Sklearn线性回归第48页

数据分析方法-决策树

大家好，这篇文章我们探讨下，决策树算法的相关的知识，决策树是一种分类算法，现在也可以应用与回归，决策树算法的实现有很多种，你可以写Python代码，也可以调用现成的sklearn包实现！

洛水青柳2017·2023-09-26 19:31

五、核支持向量机算法(NuSVC，Nu-Support Vector Classification)（有监督学习）

算法思路本质都是SVM中的一种优化，原理都类似，详细算法思路可以参考博文：三、支持向量机算法(SVC，SupportVectorClassification)（有监督学习）二、官网API官网APIclasssklearn.svm.NuSVC

beyond谚语·2023-09-26 12:13

机器学习小白理解之一元线性回归

关于机器学习，百度上一搜一大摞，总之各有各的优劣，有的非常专业，有的看的似懂非懂。我作为一名机器学习的门外汉，为了看懂这些公式和名词真的花了不少时间，还因此去着重学了高数。不过如果不去看公式，而只去理解机器学习要干的事情，那么就比较容易看懂如何去理解那些公式和专有名词了，下面我以我的一些拙见来理解一下机器学习（全程无公式，只有理解）。一、假设一个场景有好多好多珠子要用签子一口气串起来，但不能动珠子

monsterk1·2023-09-26 10:37

Python实战实例代码-网络爬虫-数据分析-机器学习-图像处理

机器学习-图像处理Python实战实例代码1.网络爬虫1.1爬取网页数据1.2爬取图片1.3爬取动态数据（使用Selenium）2.数据分析2.1数据清洗2.2数据变换2.3数据聚合3.机器学习3.1线性回归

华为奋斗者精神·2023-09-26 09:38

PyTorch 深度学习之用PyTorch实现线性回归Linear Regression with PyTorch(四)

0.Revision1.PyTorchFashion2Preparedataset广播机制loss3Designmodel文档callable4ConstructLossandOptimizer5TrainingCycle总结Testmodel

河图洛水·2023-09-26 05:49

基于R语言分位数回归丨线性回归假设与分位数函数、线性分位数回归、贝叶斯分位数回归、超越线性分位数回归等

目录专题一线性回归假设与分位数函数讲解专题二线性分位数回归【代码实践】专题三贝叶斯分位数回归【代码实践】专题四超越线性分位数回归（一）【代码实践】专题五超越线性分位数回归（二）【代码实践】更多应用回归是科研中最常见的统计学研究方法之一

WangYan2022·2023-09-26 05:38

忠教·2023-09-26 01:00

异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》

前者的代表是线性回归，后者一个典型的例子是主成分分析。本文将

汀、人工智能·2023-09-25 23:14

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

Rover Ramble·2023-09-25 22:55

sklearn学习1:常用线性模型

1.1常用线性模型1.1.1线性回归，LinearRegression>>>fromsklearnimportlinear_model>>>reg=linear_model.LinearRegression

DDDDavid·2023-09-25 21:01

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（3）：迭代删除法：Leave-one-out（附源码和实现效果）

实现功能迭代地每次删除一个特征并评估准确性实现代码fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy

数据杂坛·2023-09-25 18:35

李沐深度学习-08 线性回归

P1线性回归1.2.3.线性模型可以看作是单层神经网络，神经网络通常用这样图表示。输出的维度是1，每一个箭头表示一个权重w(i)。我们称之为单层神经网络，因为忽略输入层inputlayer。

咚风白·2023-09-25 17:26

李沐深度学习笔记（利用pytorch的深度学习框架实现线性回归）

1.主要代码：#线性回归的简单实现importtorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2l#获取数据集true_w=torch.tensor

小蔡是小菜·2023-09-25 17:25

3.1 线性回归【李沐动手学深度学习】

5.参数学习6.显式解总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显式解线性回归可以看作单层神经网络

iCiven·2023-09-25 17:54

李沐深度学习记录1：零碎知识记录、08线性回归

简要记录，以便查阅~一、零碎知识x.numel()：看向量或矩阵里元素个数A.sum()：向量或矩阵求和，axis参数可对某维度求和，keepdims参数设置是否保持维度不变A.cumsum：axis参数设置沿某一维度计算矩阵累计和x*y:向量的按元素乘法torch.dot(x,y):向量的点乘（点积or内积），结果是标量。公式，向量a点积向量b=|a||b|cos两向量夹角。向量点积即x的转置与

smile~。·2023-09-25 17:21

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集

冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

神经网络基础原理（二）----分类问题（含Tensorflow 2.X代码）

举线性回归的例子只是为了从最简单的角度来介绍神经网络的执行流程。神经网络在拟合线性函数方面的确存在得天独厚的优势。

天蒙光·2023-09-25 12:03

神经网络基础数学原理之一----线性回归（含Tensorflow 2.x代码）

本文是关于神经网络的原理的科普文。虽然提到神经网络，不可避免到涉及到一些数学推导的内容（如偏导），但本文尽量做到对一般学历能力（高中、专、本科等）的人都能完全读懂。虽然现在tensorflow的出现，令神经网络已经变成了一套封装良好的API，对于大部分直接使用者来说，不需要深究其中的运算过程及数学原理。但多了解点原理，对问题建模，构建网络，调优，排错来说，是大有陴益的。后面将通过一系列的文章来解释

天蒙光·2023-09-25 12:33

【评论内容关键词提取】多种主流提取算法与大模型测试

文章目录1.写在前面2.TextRank关键词提取算法3.TFIDF算法4.jionlp算法5.sklearn算法6.Rake算法7.hanlp情感分析8.大语言模型1.写在前面做过舆情项目或文本内容情感分析的大家都知道

吴秋霖·2023-09-25 12:01

机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归

实战项目两个问题如下：1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据（多分类问题）进行预测，可以直接使用sklearn中的LR方法，并尝试使用不同的参数，包括正则化的方法

strive鱼·2023-09-25 10:24

【Graph Net学习】GAT代码实战

本文目标就是基于PyG，写个GAT的Demo来实现Cora图分类，这里Cora的读取我自己用sklearn和文本读取，也算是我自己的一点点贡献，方便后者用自己的数据集做二次开发。话不多说，直接上代码。

BoostingIsm·2023-09-25 10:31

逻辑回归算法

逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。

·2023-09-25 09:38

R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24456如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写Metropolis-Hastings代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用RStan。HamiltonianMonteCarlo（HMC）HMC是一种为M

拓端研究室TRL·2023-09-25 08:38

2021-03-16

在阅读了《MT-BioNER:Multi-taskLearningforBiomedicalNamedEntityRecognitionusingDeepBidirectionalTransformers

小小程序员一枚·2023-09-25 05:10

决策树-红酒数据

导入sklearn的决策树、红酒数据集、训练测试切分模块，以及画图的pandas模块importpandasaspdfromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

colorful_stars·2023-09-25 04:56

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.4深度学习基础-softmax回归

3.4softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。

蒸饺与白茶·2023-09-25 02:32

day02-xgboost和lightgbm简单实现

xgboost#从sklearn调入所需要的包fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportxgboostasxgbimportnumpyasnpimportpandasaspd

wenyilab·2023-09-25 01:54

线性回归算法

跟上一篇博客类似这一遍博客会深入讨论线性回归的细节问题。线性回归算法线性回归算法主要解决回归问题（废话），但是使用线性回归一定要假装认为数据一定呈线性。其思想简单，实现容易。

skullfang·2023-09-24 23:06

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

p=4612最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯简单线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。

·2023-09-24 22:18

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。

·2023-09-24 22:47

3种数据标准化方法

公式：(x-mean(x))/std(x)使用sklearn.processing()方法fromsklearnimportpreprocessingscaled=preprocess

爱数据的Super科·2023-09-24 16:34

数据标准化

公式：(x-mean(x))/std(x)使用sklearn.processing()方法fromsklearnimportpreprocessingscaled=preprocessing.scale

清纯世纪·2023-09-24 16:33

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法

从白天到早上·2023-09-24 16:35

机器学习线性回归：正规方程与梯度下降

正规方程：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetes#导入数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

从白天到早上·2023-09-24 16:34

利用Python、openCV打造自己的人脸识别AI系统

article/details/72884682,有删节【嵌牛导读】：本文介绍了我自己动手做的一种基于卷积神经网络的人脸识别系统，以python为语言基础，综合应用了keras、opencv、numpy、sklearn

孙昊_cd3f·2023-09-24 15:54

最小二乘法

LeastSquareMethod1、相关的矩阵公式2、线性回归3、最小二乘法3.1、损失函数（LossFunction）3.2、多维空间的损失函数3.3、解析法求解3.4、梯度下降法求解1、相关的矩阵公式

__TAT__·2023-09-24 14:09

多项式回归（非线性回归）的python代码实现

1.概述在解决回归问题中，很多数据集中输入空间与输出空间并非完全呈线性关系，使用线性回归无法解决此类问题。

南山十一少·2023-09-24 11:11

python进行多元非线性回归_免费Python机器学习课程二：多元线性回归

从头开始学习为Python中任意数量的变量开发多元线性回归。线性回归可能是最简单的机器学习算法。对于初学者来说非常好，因为它使用简单的公式。因此，这对学习机器学习概念很有帮助。

weixin_39606799·2023-09-24 11:10

python非线性回归模型_非线性回归模型多项式回归

回归分析可分为线性回归和非线性回归。线性回归分析相信大家都已经非常熟悉了，它主要分析有线性回归趋势的两个变量间的关系。

weixin_39665302·2023-09-24 11:10

python多元非线性回归模型_Python中多维数据样本的非线性回归

试试像这样的编辑：添加了一个使用线性回归结果估计输出的示例函数。

weixin_40008135·2023-09-24 11:10

Matlab与1stOpt多元非线性回归

文章目录1Matlab多元非线性回归21stOpt多元非线性回归使用Matlab和1stOpt对y=b1*x1b2*x2b3*x3b4进行拟合。

A-Chin·2023-09-24 11:36

Python非线性回归预测模型实验完整版

非线性回归预测模型实验目的通过非线性回归预测模型，掌握预测模型的建立和应用方法，了解非线性回归模型的基本原理实验内容非线性回归预测模型实验步骤和过程(1)第一步：学习非线性回归预测模型相关知识。

路上阡陌·2023-09-24 11:05

第3章线性模型

例如：f好瓜(x)=0.2*x色泽+0.5*x瓜蒂+0.3*x敲声+1瓜蒂>敲声>色泽2、线性回归数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中xi=

日月一人·2023-09-24 08:19

深度学习自学笔记一：神经网络和深度学习

如果你对线性回归很熟悉，则可能会用这些数据拟合一条直线。但你可能也发

ironmao·2023-09-24 06:00

三重预测指数炒股

导包：#importingrequiredlibraries导入必要的库函数fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense

神出鬼没，指的就是我!·2023-09-24 06:41

机器学习实验一：使用 Logistic 回归来预测患有疝病的马的存活问题

代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportmatplotlib.pyplotaspl

从白天到早上·2023-09-24 06:05

机器学习线性回归学习总结笔记

线性回归模板：1）获取数据:2）划分数据集：一般使用：train_test_split（）划分数据集的包fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split3

从白天到早上·2023-09-24 06:35

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频什么是频率学派？概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--

拓端研究室TRL·2023-09-24 05:30

第五章多变量线性回归

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。本章含盖5.1多维特征5.2多元梯度下降法5.3多元梯度下降法演练！——特征缩放5.4多元梯度下降法——学习率5.5特征和多项式回归5.6正规方程（区别于迭代方法的直接解法）5.7正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法5.1多维特征n：特征量的数目x^(

tomas家的小拨浪鼓·2023-09-24 05:59

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章（二）

南瓜书视频链接以下是我的学习笔记1、多元线性回归首先跟着视频推了一遍，真的厉害，很清晰怎么来的多元线性回归与一元线性回归同理利用最小二乘法求w和b。

Unicorn婧·2023-09-24 04:32

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