Sklearn线性回归第51页

sklearn学习网站--机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装

sklearn学习网站https://www.scikitlearn.com.cn/sklearn简介scikit-learn是基于Python语言的机器学习工具机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装

luckyjww·2023-09-16 15:06

机器学习之路：基于pytorch实现完成的模型训练套路

小白的机器学习之路（五）引子假设model是你的PyTorch模型创建一个与模型结构一致的新实例加载保存的模型参数假设model是你的PyTorch模型简单的线性回归模型的算法实现，可视化引子当前交通大数据业务的需要

是一个Bug·2023-09-16 15:16

逻辑回归

答案在广义线性模型中，只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来，二分类，其输出标记为，而线性回归产生的预测值，我们只需将实

MaskStar·2023-09-16 14:55

sklearn包中对于分类问题，如何计算accuracy和roc_auc_score？

1.基础条件importnumpyasnpfromsklearnimportmetricsy_true=np.array([1,7,4,6,3])y_prediction=np.array([3,7,4,6,3

sphw·2023-09-16 09:08

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

1）线性回归（LinearRegression)线性回归一般化的描述指通过计算输入变量的加权和，并加上一个常数偏置项（截距项）来得到一个预测值。线性回归预测模型如下（向量形式）：y^=hΘ(X

天才厨师1号·2023-09-16 07:25

logistic回归介绍以及原理分析

，但确是为了解决分类问题，是二分类任务的首选方法，简单来说，输出结果不是0就是1举个简单的例子：癌症检测：这种算法输入病理图片并且应该辨别患者是患有癌症（1）或没有癌症（0）2.logistic回归和线性回归的关系逻辑回归

Taylor George·2023-09-16 07:54

逻辑回归（Logistic Regression）原理（理论篇）

逻辑回归简介及应用二、逻辑回归的原理（1）sigmoid函数（2）输入和输出形式（3）基于目标函数求解参数w三、逻辑回归代码复现一、逻辑回归简介及应用logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

傅瑾颜·2023-09-16 07:51

2023年国赛数学建模C 基于遗传算法和神经网络的销量定价模型

大二上的时候学院有一门课就是数模，没怎么认真听，不过最后的大作业比较认真的拿sklearn的BP神经网络

栗子小鹿·2023-09-16 05:16

机器学习——入门

机器学习算法分类：监督学习：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、逻辑回归目标值是连续型的数据->回归问题线性回归、岭回归无监督学习：没有目标值->无监督学习聚类

王王仙贝~·2023-09-16 04:02

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题

handsomemao666·2023-09-15 22:39

基于Python计算PLS中的VIP值（变量投影重要性分析法）

sklearn中PLS回归模型并没有计算VIP值的方法，但VIP又是很重要的筛选变量方法。下附代码思路与完整代码。

清纯世纪·2023-09-15 21:16

Ubuntu下安装scikit-learn

1.安装依赖在terminal里面直接输入以下命令，这个命令会安装sklearn所需要的依赖，主要包括scipy,numpy一些主流依赖。

墨痕hz·2023-09-15 21:44

第十章应用机器学习的建议

为了解释这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归

Colleen_oh·2023-09-15 19:25

基于Matlab的栅格水平的转折点提取

本文采用分段线性回归模型来进行提取。

画长空_yin·2023-09-15 18:07

非线性世界的探索：多项式回归解密

多项式回归的应用实现多项式回归sklearn中封装的多项式特征在sklearn中使用管道什么是多项式回归？多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。

小馒头学python·2023-09-15 07:11

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

逻辑回归一、逻辑回归概述二、模型、策略和优化（手写）三、w和b的梯度下降公式推导四、例题分析4.1题目4.2解答一、逻辑回归概述 1.逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

如何快速理解线性回归及模型训练？

在机器学习领域内，经常会听到回归问题、线性回归等专业术语，那什么是回归问题，线性回归又是什么意思以及怎么训练一个模型、怎么调整评估模型的预测性能呢，本文将结合网上资料及TensorFlow来训练一个最简单的线性模型并评估其性能优劣

岁与禾·2023-09-15 03:26

人类学习 vs. 机器学习

学习是改造大脑皮层的过程.我们会发现,不同人学习不同东西的能力也不一样,如有些人数学厉害,有些人音乐厉害.同时,也有些牛人,学习到了学习的方法,然后学什么都厉害.对于机器学习而言,学习是优化超参数的过程.如线性回归会获得一组权值向量

闵帆·2023-09-15 01:18

2020-08-20 cross_validation函数移除sklearn0.18版本

在0.18版本以后sklearn中的cross_validation已经移除，其中的函数放到了sklearn.model_selection中。

墨小鱼XL·2023-09-15 00:20

广义线性回归----线性拟合

写这篇文章的主要目的就是建立一个会回拟合的思想；其中目标值y是输入变量x的线性组合。数学概念表示为：如果y^是预测值，那么有：回归的过程就是根据变量x值求的系数w的值，最终进行预测y^的值我们使用python来实现在整个模块中，定义向量w作为coef_，定义w0作为intercept_来存放参数使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。目标函数：我们使用一个最简单的最小二乘法

随机给个名字吧·2023-09-15 00:24

深度学习讲稿（24）

5.2三种梯度下降在上节中，我们使用了梯度下降实现了多元线性回归。如果你仔细看过上面的算法。你就知道，这个算法能够找到一个解是很自然的。对于单个数据点来说，这个解并没有什么意义。

山岳之心·2023-09-14 22:56

《Discovering Statistics Using R》笔记14-线性回归模型诊断-离群值与强影响点

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第七章Regression中的7.7-节做的笔记。使用R进行实操部分来自节。模型诊断概述基于样本数据建立模型后有两个问题要考虑：1.模型对样本数据拟合是否够好？/模型是否被少数样本点所影响？2.模型是否能外推到其他样本？这两个问题是有层次的——先1后2.书中7.7.1对应第1个问题。.7.7.2对应第2个问题。可以通过考察离群值和

新云旧雨·2023-09-14 20:23

梯度下降之线性回归模型

day. day. up!·2023-09-14 19:52

5. 自动求导

5.1向量链式法则①例子1是一个线性回归的例子，如下图所示。5.2自动求导5.3计算图5.4两种模型①b是之前计算的结果，是一个已知的值。

Gosling123456·2023-09-14 19:33

d2l的一些理论知识的整理【1】

目录考试知识整理引言2预备知识2.1.数据操作2.2.数据预处理2.3.线性代数2.4.微积分2.5.自动微分2.6.概率2.7.查阅文档3线性神经网络3.1.线性回归3.2.线性回归的从零开始实现3.3

懒回顾，半缘君·2023-09-14 18:40

分类2-逻辑回归

ntu.edu.tw)http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Logistic%20Regression%20(v3).pdf线性回归

xuanxi·2023-09-14 13:58

ML：使用线性回归实现多项式拟合

介绍注意：这里的代码都是在JupyterNotebook中运行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主页上下载https://github.com/acphart/Hand_on_ML_Algorithm其中的LinearRegression_multi_polynomal.ipynb，直接在JupyterNotebook中打开运行即可，里面还有其他的机器学习算法实现，喜欢可以顺便给个st

ACphart·2023-09-14 12:39

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（9 月 13 日论文合集）

旅途中的宽~·2023-09-14 09:57

最小二乘法的实现与线性回归的应用

1.简介简单线性回归中，您有一个因变量y和一个自变量X。

一拖再拖一拖再拖·2023-09-14 06:15

ChatGPT追祖寻宗：GPT-2论文要点解读

论文地址：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners上篇：GPT-1论文要点解读在上篇：GPT-1论文要点解读中我们介绍了GPT1论文中的相关要点内容，

五点钟科技·2023-09-14 01:37

task3 数据的特征工程

针对xgb等模型的理解lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系LR和树模型基础概念决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略个人的理解是，这些模型大致分为两类，一类是线性模型

欧飞红·2023-09-14 01:45

2、k-means聚类算法sklearn与手动实现

本文将对k-means聚类算法原理和实现过程进行简述算法原理k-means算法原理较简单，基本步骤如下：1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点；2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测分到各中心点所在的类中；3、每类中有若干个观测，计算K个类中所有样本点的均值，作为第二次迭代的K个中心点；4、然后根据这个中心重复第2、3步，直到收敛（中心点不再改

zstar-_·2023-09-14 00:30

回归 Regression

之前讲的逻辑回归是处理分类问题，而线性回归是处理连续问题。与线性回归不同的是，逻辑回归由于其联系函数的选择，它的参数估计方法不再使用最小二乘法，而是极大似然法。

accosmos·2023-09-13 20:24

树回归CART

之前线性回归创建的模型需要拟合所有的样本点，但数据特征众多，关系复杂时，构建全局模型就很困难。之前构建决策树使用的算法是ID3。

accosmos·2023-09-13 20:54

python aic准则_pythonAIC准则下线性回归实现及模型检验案例分析

#coding=utf/8#time:2019/8/11#function:线性回归#author：Karenimportpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportpreprocessingimportstatsmodels.formula.apias

weixin_39622901·2023-09-13 14:58

【深度学习】P1 单层神经网络 - 线性回归（待完成）

单层神经网络-线性回归线性回归基本要素1.模型2.模型训练3.训练数据4.损失函数5.优化算法6.模型预测线性回归与神经网络1.神经网络图以一个简单的房屋价格预测为例，介绍解释线性回归这一单层神经网络。

脚踏实地的大梦想家·2023-09-13 14:43

【Python入门系列】第十一篇：Python机器学习入门

文章目录前言一、环境搭建二、常用的Python机器学习库1.scikit-learn（sklearn）2.TensorFlow3.Keras4.PyTorch5.NumPy6.Pandas三、Python

JosieBook·2023-09-13 13:48

bounding box线性回归

#boundingboxregression原理如图所示绿色框为飞机的GroundTruth(GT)，红色为提取的positiveanchors，即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准，这张图相当于没有正确的检测出飞机。所以我们希望采用一种方法对红色的框进行微调，使得positiveanchors和GT更加接近。对于窗口一般使用四维向量(w,y,w,h)表示，分别表示窗口的中心点

Taiyang625·2023-09-13 13:47

打开深度学习的锁

打开深度学习的锁导言一、导入的包和说明二、数据的预处理2.1数据集说明2.2数据集降维度并且转置2.3数据预处理完整代码三、逻辑回归3.1线性回归函数公式3.2sigmoid函数公式四、初始化函数五、构建逻辑回归的前向传播和后向传播

Jiashun Hao·2023-09-13 13:31

CDA Level 1建模分析-因子分析

cdaLevel1中占比重最高的一个部分，整体占比为40%；主要分为五个部分：1，主成分分析4%，因子分析2%2，系统聚类法2%，K-means聚类法3%3，对应分析2%多维尺度分析2%4，多元回归分析法20%（多元线性回归

嬛嬛非甄嬛·2023-09-13 12:33

R语言机器学习与临床预测模型76--预测模型验证方法

这种方法常见于决策树、朴素贝叶斯分类器、线性回归和逻辑回归等

科研私家菜·2023-09-13 12:27

pandas 筛选数据的 8 个骚操作

本文采用sklearn的boston数据举例介绍。

Elivis Hu·2023-09-13 07:35

用Python把py文件中的行数删除掉

如下：1#importthenecessarypackages2fromsklearn.preprocessingimportLabelBinarizer3fromsklearn.metricsimportclassification_report4fromkeras.modelsimportSequen

qq_27158179·2023-09-13 07:50

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减

4.5.2高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成一些数据，为了使过拟合效果更明显，将维数增加到

AncilunKiang·2023-09-13 06:15

【线性回归】梯度下降

梯度下降在整个机器学习中都很重要〇、问题回顾找到θ0、θ1，最小化代价函数J(θ0,θ1)outline初始化θ0，θ1调整θ0、θ1，减小J直到J最小（如何调整呢？）走下降最快的方向！也就是梯度方向一、梯度下降法算法描述注意：新的θ0、θ1是依据上一次的θ0、θ1同时更新的。二、梯度下降的直观理解α太小，收敛速度可能很慢α太大，方法可能不收敛即便收敛，也可能没有收敛到J最小值，而可能收敛到某个极

阿瑟琴·2023-09-13 05:16

回归与聚类算法系列⑤：逻辑回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合⭐④：岭回归您的一键三连，是我创作的最大动力1、介绍目标说明逻辑

逐梦苍穹·2023-09-13 00:11

回归与聚类算法系列④：岭回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合您的一键三连，是我创作的最大动力岭回归（RidgeRegressi

逐梦苍穹·2023-09-13 00:40

NLP案例

基础案例1：运用朴素贝叶斯进行分类，使用到了停用词：importnumpyasnpimportjiebaimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

枭玉龙·2023-09-12 20:36

特征预处理,K-紧邻API

特征预处理就是通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程特征的单位或者大小相差较大，或者某特征的方差比其他特征要打出几个数量级，容易影响（支配的结果），使得一些算法无法学习到其他的特征特征预处理APIfromsklearnimportdatasets

枭玉龙·2023-09-12 20:06

释放数据的潜力：用梯度上升法解锁主成分分析（PCA）的神奇

传统PCAvs梯度上升PCAPCA的优化目标代码实现求解第一主成分求解第二主成分在sklearn中封装的PCA引言主成分分析（PCA）是一种常用于降维和特征提取的技术，它有助于发现数据中的主要变化方向。

小馒头学python·2023-09-12 20:01

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