Sklearn线性回归第45页

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（9）：卡方检验（附源码和实现效果）

实现代码fromsklearn.feature_selectionimportchi2importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX

数据杂坛·2023-10-10 12:07

sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化

很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差例如:RBF核的SVM，L1和L2正则的线性回归sklearn.preprocessing.StandardScaler

超急小霸王·2023-10-10 07:38

数据分析实战---KNN手写数字识别

KNN手写数字识别实战大纲1.算法背景2.sklearn接口API3.手写数字识别实战算法背景KNN(K-NearestNeighbor):算法核心为：“近朱者赤，近墨者黑”。

一只躺在风口的�·2023-10-10 05:46

pytorch的初体验——线性回归

注：安装pytorch时，首先选择用anaconda的方法安装，但是因为pycharm在工程设置的时候总会遇到一点问题，所以就没有安装anaconda，而是安装python3.5.4+TensorFlow-gpu+cuda8.0之后再根据pytorch官网提供的方法安装pytorch。安装完pytorch之后，使用importtorch发现numpy的版本过低，这时候需要关闭python。使用pi

Denny_sun·2023-10-10 04:38

pytorch第三天（线性回归初阶）lm老师版

fromtorch.utilsimportdataimporttorchfromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#生成数据defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=Xw+b+噪声。"""X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))y=torch.matmul(X,w)+by+=

ElE rookie·2023-10-10 04:20

使用spark 训练机器学习大数据量情况下模型-native bayes

目前，有许多机器学习的工具性platform，如sklearn等，提供一系列训练和预测模型的工具，适当的运用好工具，不仅可以提高工作效率，模型的train和predict的实战训练，也可以帮助更好的理解机器学习模型的原理

小小兰哈哈·2023-10-09 23:27

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例

niartnelis·2023-10-09 14:59

统计学学习——004多元线性回归和卡方分布

线性回归就是假设特征满足线性关系，根据已经获得一些数据来训练一个模型，并用这个模型进行预测。

小熊bdg·2023-10-09 11:41

Linux Mint 安装sklearn步骤

Moon100·2023-10-09 11:29

论文笔记：多任务学习在美团推荐中的应用

的一篇关于多任务学习的论文（也是美团在多任务学习领域的一个应用）《ModelingtheSequentialDependenceamongAudienceMulti-stepConversionswithMulti-taskLearninginTargetedDisplayAdvertising

NLP论文解读·2023-10-09 05:08

计量经济学之常用的Stata命令

summarizevariable_name3.回归分析简单线性回归：regressdependent_variableindependent_variable4.假设检验t检验：ttestvariable

蔬菜院院长·2023-10-08 19:03

svd降维 python案例_机器学习实战基础（二十一）：sklearn中的降维算法PCA和SVD（二） PCA与SVD 之降维究竟是怎样实现...

简述在降维过程中，我们会减少特征的数量，这意味着删除数据，数据量变少则表示模型可以获取的信息会变少，模型的表现可能会因此受影响。同时，在高维数据中，必然有一些特征是不带有有效的信息的(比如噪音)，或者有一些特征带有的信息和其他一些特征是重复的(比如一些特征可能会线性相关)。我们希望能够找出一种办法来帮助我们衡量特征上所带的信息量，让我们在降维的过程中，能够即减少特征的数量，又保留大部分有效信息——

weixin_39683598·2023-10-08 19:59

使用Sklearn学习降维算法PCA和SVD

1.2，sklearn中的降维算法2，PCA与SVD2.1，降维究竟是怎样实现？

理科男同学·2023-10-08 19:58

sklearn中的降维算法PCA和SVD

1概述1.1什么叫“维度”对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个数字，就是几维。索引以外的数据，不分行列的叫一维（此时shape返回唯一的维度上的数据个数），有行列之分叫二维（shape返回行*列），也称为表。一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。但一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是（2,3,4）。数组中的每一张表，都可以是一个特

momokofly·2023-10-08 19:28

特征工程—PCA与SVD降维基础

sklearn中使用decomposition模块进行降维操作。主成分分析=降维=PCA,SVD：降维后包含特征的主成分，无用特征可能是噪音。sklearn中有两种降维方式

单手法拉利·2023-10-08 19:27

Plant Seedlings Classification

tensorflow为后端的keras作为基本框架（pipinstallkeras）2.导入模块:导入科学计算包pandas,numpy,导入图像读取方法imageio，和内置模块oskeras相关方法，sklearn

chen_sheng·2023-10-08 15:03

大数据分析如何使用线性回归进行预测建模

大数据分析如何使用线性回归进行预测建模?在R编程中，预测模型对于预测将来的结果和估计不可行的度量非常有用。

「已注销」·2023-10-08 15:43

NLP文本的离散表示

文本的离散表示（2022-03-07）one-hot表示词袋模型TF-IDFN-gramimage.pngimage.pngone-hot表示"""oneHotencoder举例"""fromsklearnimportpreprocessingenc

不学无数YD·2023-10-08 15:50

【机器学习】svm

参考sklearn中SVC中的参数说明与常用函数_sklearnsvc参数-CSDN博客https://blog.csdn.net/transformed/article/details/90437821

Bing_Zoey·2023-10-08 14:37

matlab数学建模方法与实践笔记汇总

txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m柱状分布图常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维PCA笔记3：常用数学建模方法1.一元回归一元线性回归

是Yu欸·2023-10-08 10:15

最最最简单的线性回归的例子

fromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltmodel=linear_model.LinearRegression()X=[[1.01

广州老李·2023-10-08 08:41

菜鸟学R语言（回归分析1）

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。

邱德勋·2023-10-08 06:26

Sklearn入门

Scikitlearn也简称sklearn,是机器学习领域当中最知名的python模块之一.Sklearn包含了很多种机器学习的方式:Classification分类Regression回归Clustering

Chen_Chance·2023-10-08 06:52

R²决定系数

R2R^2R2（决定系数）是一个用于衡量统计模型拟合数据的指标，通常用于线性回归分析。它表示模型所解释的因变量（目标变量）方差的比例，范围从0到1。

Chen_Chance·2023-10-08 06:45

【R语言数据分析三：回归分析】（5.30更新）

1.简单线性回归(单元)单元线性回归与线性拟合基本一致。library(MASS)data(whiteside)head(whiteside)#取子集df<-subset(whi

lkj666·2023-10-08 02:00

机器学习小总结+导图

如果只是使用，sklearn库看上去挺简单的，fit，transform，predict几下就搞定了，参数也就那几个，不会搜一下，大不了网格搜索、交叉验证。如果止于这，好像有点浅。

赤色要塞满了·2023-10-08 01:56

逻辑回归

逻辑回归线性回归to逻辑回归本质：逻辑回归的本质就是在线性回归的基础上做了一个非线性的映射（变换），使得算法具有非线性的属性。Q1:为什么要加这个非线性的变换呢？

SummerTan·2023-10-07 22:11

自动化机器学习AutoML之flaml：利用flaml框架自动寻找最优算法及其对应最佳参数python

AutoML一、自动化机器学习包简介1、H2O（Python，R，Java，Scala）2、auto-sklearn（Linux，Python）3、FLAML（Python）4、AutoGlueon（安装比较啰嗦

清木!·2023-10-07 21:08

遇见错误：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

这是一个决策树的预剪枝问题，当我想要用accuracy_score等sklearn自带函数进行评估时，出现了报错ValueError:Classificationmetricscan’thandleamixofbinaryandcontinuoustargets

littlebamboo小竹子·2023-10-07 20:46

金融风控之贷款违约预测挑战赛 Task3

1、导入数据略2、查看数据略3、特征工程fromtqdmimporttqdmfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBest

怕热的波波·2023-10-07 14:24

Python 机器学习入门之线性回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归线性回归系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降总结前言最近在上机器学习的课程

bug别找我·2023-10-07 10:19

python机器学习之梯度下降法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法梯度下降法系列文章目录前言一、梯度下降法1.梯度下降法简介2.基本原理梯度下降函数效果展示前言上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解

bug别找我·2023-10-07 10:17

打卡第一次

第一节：线性回归部分（从0实现和用torch实现）：1.torch中：index_selcet(a,0,j)其中，a表示被选择的目标，0表示按行索引，j为索引，j为torch.tensor([])形式2

桉豆子·2023-10-07 10:01

机器学习必修课 - 使用管道 Pipeline

1.运行环境：GoogleColabimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split!

练习两年半的工程师·2023-10-07 05:13

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.2深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享

4.2模型参数的访问、初始化和共享在3.3节（线性回归的简洁实现）中，我们通过init模块来初始化模型的参数。我们也介绍了访问模型参数的简单方法。

蒸饺与白茶·2023-10-07 03:24

深度学习入门01 - 回归

文章目录线性回归生成随机数据设置batch设置网络方法01-快速搭建方法02-继承类的方式拟合非线性函数线性回归目标：拟合出一条直线y=w⊤x+by=\mathbf{w}^\top\mathbf{x}+

HDU_Ang·2023-10-07 02:22

Pytorch笔记之回归

文章目录前言一、导入库二、数据处理三、构建模型四、迭代训练五、结果预测总结前言以线性回归为例，记录Pytorch的基本使用方法。

Mr_Stutter·2023-10-06 22:47

终章：模型搭建与评估

用sklearn中的函数对数据集进行建模。首先对数据集进行切割，分成训练集和测试集。然后插入模型，这里选择的是逻辑回归模型和随机森林模型。

小憨豆·2023-10-06 21:23

python numpy库作用_python常用库 - NumPy 和 sklearn入门

numpy库可以用来存储和处理大型矩阵，并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足，正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器；sklearn是python著名的机器学习库

weixin_39778003·2023-10-06 20:16

GCN详解

a⃗\vec{a}a向量a‾\overline{a}a平均值a‾\underline{a}a下横线a^\widehat{a}a(线性回归，直线方程)y尖a~\widetilde{a}aa˙\dot{a}

刘某某.·2023-10-06 19:30

3.2&3.3 线性回归的从零开始实现|Pytorch简洁实现

学习链接：李沐老师的动手深度学习v2书、视频链接代码部分的理解笔记。1、生成数据2、读取数据集3、初始化模型参数4、定义模型5、定义损失函数6、定义优化算法7、训练importrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l#1、生成数据#根据给定参数，生成带噪音的训练数据集defsynthetic_data(w,b,num_examples):X=torch.no

谢桥光·2023-10-06 18:09

线性回归的从零开始实现(pytorch)

#1.定义一个线性回归函数，返回值为自变量X和函数值ydefsynthetic_data(w,b,num_examples):#******************1.1定义1000x2大小的数据集X*

千千一面、·2023-10-06 18:39

Pytorch从零开始实现线性回归

线性模型(LinearModel)是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个d维样本[z1，⋅⋅,za]T[z_1，··,z_a]^T[z1，⋅⋅,za]T，其线性组合函数为f(x,w)=w1x1+w2x2+⋯+wdxd+b=wTx+b,\begin{aligned}f(\mathbf{x},\mathbf{w})&=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+

AI阿远学长·2023-10-06 18:38

从零开始学习线性回归：理论、实践与PyTorch实现

文章目录介绍基本知识代码实现完整代码总结介绍线性回归是统计学和机器学习中最简单而强大的算法之一，用于建模和预测连续性数值输出与输入特征之间的关系。

小馒头学python·2023-10-06 18:07

ydata-quality数据质量评估简单介绍

摘要ydata-quality是一个用于数据质量的库，类似sklearn之于机器学习。通过数据多阶段流程开发评估数据质量。

superY25·2023-10-06 17:14

机器学习基础之《回归与聚类算法（1）—线性回归》

一、线性回归的原理1、线性回归应用场景如何判定一个问题是回归问题的，目标值是连续型的数据的时候房价预测销售额度预测贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子2、线性回归定义线性回归(Linearregression

csj50·2023-10-06 15:35

使用Python进行逻辑回归建立评分卡的完整示例代码，包括数据预处理、分箱、特征工程、共线性剔除、模型评估和信用评分规则制定的过程

废话不多说直接上代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score

田晖扬·2023-10-06 15:05

逻辑回归与评分卡

然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少，自我感觉质量都挺不错的。目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM：https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051《MachineLearning

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

python sklearn 梯度下降法_梯度下降法及一元线性回归的python实现

梯度下降法及一元线性回归的python实现一、梯度下降法形象解释设想我们处在一座山的半山腰的位置，现在我们需要找到一条最快的下山路径，请问应该怎么走？

weixin_39553272·2023-10-06 13:15

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