Sklearn线性回归第41页

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

文章目录异常值检测箱线图z-score保存模型与使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1和L2正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi

Micoreal·2023-10-19 23:43

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.

Yuezero_·2023-10-19 18:28

《动手学深度学习》TensorFlow2.0版本

目录简介阅读指南1.深度学习简介2.预备知识2.1环境配置2.2数据操作2.3自动求梯度2.4查阅文档3.深度学习基础3.1线性回归3.2线

Mr_不想起床·2023-10-19 17:35

【七月Python入门】第八课常用第三方模块

1.python第三方库：数值计算numpy（矩阵向量加减乘除等）、数据处理分析pandas、可视化matplotlib／seaborn、机器学习sklearn／keras、交互pygame、网络selenium

麦片加奶不加糖·2023-10-19 15:48

100天搞定机器学习|Day22 机器为什么能学习？

统计学家·2023-10-19 14:47

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块有监督学习1 交叉分解,高斯过程,保序回归

cross_decomposition1.简介:该模块用于进行"交叉分解"(crossdecomposition)2.使用:"典型相关分析"(CanonicalCorrelationAnalysis;CCA):classsklearn.cross_decomposition.CCA

EdVzAs·2023-10-19 14:19

【Scikit-Learn 中文文档】交叉分解 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/cross_decomposition.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org

geekidentity·2023-10-19 14:44

【Machine Learning】01-Supervised learning

1.2Supervisedlearning1.3Unsupervisedlearning2.Supervisedlearning2.1单元线性回归模型2.1.1LinearRegressionModel

MikeBennington·2023-10-19 14:52

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习1 聚类2

一.cluster2.使用(2)函数:执行"近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering):[,,=]sklearn.cluster.affinity_propagation

EdVzAs·2023-10-19 11:24

用python语言实现谱聚类

下面是用Python实现谱聚类的一个简单例子：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportSpectralClustering#假设有1000个样本，每个样本有10个特征

dax eursir·2023-10-19 11:53

【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/biclustering.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/

geekidentity·2023-10-19 11:52

Python手册(Machine Learning)--sklearn

scikit-learn(sklearn)官方文档中文

WilenWu·2023-10-19 11:22

Linear、Logistic回归

线性回归线性回归的目标是找到最佳拟合线，以使观测数据点与该线的残差（实际值与预测值之间的差异）最小化。线性回归通常用于探索变量之间的趋势、预测未来数值，或者用于发现因果关系。

怎么全是重名·2023-10-19 10:26

朴素贝叶斯（基于概率论）

P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率简单代码实例fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive

怎么全是重名·2023-10-19 10:52

【机器学习】聚类算法Kmeans

文章目录聚类Kmeans时间复杂度sklearn.cluster.KMeansn_clusters模型评估指标轮廓系数卡林斯基-哈拉巴斯指数init&random_state&n_init：初始质心max_iter

高朗·2023-10-19 09:00

偏最小二乘回归分析

偏最小二乘回归分析1.1偏最小二乘回归分析概述偏最小二乘回归方法(PLS)，一般情况下指研究两组多重相关变量之间的相互依赖关系，并研究用一组变量取预测另外一组变量，采用的方法不包括最小二乘准则下的经典多元线性回归分析以及提取自变量组主成分的主成分回归分析等方法

零物购·2023-10-19 09:27

Day39 机器学习算法基础回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判

拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

Python：Flask-Bootstrap 框架

在前面，我们已经使用了Python+Flask去创建一个简单的线性回归模型预测web，使用ht

AL ZN·2023-10-19 05:03

机器学习：线性回归

https://www.toutiao.com/a6639148240874766852/2018-12-2612:05:58使用Python从头开始的线性回归可以说，任何Python项目的第一部分都是导入一堆有用的包

喜欢打酱油的老鸟·2023-10-19 03:44

线性回归算法python_免费Python机器学习课程一：线性回归算法

最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。

weixin_39768695·2023-10-19 03:14

python线性回归模型预处理_Python机器学习算法：线性回归

作者|VagifAliyev编译|VK来源|TowardsDataScience线性回归可能是最常见的算法之一，线性回归是机器学习实践者必须知道的。

weixin_39819327·2023-10-19 03:14

机器学习算法学习一：线性回归

知识点：线性回归概念梯度下降算法l批量梯度下降算法l随机梯度下降算法l算法收敛判断方法1.1线性回归在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析

Mojoooo·2023-10-19 03:44

Python机器学习课程：线性回归算法

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。

pythonputao·2023-10-19 03:44

机器学习笔记四：线性回归（Linear regression）及房屋数据集的回归

目录1.单变量线性回归：2.多变量线性回归 最近在学习吴恩达老师的机器学习课程，所以在这里记录一下，主要是完成他的课后作业。

Amyniez·2023-10-19 03:43

吴恩达机器学习作业（2）：多元线性回归

目录1）数据处理2）代价函数3）Scikit-learn训练数据集4）正规方程练习1还包括一个房屋价格数据集，其中有2个变量（房子的大小，卧室的数量）和目标（房子的价格）。我们使用我们已经应用的技术来分析数据集。1）数据处理还是那个建议，大家拿到数据先看看数据长什么样子。path='ex1data2.txt'data2=pd.read_csv(path,header=None,names=['Si

自动驾驶小学生·2023-10-19 03:43

机器学习--线性回归

多变量线性回归注意：需要导入文件ex1data1.txt,ex1data2.txt代码块一print("-----------------多变量线性回归-----------------")#ex1data2

jameschangze·2023-10-19 03:43

从头开始机器学习：线性回归

一、说明本篇实现线性回归的先决知识是：基本线性代数，微积分（偏导数）、梯度和、Python（NumPy）；从线性方程入手。

无水先生·2023-10-19 03:12

利用 NLP 超能力：一步步介绍Hugging Face微调教程

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportto

TD程序员·2023-10-19 03:12

2020-03-21

fromsklearn.datasetsimportload_irisfro

陆寒晨·2023-10-19 01:58

xgboost配置GPU

以上版本配置xgboost（2.0.0）GPU可以直接调用直接安装即可pipinstallxgboost==2.0.01、测试GPU代码如果测试不通过，考虑2、3importxgboostasxgbfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfr

平原2018·2023-10-19 00:28

高斯朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候，运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0（不做平滑的情况下），

niartnelis·2023-10-18 11:48

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。本文深入探讨了几种常用的回归模型，包括多输出K近邻回归，决策树回归，集成算法回归，梯度提升决策树回归，随机森林回归，多输出随机森林回归，人工神经网络。多输出K近邻回归多输出K近邻回归：多输出K近邻回归不需要使用MultiOutputRegressor作为外包装器，

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]

除了传统的线性回归模型外，Python提供了丰富多样的回归模型算法，适用于各种复杂的数据关系。本文将深入探讨这些回归模型，并介绍一系列常用的非线性回归方法。

落叶霜霜·2023-10-18 10:33

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树）算法机器学习的一些常见算法介绍【线性回归

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

（sklearn）机器学习（八）回归与聚类算法

回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法（无监督学习）1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归？

勇气在前·2023-10-18 08:11

13_线性回归分析、线性模型、损失函数、最小二乘法之梯度下降、回归性能评估、sklearn回归评估API、线性回归正规方程，梯度下降API、梯度下降和正规方程对比

1.线性回归1.1线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：1.2定义定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。

涂作权的博客·2023-10-18 08:38

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

分类算法的目标值是离散型的如果目标值是连续型的值，就需要回归算法比如房价预测、销售额预测、贷款额度预测等回归算法-线性回归分析举个栗子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩（各个特征跟某个值组合在一起去预测

Macsen Chu·2023-10-18 07:37

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法

芒着可爱·2023-10-18 07:36

机器学习基础之《回归与聚类算法（3）—线性回归优化：岭回归》

一、什么是岭回归其实岭回归就是带L2正则化的线性回归岭回归，其实也是一种线性回归。

csj50·2023-10-18 07:01

10. 机器学习-评测指标

之前的课程中，我们学习了两个最重要的回归方法，一个线性回归，一个逻辑回归。也讲解了为什么学习机器学习要从逻辑回归和线性回归讲起。

茶桁·2023-10-18 07:19

【黑马程序员】机器学习

（一）机器学习概述一、机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（

我感觉。·2023-10-18 07:08

机器学习实战城市居民消费水平

importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansdefloadData(filePath):fr=open(filePath,'r+')lines=fr.readlines

让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:01

朴素贝叶斯对新闻文本分类

fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups#导入新闻数据fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#

让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:30

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

本文将继续修炼回归模型算法，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。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

特征选择__过滤型

过滤型--方差过滤法过滤方差较低的特征fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold#方差阈值selector=VarianceThreshold

紫弟·2023-10-17 23:14

欠拟合和过拟合现象：多项式方法解决过拟合

102692708用一个例子与感受一下欠拟合：注意升维#演示一下欠拟合场景importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimpo

每天都要被自己菜醒·2023-10-17 22:05

每天五分钟机器学习：在大数据集情况下算法训练出现的计算量问题

大数据的问题当训练线性回归模型的时候或者逻辑回归模型的时候，梯度下降的规则是这样的：如果m的数量级是一个亿的时候，那么我们在计算上面这一项

幻风_huanfeng·2023-10-17 22:30

每天五分钟机器学习：如何解决欠拟合问题

2.增加特征的多项式次数：对于线性回归模型，可以通过增加特征的多项式次数来增加模型的复杂度，例如将特

幻风_huanfeng·2023-10-17 22:55

机器学习算法综述——有监督学习

机器学习算法综述——有监督学习一、决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

机器学习之变量选择

方差变量筛选（fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThreshold）'''删除所有低方差特征的特征选择器。

半度、·2023-10-17 19:00

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