Sklearn线性回归

学习笔记——sklearn库中PolynomialFeature类的介绍

PolynomialFeature的介绍（官网原话）classsklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,*,interaction_only=False
不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:08

python之标准化

在Python中，有多种方式可以进行标准化操作：1.使用sklearn库：scikit-learn是一个常用的机器学习库，其中提供了StandardScaler类用于标准化数据。
不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:36

回归模型原理总结及代码实现

前言本文将介绍回归模型算法，并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。
金戈鐡馬·2023-11-08 01:46

如何找出最优的【SVC】核函数和参数值—以乳腺癌数据集为例

接下来我们以sklearn乳腺癌数据集为例。
数字生命Allen·2023-11-07 22:00

学习笔记|残差|检验多重共线性|线性回归分析|德宾沃森检验|方差分析（ANOVA）|回归系数|残差和预测值|规范表达|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第二十一讲：多元线性回归分析（超级详细）

目录学习目的软件版本原始文档多元线性回归分析何为残差？何为多重共线？
打酱油的工程师·2023-11-07 22:21

学习笔记|构建一元线性回归模型|方差分析|方差齐性|检验残差正态性|规范表达|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第二十讲： 一元线性回归分析怎么做?

目录学习目的软件版本原始文档一元线性回归分析一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一个表格为模型摘要第二表格为方差分析表第三个表格为模型系数第四张散点图（主要检验方差齐性）第五张直方图和
打酱油的工程师·2023-11-07 22:51

十年老程序员分享13个最常用的Python深度学习库和介绍，赶紧收藏码住！

文章目录前言CaffeTheanoTensorFlowLasagneKerasmxnetsklearn-theanonolearnDIGITSBlocksdeepypylearn2Deeplearning4j
python零基础入门小白·2023-11-07 22:23

[人工智能-深度学习-60]：生成对抗网络GAN - 结构化学习Structured Learning

blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121919215目录第1章关于常见的深度学习问题分类1.1回归问题1.2分类问题1.3结构化学习第2章不同深度学习问题的数学模型2.1线性回归问题的数学模型
文火冰糖的硅基工坊·2023-11-07 20:34

GPT-2：基于无监督多任务学习的语言模型

论文：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners模型参数：15亿公司/机构：OpenAI摘要GPT-2是自然语言处理领域的重要里程碑作品，采用了Transformer
我有魔法WYMF·2023-11-07 18:49

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归的与线性回归一样，也是以线性函数为基础的；而与线性回归不同的是，逻辑回归在线性函数的基础上添加了一个非线性函数，如sigmoid函数，使其可以进行分类。
Mamong·2023-11-07 13:49

第七章《搞懂算法:线性回归是怎么回事》笔记

线性回归算法是机器学习算法中最简单的一类，线性回归算法主要用于连续值的预测问题。7.1什么是线性回归这种刻画了不同变量之间关系的模型叫作回归模型，如果这个模型是线性的，则为线性回归模型。
Mamong·2023-11-07 13:19

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent
七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

PRML 第三章

最简单就是线性回归。但如果将输入变量进行非线性函数变化后进行线性组合，可以得到基函数。3.过程就是有个观测量和对应目标变量的训练数据集。目标有新的x预测新的t。就构建函数y(x)来预测输出。
萌新待开发·2023-11-07 05:25

机器学习算法学习二：多元线性回归

多元线性回归能用office07发布简直是太好了，这下子省了很多事。1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。
Mojoooo·2023-11-07 05:24

多元线性回归

http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2008/12/24/1361287.html1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数
han____shuai·2023-11-07 05:20

ML之多元线性回归

转自：http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2009/01/07/1361287.html1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数
LZW760907·2023-11-07 05:18

dlibdotnet 人脸相似度源代码_OpenCV3与深度学习实例：Dlib+VGG Face实现两张脸部图像相似度比较...

实现思路：1、使用Dlib识别并提取脸部图像2、使用VGGFace模型提取脸部特征3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征代码如下：importtimeimportnumpyasnpimportsklearnimportsklearn.metrics.pairwiseaspwimportcv2importdlibprototxt
weixin_39571403·2023-11-07 05:09

收藏！改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术（2）

BatchNormalization批处理规范化背后的主要思想是，在我们的案例中，我们通过使用几种技术（sklearn.preprocessing.StandardScaler）来规范化输入层，从而提高了模型性能
The_syx·2023-11-07 03:05

如何选择SVM中最佳的【核函数】

参数“kernel"在sklearn中可选以下几种选项：接下来我们就通过一个例子，来探索一下不同数据集上核函数的表现。
数字生命Allen·2023-11-06 22:54

如何对非线性【SVM】进行三维可视化

首先导入相应的模块，fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp
数字生命Allen·2023-11-06 22:54

非线性【SVM】的创建和使用

先来绘制散点图：fromsklearn.datasetsimportmake_circlesX,y=make_circles(100,factor=0.1,noise=.1)#100个样本，factor
数字生命Allen·2023-11-06 22:52

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

关于回归和拟合，从它们的求解过程以及结果来看，两者似乎没有太大差别，事实也的确如此。从本质上说，回归属于数理统计问题，研究解释变量与响应变量之间的关系以及相关性等问题。而拟合是把平面的一系列点，用一条光滑曲线连接起来，并且让更多的点在曲线上或曲线附近。更确切的说，拟合是回归用到的一种数学方法，而拟合与回归的应用场合不同。拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法
想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。
不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

python实现混淆矩阵_Python - 混淆矩阵可视化实现

主要是汇总几种关于多分类问题中的混淆矩阵可视化Python实现.最简单的一种是直接在终端打印混淆矩阵结果，如：importsysdefconfusion_matrix(gt_labels,pred_labels,num_labels):fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixconf_matrix
weixin_39884738·2023-11-06 19:50

python绘制混淆矩阵

以下是一种基本的方法来实现：导入所需的库：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix
晓林爱学习·2023-11-06 19:42

python 知乎 sklearn_sklearn：Python语言开发的通用机器学习库

深入理解机器学习并完全看懂sklearn文档，需要较深厚的理论基础。但是，要将sklearn应用于实际的项目中，只需要对机器学习理论有一个基本的掌握，就可以直接调用其API来完成各种机器学习问题。
weixin_39723678·2023-11-06 17:29

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（SKlearn）

文章目录1、Scikitlearn简介2、主要步骤3、数据预处理4、模型选择与算法评价1、Scikitlearn简介Scikitlearn的简称是SKlearn，专门提供了Python中实现机器学习的模块
七层楼的疯子·2023-11-06 17:55

零基础入门金融风控之贷款违约预测—特征工程

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportdatetimefromtqdmimporttqdmfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBes
sosososoon·2023-11-06 16:52

逻辑回归

目录一、前言二、什么是逻辑回归1.1线性回归能解决分类问题么？1.2用逻辑回归解决分类问题一、前言逻辑回归（LogisticRegression，LR）。
kwunkau·2023-11-06 16:20

风险风控-逻辑回归理论基础

广义线性模型是线性回归模型的推广，它不强行改变数据的自然度量，允许数据具有非线性和非恒定方差结构。具体来说，GLM建立了响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系，通过链接函数将这两者联系
田晖扬·2023-11-06 15:14

【深度学习】pytorch——Autograd

dscW7pytorch——AutogradAutograd简介requires_grad计算图没有梯度追踪的张量ensor.data、tensor.detach()非叶子节点的梯度计算图特点总结利用Autograd实现线性回归
今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:38

《动手学深度学习 Pytorch版》 3.3 线性回归的简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#nn是神经网络（NeuralNetworks）的缩写3.3.1生成数据集true_w=torch.tensor([2,-3.4])#与上一节类似生成数据集true_b=4.2features,labels=d2l.s
AncilunKiang·2023-11-06 12:50

Keras人工智能神经网络 Regressor 回归 神经网络搭建

构建神经网络本期我们来使用Keras来搭建一个简单的神经网络Keras神经网络可以用来模拟回归问题(regression)，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入x的输出值，也就是线性回归问题
人工智能研究所·2023-11-06 09:27

【机器学习】Lightgbm代码实现

lightgbm（1）—怎么分桶的-马东什么的文章-知乎Lightgbm直方图优化算法深入理解原生形式使用lightgbm(importlightgbmaslgb)importlightgbmaslgbfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model
sdbhewfoqi·2023-11-06 09:01

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器
臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

Conda install 提示python版本不对的问题1020

我想安装0.20.0版本的Sklearn，conda环境为python3.6.13编译器Pycharm终端输入，提示如下可以看到，系统提示软件只支持python33.5到3.8，而我的python是3.9
电磁相对论·2023-11-06 08:58

【python】生成三维图实例

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.model_selectionimporttra
傻傻虎虎·2023-11-06 06:51

sklearn 的姊妹项目

数据格式sklearn_pandas通过专用的变换桥接了scikit-learnpipelines和pandas数据框.Auto-MLauto_ml自动化机器学习的生产和分析,建立在scikit学习和相关项目
水之心·2023-11-06 06:25

sklearn初探之iris训练集

1.探索数据#导入sklearn的包fromsklearnimportdatasets#导入time包，增加等待时间importtime#加载iris的数据iris=datasets.load_iris
LeoinUSA·2023-11-06 02:41

线性规划 —— matlab

确定w和b1.读取或输入数据2.归一化、标准化2.1均值2.2归一化2.3标准化3.求解w和b1.直接解方程2.最小二乘法（leastsquaremethod）求解：4.评估回归模型四、regress线性回归命令
洋洋菜鸟·2023-11-06 02:38

Logistic回归

在之前我已经写了一篇关于线性回归的文章,今天给大家带来另一个重要的回归分类算法----逻辑回归逻辑回归考虑的数值情况不同与线性回归,根据问题中随机变量的不同种类而选择不同的分类算法线性回归主要用于解决连续型数值的问题逻辑回归主要用于解决离散型数值问题那么什么样的数值是连续型
当时年少_青衣·2023-11-06 01:13

2023年亚太杯APMCM数学建模大赛ABC题辅导及组队

2023年亚太杯APMCM数学建模大赛ABC题一元线性回归分析类  回归分析（RegressionAnalysis)是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。  
数模竞赛Paid answer·2023-11-05 23:09

为什么有些人说R好学，却有些人说Python好学R语言难学？

说R语言复杂的，可能大部分还是因为搞不清泊松分布，线性回归，手头有10
小牛叔·2023-11-05 22:08

2019-08-11

*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunAug1120:09:192019@author:Sandra"""importpandasaspdimportwarningsfromsklearn.preprocessingimportscal
简书Sandra·2023-11-05 20:16

Pytorch实现线性回归

模型y=x*w+b,使用Pytorch实现梯度下降算法，构建线性回归模型importtorchimportsys#3行1列的二位tensorx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0
Singcing·2023-11-05 20:39

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax
generalAI·2023-11-05 20:04

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。
奈何qiao·2023-11-05 19:07

Ubuntu16.04下安装opencv-python的虚拟环境

pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple--trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cnopencv-python）1.安装numpy,scipy,pandas,matplotlib,sklearn
凸凸兄·2023-11-05 16:02

TORCH02-03:Torch的损失函数与逻辑回归实现

本主题内容结构：  1.逻辑回归模型；  2.逻辑回归Torch实现；  3.损失函数介绍；逻辑回归模型逻辑回归与线性回归是有区别的，只要用来解决分类的问题，逻辑回归把从二分类基本模型分析，通过概率的方式来区分两个类
杨强AT南京·2023-11-05 15:10

回归分析

运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
冬_84fe·2023-11-05 14:12
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