后的数据对非线性数据预测---人工智能工作笔记0073

然后我们来实际的操作一下看看,多项式升维的作用,其实就是为了,来对,非线性的数据进行拟合.我们直接看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionX

脑瓜凉·2023-11-16 15:34

读书笔记 - 机器学习（Cornell） - 第16节 KD树

matplotlibinlineimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlib.patchesimportCirclefromsklearn.neighborsimportKDTree

K5niper·2023-11-16 12:31

sklearn 源码分析系列：neighbors(2)

sklearn源码分析系列：neighbors(2)byDemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)我起初一直在纠结是否需要把kd_tree

Demon的黑与白·2023-11-16 12:56

sklearn笔记

目录neighborsKNeighborsClassifierneighborsKNeighborsClassifierclasssklearn.neighbors.KNeighborsClassifier

张岩松本人·2023-11-16 12:54

sklearn笔记：neighbors.NearestNeighbors

1最近邻classsklearn.neighbors.NearestNeighbors(*,n_neighbors=5,radius=1.0,algorithm='auto',leaf_size=30,

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:24

sklearn学习笔记（二）——最近邻分类

在sklearn.neighbors中可以处理Numpy数组。scikit-learn中最近邻有两种方法：K近邻（限定个数）和R近邻（限定距离半径）（会遭遇维度灾难）权

ahora_wzy·2023-11-16 12:49

sklearn 笔记 BallTree/KD Tree

由NearestNeighbors类包装1主要使用方法sklearn.neighbors.BallTree(X,leaf_size=40,metric='minkowski',**kwargs)X数据集中的点数

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:47

05机器学习--多项式回归与模型泛化及python实现

偏差方差权衡⑦解决过拟合问题--模型正则化1--岭回归⑧解决过拟合问题--模型正则化2--LASSO回归①什么是多项式回归我们把看做是这个式子的一个特征，x为另外一个特征，从这个角度来看，这个式子其实还是一个线性回归

小徐爱吃_山楂锅盔·2023-11-16 10:15

使用Python实现梯度下降法处理回归问题

使用Python实现梯度下降法处理回归问题我们这将使用[sklearn][6]框架和手动方式实现梯度下降法对数据的回归操作-使用sklearn框架首先我们要导入sklearn的包，代码如下:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromsklearn.linear_modelimportLinear

华灯初上~(unique)·2023-11-16 10:07

python机器学习算法实训 - （二）手写岭回归和lasso回归

线性模型之间还是很相似的，有了线性回归，其他的也好展开了。理论部分两张图来自林轩田老师的机器学习基石，向同学们推荐一手。

印第安老斑鸠啾·2023-11-16 10:33

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得J(theta)最小时theta的值。采取的方法均为类似梯度下降法的方法。不调库代码实现：importpandasaspd#加载数据集data=pd.read_csv('D:/Desktop/data_banknote_authentication.txt

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

手写LASSO回归python实现

importnumpyasnpfrommatplotlib.font_managerimportFontPropertiesfromsklearn.datasetsimportmake_regressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltclassLasso

你好helloworld·2023-11-16 10:29

如何基于OpenCV和Sklearn算法库开展机器学习算法研究

大家在做机器学习或深度学习研究过程中，不可避免都会涉及到对各种算法的研究使用，目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn（简称Sklearn），二者都支持各种机器学习算法，

一马平川的大草原·2023-11-16 06:32

数据挖掘决策树

#编码声明，并不是注释，而是一种特殊的源文件指令，用于指定文件的字符编码格式#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspd#提供了DataFrame等数据结构fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier

亖嘁·2023-11-16 05:15

通过DEC深度聚类算法实现汽车产品聚类(MindSpore框架)

1.导入模块importosimporttimeimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearnimportpreprocessing

shsbdbsj·2023-11-16 04:36

对聚类经典文献（DEC——无监督的深度嵌入式聚类）代码部分的学习

from__future__importprint_function,divisionimportargparseimportrandomimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metrics.clusterimportnormalized_mutual_info_scoreasnmi_scorefromsklearn.m

llismine·2023-11-16 04:04

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林

超级大超越·2023-11-16 02:35

机器学习--逐步回归算法，线性回归的特征选择算法

逐步回归算法监督式学习算法的任务是拟合多个特征与标签的关系，在实际应用中，所收集的数据中，所有的特征可能并不是都与标签有关联。模型中如果包含与标签无关联的特征，不仅会增加数据规模和计算量，还会影响模型对标签的预测效果。因此特征选择是监督式学习算法的一个重要组成部分。逐步回归是一个贪心算法。它的运行效率较高，但也因为其是贪心算法，有时会做出次优的最优选择。向前逐步回归算法向前逐步回归算法是最简单的一

米奇妙妙小黑屋·2023-11-15 23:16

波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例

波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例一、数据预处理波士顿房价数据集介绍1.1加载数据集1.2处理缺失值、异常值1.3标准化处理波士顿房价数据集回归问题数据标准化代码二

清木!·2023-11-15 23:42

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小

托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

吴恩达机器学习4-多变量线性回归

吴恩达机器学习4-多变量线性回归1.定义实际问题中，对于问题的解决单一变量往往是不够的，往往要对多个变量进行分析：支持多变量的假设ℎ表示为：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn\h_{\theta

小y同学在学习·2023-11-15 21:29

初识线性回归

excel线性回归练习一、excel中数据分析功能做线性回归练习二、jupyter编程（不借助第三方库），最小二乘法，重做第1题（一）打开jupyternotebook程序（二）进入页面（三）新建文件（

一只特立独行的猪 ️·2023-11-15 19:40

机器学习经典方法思想

留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

【多项式回归】拟合有噪声的正弦曲线

先导入模块并创建数据：fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesasPFfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnprnd

数字生命Allen·2023-11-15 15:57

Lasso回归和岭回归详解

当数据特征存在多重共线性，特征矩阵不满秩，或者用普通线性回归过拟合的状况时，我们需要用lasso回归或岭回归来构建模型。左边是lasso回归，右边是岭回归。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

如何使用线性模型的【分箱】操作处理非线性问题

让线性回归在非线性数据上表现提升的核心方法之一是对数据进行分箱，也就是离散化。与线性回归相比，我们常用的一种回归是决策树的回归。为了对比不同分类器和分箱前后拟合效果的差异，我们设置对照实验。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

神经网络5_一文看懂25个神经网络模型

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程，QQ：231469242)https://study.163.com/course/introduction.htm?

weixin_30906185·2023-11-15 12:00

Python机器学习算法入门教程（第五部分）

二十五、PythonSklearn库SVM算法应用SVM是一种有监督学习分类算法，输入值为样本特征值向量和其对应的类别标签，输出具有预测分类功能的模型，当给该模型喂入特征值时，该模型可以它对应的类别标签

别致的SmallSix·2023-11-15 11:25

【兔子王赠书第7期】机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用

机器学习下面是一个使用Python实现简单线性回归模型的代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib

Want595·2023-11-15 11:19

ImportError: dlopen: cannot load any more object with static TLS

1.问题描述在jupyterlab的编程环境中，我在引用scikit-learn的时候（fromsklearn.metricsimportroc_auc_score,roc_curve），报了以下的错误

房东丢的猫·2023-11-15 07:22

【机器学习】朴素贝叶斯算法：多项式、高斯、伯努利，实例应用（心脏病预测）

调用方法：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB1.2高斯模型（2）如果特征是连续型数据，比如具体的数字，推荐使用高斯模型来实现，高斯模型即正态分

TwcatL_tree·2023-11-15 06:28

基于随机森林算法的房价模型预测研究

研究结果显示，该模型相对于传统的线性回归模型表现更佳。我们评估了模型的性能，采用模型分数、

星川皆无恙·2023-11-15 05:02

knn算法python代码鸢尾花

下面是一个使用Python和scikit-learn库实现的KNN算法示例，用于鸢尾花数据集的分类:#导入所需的库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighbor

猫一样的女子245·2023-11-14 19:11

你应该知道的7种回归方法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Introduction线性回归(Linearregressions)和对率回归(Logisticregressions)是人们学习算法的第一个预测模型

weixin_33991727·2023-11-14 18:00

scikit-learn KNN 画图展示

鸢尾花iris展示importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspyb%matplotlibinlinefromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets

W流沙W·2023-11-14 17:31

人工智能基础_机器学习026_L1正则化_套索回归权重衰减梯度下降公式_原理解读---人工智能工作笔记0066

然后我们继续来看套索回归,也就是线性回归,加上了一个L1正则化对吧,然后我们看这里L1正则化的公式是第二个,然后第一个是原来的线性回归,然后最后一行紫色的,是J=J0+L1对吧,其实就是上面两个公式加起来然后我们再去看绿色的第一行

脑瓜凉·2023-11-14 13:16

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（二）

监督学习的最基本的类型——线性回归（LinearRegression）线性回归的最简单的一种——LinearRegressionwithOneVariable关于ModelRepresentation(

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

13. 机器学习——回归

线性回归逻辑回归逻辑回归和Lasso回归本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-14 08:15

【目标检测】RCNN 的边界框回归损失函数

和SSD一样，RCNN的边界框回归也是使用的偏移量，使用的是线性回归来构建RCNN的损失函数，将AlexNet第五个池化层输出的4096个特征，进行下面的运算：d∗(Pi)=w∗TΦ(P

Jiangnan_Cai·2023-11-14 06:30

机器学习15-1（无监督学习算法）

Content简介K-Means快速聚类数据集准备创建初始中心点类别划分重新计算中心点迭代停止条件数学意义sklearn中实现的K-Means轮廓系数简介此前，无论是回归问题还是分类问题，本质上其实都属于有监督学习范畴

Roy_Allen·2023-11-14 05:52

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