Sklearn线性回归第31页

一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）

张量-线性回归-自动求导-逻辑回归来源：投稿来源：阿克西编辑：学姐1pytorch简介PyTorch是2017年1月FAIR（FacebookAIResearch）发布的一款深度学习框架。

深度之眼·2023-11-11 04:43

一元线性回归（Simple Linear Regression）

简单线性回归（SimpleLinearRegression）简单线性回归（SimpleLinearRegression）简介理解数据数据处理读取数据数据预览数据探索数据统计信息数据类型查看数据的直方图通过散点图查看数据的相关关系相关系数建立模型创建训练数据和测试数据建立简单线性回归模型查看回归方程阐述绘制拟合图模型评估使用模型进行预测数据集下载

M冰·2023-11-11 02:46

【机器学习】Github上爆火的机器学习资源numpy-ml

目前开源的机器学习框架有很多，例如sklearn，scipy，tensorflow等等。但是，当你想调试时，或者想查看某些细节是如何实现时，你会发现，这些框架都

人工智能大讲堂·2023-11-11 01:33

Python自动绘制散点图并进行线性回归

将散点图、线性回归打包成一个函数：fromplotnineimport*importstatsmodels.formula.apiassmfdeflinear_regression(y,x,df):#y

_nephrologist_·2023-11-11 01:51

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

（1）过拟合介绍（2）解决过拟合可用的方法2.正则化（1）正则化介绍（2）正则化线性回归（3）正则化逻辑回归1.什么是过拟合？

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。线性模型（欠拟合）：第一个模型是一个线性模型，它的拟合程度较差，不能充分适应训练集。四次方模型（过拟合）：第三个模型是一个四次方的模型，过于强调对训练集的拟合，失去了对新数据的泛化能力。中间模型（适中拟合）：中间模型似乎在拟合训练集和对新数据的泛化之间

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

使用R语言中的confint函数获取模型系数的95%置信区间

首先，我们需要拟合一个线性回归模型作为示例。我们将使用R内置的mtcars数据集，并拟合一个简

HackDyno·2023-11-10 16:38

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

机器学习——正则化（Regularizaiton-Regular-Regularize）

我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。

hapihapi~·2023-11-10 14:19

如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

二、如何在线性回归中使用正则化三、如何在逻辑回归中使用正则化前言正则化可以处理过度拟合问题，在线性回归和逻辑回归中均有应用。

晓亮.·2023-11-10 14:47

把多个ROC曲线画在一张图上

1画一个ROC曲线fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucimportmatplotlib.pyplotasplt#这里设置lable里真是1

wenying_44323744·2023-11-10 09:51

使用spss求标准化的线性回归方程

1要求标准化的线性回归方程先要有标准化的数据2点击分析–>描述统计–>描述3勾选如图4选择欲标准化的数据5确定，得到标准化的数据6按照求普通线性回归方程的步骤对标准化的数据求回归方程7得到标准化的线性回归方程

墨骅·2023-11-10 08:00

最小二乘法构建线性回归方程

文章目录一、线性回归的意义二、线性回归的使用1.在Excel中练习线性回归2.使用jupyter来做一元线性回归分析一、线性回归的意义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

羚漆·2023-11-10 06:09

数据分析实战 | 线性回归——女性身高与体重数据分析

目录一、数据集及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测实现回归分析类算法的Python第三方工具包比较常用的有statsmodels、statistics、scikit-learn等，下面我们主要采用statsmodels。一、数据集及分析对象CSV文件——“women.csv”。数据集链接：https://do

天下弈星~·2023-11-10 00:37

机器学习---决策树算法梳理

-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段5、模型评估6、sklearn

言成苟文·2023-11-09 22:54

【深度学习】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络

1实验内容简介1.1实验目的（1）熟练掌握tensor相关各种操作；（2）掌握广义线性回归模型（logistic模型、sofmax模型）、前馈神经网络模型的原理；（3）熟练掌握基于mindspore和pytorch

WiIsonEdwards·2023-11-09 17:31

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf

壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

开发者分享｜『啃书吧：深度学习与MindSpore实践』第二期回归分析

这一节讲了三个问题：只有一个特征值的线性回归问题简单介绍交叉熵多个属性的线性回归问题关于线性回归的作用，P14有这样一句话很提神：线性回归是一个很简单的算法，使用它可以快速地了解很多关于深度学习的基础知识

昇思MindSpore·2023-11-09 15:01

机器学习模板代码（期末考试复习）自用存档

机器学习复习代码利用sklearn实现knnimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVdefmodel_selection

koshi484·2023-11-09 13:31

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

tensorflow-gpu学习笔记：部署&keras简单使用-2023-2-12tensorflow2.6.0GPU版本部署及测试0-查看NVIDIA驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归

Merlin雷·2023-11-09 12:48

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named sklearn

这个问题比较简单，就简单记录如下："ModuleNotFoundError:Nomodulenamedsklearn"错误表示你尝试导入名为"sklearn"的Python模块，但Python解释器找不到该模块

鳗小鱼·2023-11-09 06:10

Pytorch R-CNN目标检测-汽车car

R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量

赛博炼丹师·2023-11-09 05:02

机器学习实验1：线性回归及岭回归

实验1：线性回归及岭回归介绍在本实验中，你将实现线性回归及岭回归并了解其在数据上的工作原理。

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-11-08 23:59

Python编程练习-对excel数据标准化/写入单元格

加载程序包##加载程序包fromopenpyxlimportload_workbook#利用openpyxl程序包向指定excel单元格写入值fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

酒不解渴润平生·2023-11-08 23:00

吴恩达机器学习课后作业1.1——多变量线性回归（Linear regression with multiple variable）

在本部分的练习中，你将使用多元线性回归来预测房屋价格。

学吧，学无止境...·2023-11-08 19:01

机器学习练习1

线性回归数据集模型,第一列代表人口,第二列代表利润此处的线性回归与常规的y=wx+b不同的是将b换成了w的一部分故需要在数据集x前面加个1,求出b.可以简化计算,只需要一个乘法就可以

半岛铁盒@·2023-11-08 19:31

机器学习练习之多变量线性回归

在做完上一篇只有一个变量的线性回归后，这里继续完成多元线性回归模型的练习：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?

huiliao·2023-11-08 19:28

多变量线性回归featureNormalize gradientDescentMulti normalEqn computeCostMulti

OptionalExercises1.多变量线性回归本部分使用多变量线性回归来预测房价。假设你想卖房子并想知道一个合适的市场价应该是多少。一种方式就是如这样收集最近的房价并做一个房价模型。

jobschu·2023-11-08 19:28

Day2-多变量线性回归理论+python实战

声明：仅为个人学习笔记，如有误及侵权请私信联系文章目录1、多功能1.1多变量声明及定义1.2简化2、多元梯度下降法3、多元梯度下降法演练1-特征缩放3.1归一化4、多元梯度下降法演练2-学习率4.1α选择技巧4.2小结5、特征和多项式回归6、正规方程（区别于迭代法的直接解法）6.1正规方程求解步骤6.2梯度下降法、正规方程法应用场景区分6.3正规方程在矩阵不可逆情况下的解决办法解决办法：删除一些特

SupAor·2023-11-08 19:27

第二章：多变量线性回归

本质上和单变量线性回归是一样的，单变量线性回归中theta0可以看做是乘上了x0，而x0恒等于1，这样也就可以把单变量也看做是多变量。例如下面这个例子：想要更加准确地预测房价就需要多考虑几个因素。

PyBigStar·2023-11-08 19:56

1-线性回归之单变量线性回归基本原理的python实现

文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降

骑着蜗牛环游深度学习世界·2023-11-08 19:54

单变量线性回归——梯度下降MATLAB实现

参考吴恩达机器学习视频，此为其线性回归作业。ex1_1假设回归函数为：选择参数：θ0，θ1。

Phyllis_C·2023-11-08 19:23

机器学习2.1-2.7——单变量线性回归

模型描述例子以监督学习中的线性回归为例上图描述的是房屋尺寸和售价的关系。假如现在需要预测1250feet2feet^2feet2的房子售价，该如何建立模型？

Noobs_way·2023-11-08 19:22

多变量线性回归练习

读取数据+特征归一化mean是均值将特征大小控制在-1~1之间房屋的面积对价格的影响卧室数量对价格的影响

半岛铁盒@·2023-11-08 19:21

使用python实现支持向量机算法不使用sklearn的代码

使用Python实现支持向量机算法不使用sklearn的代码如下：importnumpyasnpclassSVM:def__init__(self,C=1.0):self.C=Cself.w=Noneself.b

Mn孟·2023-11-08 12:48

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

2逻辑回归2.1逻辑回归与线性回归逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者的最本质的区别。逻辑回归中给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。逻

猫头不能躺·2023-11-08 10:10

neighbors.kneighbors_graph的原理和应用

neighbors.kneighbors_graph的distance（mode)的原理2、neighbors.kneighbors_graphAPI参数的调试和运用一、实操1.API参数介绍链接:学习，借鉴参考原文.sklearn.neighbors.kneighbors

weixin_44719529·2023-11-08 09:00

机器学习之回归模型

机器学习（二）之回归模型回归模型线性回归模型步骤step1：模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型

VinMemory·2023-11-08 07:08

机器学习之模型选择（交叉验证）

比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归，也可以用多项式回归。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？

MachineLP·2023-11-08 07:05

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

机器学习(七)模型选择

假设我们使用后面要学习的线性回归去解决样本点拟合问题

大模型Maynor·2023-11-08 07:57

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

一、数据集介绍波士顿房价数据集：波士顿房价数据集，用于线性回归预测二、预测房价代码1.引入库fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLRfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk

木木牙·2023-11-08 06:38

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢，需要用到的数据量巨大，耗费资源多，而且数据集越大，它的效率越低，随机梯度下降的范围太广，无法确定而且具有随机性，最后得出小批量梯度下降具有更实用的可用性，它的范围可确定且因为只取一

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

学习笔记——pipeline是干嘛的

sklearn.pipeline.Pipeline是scikit-learn库中的一个类，用于将多个数据处理步骤（例如特征提取、预处理和模型训练）组合成一个整体的机器学习流水线。

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:09

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