Sklearn线性回归

机器学习之集成学习

集成学习baggingbagging:#导入算法包以及数据集fromsklearnimportneighborsfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.ensembleimportBaggingClassifierfromsklearnimporttreefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimport
Leee_song·2023-10-26 12:29

机器学习sklearn-降维

降维就是降低特征矩阵中特征的数量sklearn.decomposition降维（矩阵分解）主成分分析PCA因子分析FactorAnalysis独立成分分析FastICA字典学习DictionaryLearning
yzy_1117·2023-10-26 10:09

机器学习——特征选择和降维(sklearn)

目录1.移除低方差特征1.1参数（Parameters）1.2应用1.3常用的方法2.单变量特征选择2.1SelectKBest2.1.1参数2.1.2常用的方法2.1.3应用2.2SelectPercentile2.2.1参数2.2.2常用的方法2.2.3应用2.3SelectFpr2.3.1参数2.3.2常用的方法2.3.3应用2.4SelectFdr2.4.1参数2.4.2常用的方法2.4.
AI AX AT·2023-10-26 10:36

机器学习sklearn

1.机器学习概述1.1人工智能概述1.1.1机器学习与人工智能、深度学习的关系机器学习是人工智能的实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来的1.1.2机器学习深度学习的应用场景传统预测图像识别自然语言处理1.2什么是机器学习1.2.1定义机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测1.2.2数据集的构成特征值+目标值（比如说房屋的特征是特征值，房屋的价格是目标值）对于每一行
学不会就继续学·2023-10-26 10:05

sklearn机器学习之特征选取（feature_selection）

1.导入相应包importpandasaspdfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdimportnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierasKNNfroms
yueyuebushihuai·2023-10-26 10:31

机器学习Sklearn Day1

机器学习sklearnDay1什么是sklearnscikit-learn，又写作sklearn，sklearn是一个开源的基于python语言的机器学习工具包它通过Numpy，SciPy和Matplotlib
birdooo·2023-10-26 10:00

【机器学习】sklearn特征值选取与处理

sklearn特征值选取与处理文章目录sklearn特征值选取与处理1.调用数据集与数据集的划分2.字典特征选取3.英文文本特征值选取4.中文特征值选取5.中文分词文本特征抽取6.TfidfVectorizer
乒铃乓啷的菠萝吹雪·2023-10-26 10:55

Python机器学习17——Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)

代码实现导入包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimport
阡之尘埃·2023-10-26 03:01

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法
weixin_39607423·2023-10-26 02:24

线性回归原理推导及代码实现

1.线性回归概述实例：数据：工资和年龄（2个特征）目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签）考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢？
樱花的浪漫·2023-10-26 02:53

机器学习(3) 一元线性回归（最小二乘法实现）

一元线性回归是分析只有一个自变量x和因变量y线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。
luyouqi11·2023-10-26 02:52

【Python机器学习】之 Linear 线性回归法

Linear线性回归算法  回归分析是一种预测性建模技术，主要用来研究因变量（yiy_iyi）和自变量（xix_ixi）之间关系，通常被用于预测分析、时间序列等。  
大小宝·2023-10-26 02:21

实验二：线性回归

目录实验前准备一元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——最小二乘法方法2——梯度下降法方法3——矩阵求解法三元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——矩阵求解法方法2——梯度下降法实验总结实验前准备本实验是在
盐水鸭的守护神·2023-10-26 02:19

机器学习：线性回归

一、线性回归&最小二乘法1、回归回归：了解两个或多个变量间是否相关、及其相关方向与强度，并建立数学模型来预测变量；回归分析可以由给出的自变量估计因变量的条件期望；找到最合适的一个超平面来拟合我们的数据点
Little_mosquito_·2023-10-26 02:48

人工智能基础_机器学习001_线性回归_多元线性回归_最优解_基本概念_有监督机器学习_jupyter notebook---人工智能工作笔记0040

知道几个概念,首先,线性回归是机器学习中有监督机器学习的一种算法因变量和自变量以及目标变量比如:身高这
脑瓜凉·2023-10-26 02:17

人工智能基础_机器学习003_有监督机器学习_sklearn中线性方程和正规方程的计算_使用sklearn解算八元一次方程---人工智能工作笔记0042

然后我们再来看看,如何使用sklearn,来进行正规方程的运算,当然这里首先要安装sklearn,这里如何安装sklearn就不说了,自己查一下首先我们还是来计算前面的八元一次方程的解,但是这次我们不用
脑瓜凉·2023-10-26 02:44

python中plt.hist_关于python中plt.hist参数的使用详解

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportmatplotlib.pyplotaspltiris=load_iris()s=iris.data[iris.target
半次元·2023-10-25 16:36

探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器

机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习无监督学习强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过sklearn
我是小白呀·2023-10-25 14:41

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)（2）

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；运行结果：（大概要运行4分钟左右）代码：importpandasaspdimportosdefhamming
Blossom i·2023-10-25 13:33

R数据分析：一般线性回归的做法和解释

发现大家做分析做的最多的还是线性回归，很多人咨询的都是线性回归的问题，今天专门出一个线性回归的文章。在R语言中我们可以非常方便地用基础包中的lm方法做出线性回归。
Codewar·2023-10-25 10:31

【机器学习】集成学习Boosting

文章目录集成学习BoostingAdaBoost梯度提升树GBDTXGBoostxgboost库sklearnAPIxgboost库xgboost应用集成学习集成学习（ensemblelearning）
高 朗·2023-10-25 10:32

sknearl-7处理文本数据

本章代码大部分没跑，只供学习第四节特征工程里提到，有连续特征和离散特征，对于文本数据，文本特征可以看作第三种特征1用字符串表示的数据类型2例子电影评论情感分析给定一个影评（输入），输出影评是正面还是负面sklearn
peter6768·2023-10-25 06:39

sklearn-5模型评估与改进

通过前述章节可以发现，可调用模型的.score方法获取测试集评分，还有其他方法可以更好的评估模型，有交叉验证和网格搜索1交叉验证特点1数据被多次划分，且需要训练多个模型k折交叉验证k由用户指定，通常取5-10，将数据均分为k份，每份叫做折，然后开始训练数据，训练k次，每第k次训练时，取第k折数据作为测试集，其他数据均为训练集，最后可以得到k个模型训练的打分，一般可以用k次训练的平均值作为交叉验证的
peter6768·2023-10-25 06:38

sklearn-4特征工程与数据表示

1分类变量任务根据美国人年龄，工作，教育水平等特征判定这人年收入比50000美元大还是小问题有的特征不是数值型，比如性别（男或女），工作类型等，而监督学习模型需要都是数值型的特征，可以通过one-hot编码解决1.1one-hot编码（虚拟变量）举例，如何用one-hot表示星期几？创七个特征分别表示周一到周末，如果是周一，则周一特征值为1，其他全为0如何使用one-hot1pandas（更方便）
peter6768·2023-10-25 06:08

sklearn-6算法链与管道

思想类似于pipeline，将多个处理步骤连接起来。看个例子，如果用MinMaxScaler和训练模型，需要反复执行fit和tranform方法，很繁琐，然后还要网格搜索，交叉验证1预处理进行参数选择对于放缩的数据，一定要最先开始放缩，否则会导致数据放缩不一致，比如SVM+网格交叉，网格需要放缩数据，数据放缩需要带上测试集，否则性能下降，准确率打折扣2构造管道注意管道每次会调用scaler的fit
peter6768·2023-10-25 06:34

k均值与轮廓法则

importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDfromsklearn.metricsimportsilhouette_scoreimportmatplot
Wenliam·2023-10-25 06:43

Python分单篇文章提取核心词汇

importpandasaspdimportreimporthtmlfromtransformersimportBertTokenizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportnumpyasnp
Wenliam·2023-10-25 06:43

Coherence Score验证LDA主题分类水平

fromgensim.modelsimportCoherenceModelfromgensim.corpora.dictionaryimportDictionaryfromgensim.models.ldamodelimportLdaModelfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerimportpandasaspdimport
Wenliam·2023-10-25 06:42

机器学习实验一：KNN算法，手写数字数据集(使用汉明距离)

KNN-手写数字数据集：使用sklearn中的KNN算法工具包（KNeighborsClassifier)替换实现分类器的构建，注意使用的是汉明距离；分段解释代码：importosimportpandasaspdfromLevenshteinimporthamming
Blossom i·2023-10-25 05:47

matlab求回归stats第一项为零,MATLAB解一元线性回归问题

1.注意事项一元线性回归模型对异常值比较敏感，应考虑在生成方程前对数据进行预处理。
经略幽燕我童贯·2023-10-25 02:36

MATLAB 线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制

MATLAB线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制一、前言二、多项式拟合polyfit1、语法2、示例三、区间绘制四、整体源码五、思考六、参考博客一、前言现有一组数据：x、yx=[12345678910
ONERYJHHH·2023-10-25 02:34

MATLAB 离散数据点拟合曲线并且进行相关置信区间（默认95%）的绘制

自己在借鉴书籍和优秀博主的技术贴的同时，进行了一番学习和探索，发现有些地方例如非线性回归函数的使用、置信区间绘制等小细节参考资料较少。特此做个小结，便于后续的回顾和使用。
ONERYJHHH·2023-10-25 02:04

【算法】蜣螂优化算法DBO优化支持向量机回归算法SVR模型

支持向量机回归算法支持向量机回归算法（SupportVectorRegression,SVR）是一种非线性回归方法，基于支持向量机理论。
傻傻虎虎·2023-10-24 23:00

简单使用matlab做回归分析、拟合分析

简单使用matlab做回归分析、拟合分析前言一元线非线性回归例子多元线性回归例子多元线非线性回归前言这里是简单做一元非线性，及多元线性。一元：就是只有一个X。
广_·2023-10-24 21:57

《机器学习实战》学习记录-ch4

4.1线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdX=2*np.random.rand(100,1)#生成[0,1)之间的数据
Cyan青·2023-10-24 20:03

PyTorch_Note03_张量的基本操作与线性回归

本篇为在深度之眼学习PyTorch笔记之一ThisisoneofthenotesfromtheDeepshare1张量的基本操作(拼接、切分、索引以及变换)1.1张量的拼接使用torch.cat()将张量按维度dim进行拼接torch.cat(tensors,#张量序列dim=0,#要拼接的维度out=None)实验代码一:importtorchtorch.manual_seed(1)#为CPU设
Evan郭一凡·2023-10-24 20:59

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4
ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】
Leon.ENV·2023-10-24 20:05

R语言结题实验报告：近年来我国城区用地变化的影响因素和驱动机制的研究

数据采集与校正2.2、数据异常值检验与处理2.2.1缺失值检测与处理2.2.2离群点检测与处理3、相关性分析与相关性检验3.1、相关性分析3.2、相关性检验4、拟合回归方程4.1、使用主成分分析拟合一元线性回归方程
笼中小夜莺·2023-10-24 16:40

lightgbm原始函数与Sklearn

examples/python-guide/simple_example.py#coding:utf-8importjsonimportlightgbmaslgbimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_s
安替-AnTi·2023-10-24 15:36

KNN（K近邻）水仙花的分类(含答案)

2）使用网格搜索方式找到最佳参数，并预测3）可视化我的数据集合就是这个excel数据展示代码importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNei
koshi484·2023-10-24 12:09

时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之置否条件预测

时序预测|MATLAB实现时间序列回归之置否条件预测目录时序预测|MATLAB实现时间序列回归之置否条件预测基本介绍程序设计有条件预测无条件预测学习小结参考资料致谢基本介绍从多个线性回归模型生成有条件和无条件预测的基本设置进行预测
机器学习之心·2023-10-24 11:41

机器学习---构建和训练一个简单的二分类神经网络模型并对结果进行可视化

1.导包importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,linear_modelimportmatplotlib.pyplotasplt2.配置参数classConfig
三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:42

机器学习(新手入门)-线性回归 #房价预测

单位：平方英尺），第二个值为房屋中的房间数，第三个值为房价（单位：千美元），试用梯度下降法，构造损失函数，在函数gradientDescent中实现房价price关于房屋面积area和房间数rooms的线性回归
dwly12345·2023-10-24 07:53

Python深度学习实战-基于tensorflow.keras六步法搭建神经网络（附源码和实现效果）

搭建网络结构第四步：model.compile()：配置训练方法第五步：model.fit()：执行训练过程第六步：model.summary()：打印网络结构实现代码importtensorflowastffromsklearni
数据杂坛·2023-10-24 07:26

均方误差代数函数小结

在机器学习中，线性回归、逻辑回归问题总是绕不开代价函数。本文将从代价函数的个人理解，均方误差代数函数作用原理以及在线性回归问题中为什么选择均方误差代数函数阐述。
孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

均方误差代价函数

均方误差代价函数MSECostFunction代价函数可以用来衡量假设函数(hypothesisfunction)的准确性在线性回归中，如果假设函数为h(x)=θ0+θ1*x,均方误差代价函数公式如下图
悟天克斯^·2023-10-24 03:47

常用损失函数loss（均方误差、交叉熵）

一、均方误差（MeanSquaredError）表示预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，常用于线性回归问题。公式：m表示样本数量。
卷不动的程序猿·2023-10-24 03:45

特征工程之特征选择(6)----降维算法PCA初探

文章目录维度的概念降维的目的：PCA的信息衡量指标----可解释性方差降维过程简述降维算法与前面的特征选择算法的区别sklearn中的降维算法示例导入相关库提取特征和标签降维探索降维后的数据总结维度的概念对于
iostreamzl·2023-10-24 02:43

数据集的特征提取

1、特征提取1.1、将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）2特征提取APIsklearn.feature_extraction3
靓仔写sql·2023-10-24 01:41
上一页 34 35 36 37 38 39 40 41 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他