Sklearn线性回归

Logistic Regression with a Neural Network mindset _吴恩达老师深度学习课后作业

1.背景补充Logistic回归是一种广义线性回归（generalizedlinearm
佳雨初林·2023-09-20 17:04

LightGBM调参与模型权重可视化

构建模型与调参importlightgbmaslgbimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
帅气地沉迷于学习无法自拔·2023-09-20 15:43

python中的标准化

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata=[[1,2,3],[4,5,6]]#对数据进行标准化处理#.实例化转换数据的对象trans=StandardScaler
宁小寒·2023-09-20 14:52

python数据标准化

defdatastandard():fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpx=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.
weixin_33973609·2023-09-20 14:22

DataWhale-01-线性回归

线性回归的概念1、线性回归的原理线性回归的一般形式:有数据集,其中,其中n表示变量的数量，d表示每个变量的维度。
evanzh7·2023-09-20 13:10

sklearn调包侠之K-Means

K-Means算法k-均值算法（K-Means算法）是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题。算法流程K-Means聚类首先随机确定K个初始点作为质心（这也是K-Means聚类的一个问题，这个K值的不合理选择会使得模型不适应和解释性差）。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，就是为每个点找到距其最近的质心（这里算的为欧式距离，当然也可以使用其他距离），并将其分配该质心所对应的簇；
罗罗攀·2023-09-20 10:48

如何使用pyspark统计词频？

算法包括分类与回归、支持向量机、回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、协同
shadowcz007·2023-09-20 05:51

【DL】使用pytorch从零实现线性回归

1.线性回归简介此内容主要依据李沐老师的《动手学深度学习》课程，同时结合了网络上其它资料和自己的理解。
None072·2023-09-20 04:29

手刻 Deep Learning -第壹章 -PyTorch教学-激励函数与感知机入门（上）

一、前言本文接续前篇教学Pytorch与线性回归，本文着重在ActivationFunction（中文称激励函数），我们会介绍激励函数（也有人称激活函数？激发函数？）
无水先生·2023-09-20 01:08

pytorch学习---实现线性回归初体验

假设我们的基础模型就是y=wx+b,其中w和b均为参数，我们使用y=3x+0.8来构造数据x、y，所以最后通过模型应该能够得出w和b应该分别接近3和0.8。步骤如下：准备数据计算预测值计算损失，把参数的梯度置为0，进行反向传播更新参数方式一该方式没有用pytorch的模型api，手动实现importtorch,numpyimportmatplotlib.pyplotasplt#1、准备数据lear
韭菜盖饭·2023-09-19 23:44

Python实现机器学习（下）— 数据预处理、模型训练和模型评估

使用python，结合sklearn、Pycharm进行编程，介绍iris（鸢尾花）数据集，建立AI模型并评估其表现。本节课主要面向刚毕业高中生、大学生、硕士生等对AI行业充满向往的同学们！
小哥谈·2023-09-19 21:48

线性回归原理（李沐老师学习笔记）

目录1线性回归的定义1.1线性回归的基本元素1.1.1线性模型1.1.2损失函数1.1.3为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4随机梯度下降2自动求导2.1标量链式法则2.2标量对向量求导2.3
maggieyiyi·2023-09-19 17:10

R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24742原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。摘要有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。介绍有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数
·2023-09-19 17:30

线性回归预测PM2.5值

文章目录一、问题描述二、设计简要描述三、程序清单四、结果分析五、调试报告六、实验总结一、问题描述希望用线性回归解决问题：给定某个地区连续9小时包括PM2.5在内的18项污染物每小时的数据，预测第10个小时的
CSU迦叶·2023-09-19 17:52

sklearn库简介与实例

官方文档的代码化一、简介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
VABIS_VHAS·2023-09-19 11:32

特征工程-指标筛选

在数据预处理之后，我们同时也会构造很多的指标，无论是根据业务逻辑，还是粗暴的特征交叉（可用sklearn的PolynomialFeatures）进行构建特征，最后，我们都需要选择有意义的特征进行训练。
神采奕奕的奕·2023-09-19 10:45

python：岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Lasso Regression）

文章目录一、岭回归二、Lasso回归岭回归（RidgeRegression）、Lasso回归（LassoRegression）和普通最小二乘法（OLS，OrdinaryLeastSquares）都是线性回归
_乐多_·2023-09-19 06:13

量化投资，动量策略的一点实践

算法上的难点是怎么估计alpha和delta由于羊群效应的局部性，短期可以用线性回归得到局部的alpha；然后用alpha的差分，再回归一次（线性）得到delta选择alp
zhyuli·2023-09-19 05:57

【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力
小手の冰凉·2023-09-19 05:10

超参数

kNN算法没有模型参数kNN算法的k是典型的超参数sklearn的kNN算法的超参数sklearn.neighbors.KNeighborsClassifiern_neighbors:int,optional
Waldo_cuit·2023-09-19 00:51

深度学习——线性神经网络一

深度学习——线性神经网络一文章目录前言一、线性回归1.1.线性回归的基本元素1.1.1.线性模型1.1.2.损失函数1.1.3.解析解1.1.4.随机梯度下降1.1.5.用模型进行预测1.2.向量化加速
星石传说·2023-09-18 23:18

机器学习实战--线性回归建模

image本文将用“泰坦尼克船员获救预测”这一案例展示一下使用线性回归建模的流程。1.数据理解首先导入原始的数据并展示数据的前5行，大致了解一下数据的情况。
PM见闻·2023-09-18 21:42

无监督机器学习

sklearnpreprocessing2.fromsklearn.clusterimportDBSCANy_pred=DBSCAN().fit_predict(X)plt.scatter(X[:,0]
阿昀姑娘在南方·2023-09-18 20:38

sklearn的datasets库初学

fromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionloaded_data=datasets.load_boston
weixin_47552564·2023-09-18 11:53

机器学习 jupyter Python 线性回归（自己写的算法）

一、寻找最佳拟合曲线线性回归的目的是预测数值型的目标值。对给定的样本点用直线(平面)进行拟合，求解最佳直线(平面)的过程，就是求解回归方程的过程。
十旬叶大叔·2023-09-18 10:01

简单线性回归R和Python预测身高体重国内生产总值二氧化碳排放量

R简单线性回归简单线性回归简单线性回归是一种统计技术，用于显示一个因变量和一个自变量之间的关系。因变量表示为Y，而自变量表示为X。变量X和Y线性相关。
亚图跨际·2023-09-18 07:50

机器学习算法基础--Generalized Linear Regression Model

目录1.数据的处理及查看2.数据的处理及可视化3.模型的创建与拟合4.算法可视化效果图5.多维度模型可视化线性回归讲了很多次了，广义线性回归无非就是拟合的多项式曲线的次数的变化，就不再推导公式和算法流程了
Danceful_YJ·2023-09-18 06:56

一个例子来使用sklearn中的TfidfVectorizer

TfidfVectorizer作用将文本进行向量化表示。原理这里的tf(termfrequency)是词的频数，idf（inversedocumentfrequency）是这个词的逆文档频率。假设有文档集合如下：train=["ChineseBeijingChinese","ChineseChineseShanghai","ChineseMacao","TokyoJapanChinese"]其中列
音程·2023-09-18 05:16

05模型建立与评价

线性回归算法、BP神经网络算法、决策树、支持向量机、KNN等无监督学习：自动对输入的资料进行分类或分群，以寻找数据的模型和规律。
糖雪球_ae18·2023-09-18 02:44

sklearn评分函数roc_auc_score和f1_score中参数average的说明

roc_auc_score和f1_score中参数average的说明本文记录在python第三方库sklearn的两个评分函数sklearn.metrics.roc_auc_score（计算AUC）和
hxh207·2023-09-17 23:41

python sklearn_【Python】使用Python进行主成分分析，,使用sklearn库

【Python】使用Python进行主成分分析，,使用sklearn库使用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_39545329·2023-09-17 23:24

线性回归网络

线性回归的从零开始实现  线性回归是理解机器学习的基础，它经常用来表示输入和输出之间的关系。  
Alzh·2023-09-17 21:25

李沐深度学习笔记3.3简洁实现线性回归

3.3简洁实现线性回归#生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor
菜鸟思如·2023-09-17 17:51

机器学习算法总结

回归算法线性回归算法：支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet）非线性回归算法二元决策树：分割点评价标准是基尼不纯性度量和信息增益自举集成
doverxu·2023-09-17 16:03

机器学习算法基础--逻辑回归

1.数据获取及处理importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportnumpyasnp#从Excel读取数据data
Danceful_YJ·2023-09-17 13:34

matlab GPR高斯过程回归与股票价格预测

如果我们期望底层函数是线性的，且可以对输入数据做一些规范化假设，那么我们可以使用最小二乘法来线性回归（直线拟合）。
哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:49

【机器学习】文本多分类

使用的是jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做
JaxHur·2023-09-17 09:23

运用sklearn进行主成分分析(PCA)代码实现

答案就是：基于sklearn的主成分分析代码实现，使用PCA类进行无监督数据降维，仍然以葡萄酒数据集wine.data为案例，本文将运用sklearn封装
联旺·2023-09-17 09:05

线性回归方程

性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是变量间的相关关系中最重要的一部分，主要考查概率与统计知识，考察学生的阅读能力、数据处理能力及运算能力，题目难度中等，应用广泛．线性回归方程公式规律总结
Risehuxyc·2023-09-17 08:45

PyTorch深度学习（二）【反向传播、用pytorch实现线性回归】

反向传播弄一个简单点的，两层的神经网络:加入激活函数：（不加激活函数的神经网络就是一个线性回归模型）用到的损失函数：pytorch里面的数据存储：tensor，它可以存标量、向量、矩阵、高维度数据等。
每天都是被迫学习·2023-09-17 06:17

机器学习（16）---聚类(KMeans)

聚类一、聚类概述1.1无监督学习与聚类算法1.2sklearn中的聚类算法二、KMeans2.1基本原理2.2簇内误差平方和三、sklearn中的KMeans3.1所用模块3.2聚类算法的模型评估指标3.3
冒冒菜菜·2023-09-17 06:11

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】

在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。
cx-young·2023-09-17 05:08

利用PCA科学确定各个指标的权重系数

我们可以通过下列代码获取需要的所有数据：importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCA#创建一个数据np.random.seed(0)data=np.random.random
清纯世纪·2023-09-17 05:52

手刻 Deep Learning -第壹章-PyTorch入门教学-基础概念与再探线性回归

一、前言本章会需要微分、线性回归与矩阵的基本观念这次我们要来做PyTorch的简单教学，我们先从简单的计算与自动导数（autograd/微分）开始，使用优化器与误差计算，然后使用PyTorch做线性回归
无水先生·2023-09-17 05:47

机器学习的基本代码

步骤1：导入必要的库```pythonimportpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.model_selectioni
IKUN家族·2023-09-17 04:01

R语言预测海藻频率（多元线性回归、回归树、组合随机森林）

背景介绍背景：河流中海藻的集中爆发不仅会对河流的生态环境造成破坏，还会影响河流的水质。需求：基于以往的观测数据，对河流中海藻的爆发情况进行预测并采取必要防范措施以提高河流的水质量。方法：以海藻样本数据为数据集，通过数据挖掘的方式分析影响海藻爆发的主要因素，并通过构建预测模型，对海藻的爆发情况进行事先预测。结合刚刚学习R语言，进行分析数据集加载通过DMwR包来对海藻数据进行加载，并设定表头等数据。如
QQ未来星·2023-09-17 04:17

f-score+svm特征选择过程pipeline

/use/bin/envpythonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportitertoolsfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportma
狼无雨雪·2023-09-17 02:05

机器学习预测CPU占有率

模型一：线性回归模型importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromskl
咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:44

如何构建线性回归模型 - 机器学习示例

在本教程中，您将学习如何构建线性回归模型。这是您在学习机器学习时首先要做的事情之一，因此它将帮助您迈出进入这个竞争激烈的市场的第一步。目录目录先决条件什么是线性回归？评估指标R平方均方根误差
wly476923083·2023-09-16 21:00

python——机器学习：sklearn特征选择feature_selection

sklearn中feature_selection模块提供了一些特征选择方法。可以通过dir()的方法整体看一下。
兰泽S·2023-09-16 18:56
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