Sklearn线性回归

K折交叉验证——cross_val_score函数使用说明

此时就需要进行交叉验证的方法，sklearn给我们提供了相应的cross_val_score函数，可对数据集进行交叉验证划分。
beyond谚语·2023-10-02 09:25

机器学习笔记

1.线性回归模型2.损失函数3.梯度下降算法多元特征的线性回归当有多个影响因素的时候,公式可以改写为:
半岛铁盒@·2023-10-02 07:01

评估指标Pre\Rec\F1\AUC

即正负样本之间预测的gap越大，auc越大.来自https://blog.csdn.net/pearl8899/article/details/126129148importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc
cloudless_sky·2023-10-02 05:22

sklearn 增量学习

sklearn提供了几种办法，一是从根本上节省空间，二是流式读取，三是节省每次运行时的数据量。1.流式数据要给算法流式数据或小batch的数据。读入数据的一部分？
吹洞箫饮酒杏花下·2023-10-02 01:13

数学与统计虐我千百遍……

被数学和统计虐惨的我广义线性模型广义可加模型广义估计方程线性混合模型线性相加模型广义线性混合模型一般线性模型……~多重线性回归多元线性回归多元方差分析协方差分析……泊松回归负二项回归零膨胀模型零膨胀负二项模型零膨胀泊松模型
飘乐云·2023-10-01 15:44

MNIST手写数字识别

该数据集由美国国家标准与技术研究所（NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)）发起整理，其包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图片的尺寸为28x28线性回归我们尝试通过线性回归模型识别手写数字
Hufft·2023-10-01 11:25

线性回归与逻辑回归的区别

线性回归以经典的预测房价为例，假设样本为（X,yiX,y_iX,yi），其中X是多维变量（X=(x1,x2...xn)X=(x_1,x_2...x_n)X=(x1,x2...xn)），属性包括房子大小，
likewind1993·2023-10-01 09:50

深度学习 一：Deep Learning基本概念及线性、非线性回归对比分析（sigmoid v.s. ReLU）

DeepLearning1.IntroductionofMachine/DeepLearning2.Howtofindafunction?2.1.FunctionwithUnknownParameters2.2.DefineLossfromTrainingData3.Optimization4.MachineLearningissosimple5.Non-linearmodels5.1.Sigmo
Amyniez·2023-10-01 06:58

Linear Regression

在线性回归模型中，我们分为单元线性回归和多元线性回归（MultivariateLinearRegression）。在进行线性回归计算之前，我们第一步首先完成特征缩放（FeatureScaling）。
HengGeZhiZou·2023-10-01 03:15

【matplotlib】降维 可视化

参见：sklearn.manifoldhttps://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.manifold下面是正文内容
学渣渣渣渣渣·2023-10-01 02:00

格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像，可以应用于故障诊断等多个领域

utf-8-*-"""CreatedonSatSep3021:35:362023@author:pony"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdata
深度学习的奋斗者·2023-10-01 01:30

机器学习——k-均值算法（聚类）

机器学习专栏：机器学习专栏文章目录k-均值（k-means）聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法k-均值
Tao_RY·2023-10-01 00:33

【深度学习】实验18 自然语言处理

文章目录自然语言处理分词技术1.正向最大匹配算法2.HanLP常用方法3.Jieba常用方法构建词向量1.基于sklearn构建One-hot词向量2.基于gensim构建word2vec词向量附：系列文章自然语言处理自然语言处理
Want595·2023-09-30 16:36

python主成分分析各变量重要性_【Python】使用Python进行主成分分析

使用sklearn库中的PCA类进行主成分分析。导入要用到的库，还没有的直接pip安装就好了。
weixin_39534121·2023-09-30 15:09

【冰糖Python】scikit-learn中的random_state参数

sklearn中的一个重要参数是random_state，用于控制随机数生成器，即设定随机种子。比如，在train_test_split，svm.SVC中均存在random_state参数。
冰糖不在家·2023-09-30 15:37

写预测股票的python程序

可以使用第三方库如pandas_datareader或者yfinance获取数据.数据预处理:获取到的数据可能存在缺失值或者异常值,需要进行清洗和预处理.模型选择:需要选择合适的模型进行股票预测,常见的模型有线性回归
黄涵奕·2023-09-30 12:56

【NLP】机器学习中的可能考点

1、推导线性回归的损失函数，最小二乘法中心极限定理，每个样本误差独立同分布，似然函数2、正则l1,l2的区别限制模型参数，减小过拟合lasso回归l1会产生稀疏矩阵（很多0值）岭回归l2弹性网络l1+l23
Du恒之·2023-09-30 09:42

归一化（Normalizer）

进行数据预处理为啥要进行归一化1.因为不同的特征差异不具有可比性不进行归一化，由于不同特征差异较大，采取梯度下降算法寻找最优解的过程中，迭代次数比较多归一化之后，迭代次数少，加速模型进行训练哪些算法必须进行归一化1.线性回归
完◎笑·2023-09-30 01:31

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？
春人.·2023-09-29 17:05

机器学习实战（基于Sklearn和tensorflow）第三章 分类 学习笔记

机器学习实战书籍第三章例子学习笔记书中源码，here本文地址，here要分为Mnist数据处理、交叉验证、混淆矩阵、精度、多分类问题等。分类加载数据可以从本地下载fetch_mldata下载较慢，可以下载到本地链接：https://pan.baidu.com/s/1fAInuofJ_MJJfvNjY1djsg提取码：e462在当前工程目录下新建并拷贝自己下载文件datasets/mldata/mn
hirolin·2023-09-29 16:56

机器学习——一元线性回归构造直线，并给出损失函数

注意具体实现最终成果代码思考：Question在二维平面有n个点，如何画一条直线，使得所有点到该直线距离之和最短如果能找到，请给出其损失函数问题分析1.概念补充关于损失函数：也即代价函数，是一个量化误差的表达式参考链接：线性回归与非线性回归
JSU_曾是此间年少·2023-09-29 14:11

有监督学习 与 非监督学习 差异

包括所有的回归算法和分类算法，例如线性回归、决策树、朴素贝叶斯等。无监督学习：训练集只有输入（没有输出）组成。包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。
低调的风·2023-09-29 14:57

机器学习-线性回归模型

数据集中的每个数据对可以看做空间中的一个点，那么线性回归问题就是试图学得一个超平面，使得数据集中的点尽量落在或者靠近这个超平面。衡量与之前的差别，可以采用均方误差这种性能度量。
aier_wiki·2023-09-29 09:05

超分辨率地震速度模型

文献分享1.MultitaskLearningforSuper-Resolution原题目：MultitaskLearningforSuper-ResolutionofSeismicVelocityModel
uodgnez·2023-09-29 05:06

sklearn 决策树无法处理类别特征

温故知新,没事儿又去看看以前的code.1.前言之前写了篇利用sklearn对红酒数据集分类.其中,红酒数据集是长这样的:而西瓜数据集是长这样的:很明显,前者属于浮点特征型数据,后者则是类别特征型数据.
uodgnez·2023-09-29 05:35

k-近邻算法 ---sklearn

k-近邻算法也称为knn算法,可以解决分类问题,也可以解决回归问题.1.算法原理k-近邻算法的核心思想是未标记样本的类别,由距离其最近的\(k\)个邻居投票来决定.假设,我们有一个已经标记的数据集,即已经知道了数据集中每个样本所属的类别.此时,有一个未标记的数据样本,我们的任务是预测出这个数据样本所属的类别.k-近邻算法的原理是,计算待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离,取距离最近的\(k\)
uodgnez·2023-09-29 05:34

DL笔记

看不懂再看算法第四版-易）→leetcode）→numpy,pandas（官方10minutestopandas）,matplotlib等库，有书→机器学习基础算法（GitHub手写机器学习算法，siraj线性回归的视频
吴成助·2023-09-29 00:40

工业蒸汽量预测（速通二）

工业蒸汽量预测（二）特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4
盖盖的博客·2023-09-28 23:28

30、机器学习数据集与数据转换

sklearn中的数据集：datasets.load_()获取小规模数据集，数据包含在datasets里，datasets.load_()获取小规模数据集，数据包含在datasets里。
mssssssssss2·2023-09-28 22:39

逻辑回归

逻辑回归说的是数据的分类，估计的是一个离散值线性回归用来估计某个连续值，如果用线性回归来归类，预测值是0.10.2而不是1和0。
Bounty_Hunter·2023-09-28 19:33

逻辑回归和线性回归的异同点

逻辑回归和线性回归的异同点如果你光说名词相近，那面试官就要打你了。不同点逻辑回归与线性回归最大的区别，即逻辑回归中的因变量为离散的，而线性回归中的因变量是连续的。
GhostintheCode·2023-09-28 17:01

科大讯飞-脑PET图像分析和疾病预测挑战赛(一)

报错尝试：sklearn安装后面根据一篇博客才知道，sklearn不能直接安装，需要先安装scipy最后就能直接运行了，但是又出现了一大难点，numpy包有报错了，不得不说，dependance尤其严重
Li&&Tao·2023-09-28 10:28

【Pytorch笔记】3.数学运算

深度之眼官方账号-01-03-mp4-张量操作与线性回归torch.add()功能：逐元素计算input+alpha×other。
xhyu61·2023-09-28 08:23

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（4）：相关性分析（附源码和实现效果）

实现代码importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=load_breast_cancer
数据杂坛·2023-09-28 03:01

不只是线性回归（1）：稳健回归

Intro线性回归（LinearRegression）是机器学习的基本方式，但为了提升其性能，人们发明了无数优化方式。
uglybachelor·2023-09-28 03:10

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（5）：递归特征消除（附源码和实现效果）

实现代码fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.feature_selectionimportRFEimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportmat
数据杂坛·2023-09-28 03:57

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

逻辑回归的本质还是线性回归，母体函数是线性回归函数，只不过将结果值代入Sigmoid函数转换为0到1之间的数
南山十一少·2023-09-28 00:26

逻辑回归模型的简介及python代码实现

文章目录1逻辑回归简介1.1回归步骤1.2逻辑回归与多重线性回归2逻辑回归模型算法原理2.1逻辑回归模型的数学原理2.2逻辑回归模型的代码实现2.3逻辑回归模型的深入理解2.4多分类逻辑回归模型演示总结
日常脱发的小迈·2023-09-28 00:22

吃瓜笔记02：【西瓜书+南瓜书】第3章 线性模型

在最简单的情况下，线性模型的一般公式可以表示为：3.2线性回归线性回归是一种基本的回归分析
WH_Z0v0·2023-09-28 00:18

影像组学学习笔记(7)-特征筛选之LASSO回归(代码)

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(7)主要介绍:特征筛选之LASSO回归分析(代码实现)importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLassoCVx
北欧森林·2023-09-27 22:48

线性回归&逻辑回归&正则化

本文为《吴恩达机器学习》课程笔记线性回归代价函数CostFuction它的目标是:选择出可以使得建模误差的平方和能够最小的模型参数批量梯度下降BatchGradientDescent是学习率（learningrate
susion哒哒·2023-09-27 20:50

【李沐深度学习笔记】线性回归的简洁实现

课程地址和说明线性回归的简洁实现p4本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。
魔理沙偷走了BUG·2023-09-27 20:58

用 Python 实现数据集的分割，将数据集分为训练集和测试集

本文将介绍如何使用Python中的Sklearn实现数据集分割。
完美代码·2023-09-27 20:18

第四天-模型选择

fromsklearn.model_selectionimportKFoldkf=KFold(12,3，shuffle=Tru
徐凯_xp·2023-09-27 15:54

数据规范化笔记

最小－最大规范化（min-maxnormalization）fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX_train=np.array([[1.,-1
大鹏的NLP博客·2023-09-27 15:48

MOOC例题

：自动化第三方库安装#BatchInstall.pybatch批量install安装importos#lib库文件创建一个集合libs={'numpy','matplotlib','pillow','sklearn
Emily_ASL·2023-09-27 10:48

我的数据科学之路-线性回归

线性回归是典型的监督学习过程，通过已有（带标记）的数据训练一个模型，然后用这个模型来根据新的输入预测结果。还是从房价预测开始。
人间一咸鱼·2023-09-27 04:29

【机器学习、python】线性回归

回归分析中，变量与因变量存在线性关系用sklearn求解线性回归#导入文件fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_scoreimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspddat
岩塘·2023-09-26 23:33

【机器学习、python】KNN

监督式，提升精度#2d类别划分fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpdata
岩塘·2023-09-26 23:32

一些个预处理什么的

fromsklearn.metricsimportmean_squared_errormean_squared_error(y_test,y_predict)连续性与连续性变量相关性计算importnumpyasnpX
月岛雫-·2023-09-26 21:17
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