Sklearn线性回归

使用statsmodels模块做多元线性回归

importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#创建数据data=pd.DataFrame({'Y':np.random.normal(0,1,30),'X1':-3*np.random.normal(0,1,30),'X2':5*np.random.normal(0,1,30)})#拟合模型方法一X=data[['X1','X2'
江姐vior·2023-09-12 20:11

教你使用Python Statsmodel进行假设检验和线性回归

如果你使用Python处理数据，你可能听说过statsmodel库。Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍statsmodel库的基础知识、如何使用它以及它的好处。什么是Statsmodel库？Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化
Python-Joy·2023-09-12 20:09

机器学习实战-系列教程4：手撕线性回归3之多特征线性回归（项目实战、原理解读、源码解读）

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传手撕线性回归1之线性回归类的实现手撕线性回归2之单特征线性回归手撕线性回归3之多特征线性回归手撕线性回归
机器学习杨卓越·2023-09-12 16:21

poi聚类尝试

要在地图上做出花样来有点难啊，反复思索了很多种解法POI数据含坐标1.数据预处理：CLASS十六进制转十进制，DISTRICT归一化/标准化（后来在程序里用了数据标准化）importpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeans
Murphy哈·2023-09-12 15:50

DataConversionWarning: Data with input dtype uint8, float64 were all converted to float64 by MinM...

下面是我的原始codefromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerscaler=MinMaxScaler().fit(x)然后出现了标题的warning，现在给出解决办法如下
泡泡_e661·2023-09-12 14:58

KNN算法回归问题介绍和实现

介绍思路是先使用sklearn包提供的方法实现一个KNN算法的回归问题。再自定义实现一个KNN算法的回归问题工具类。
敲代码的小小酥·2023-09-12 14:01

加载sklearn.datasets中的fetch_lfw_people数据集报错：HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden（已解决，简单高效）

文章目录一、报错二、报错原因三、解决方法3.1下载数据集到本地3.2修改原本代码一、报错fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_peoplefaces=fetch_lfw_people
冒冒菜菜·2023-09-12 11:58

机器学习之二分类逻辑回归案例：《鸢尾花数据》

二分类逻辑回归：前面两篇文章针对的是自变量为连续型的，若针对自变量为类别型，线性回归便不再适用。二分类预测适用场景：选举，中奖，比赛输赢，健康与否，行业未来等。
梦游症者·2023-09-12 10:55

机器学习（9）---线性回归中的公式推导(手推)、闭式解和数值解

文章目录一、闭式解（解析解）二、数值解三、一元线性回归中w和b的推导四、多元线性回归中w的推导一、闭式解（解析解） 1.在机器学习中，闭式解也被称为解析解（analyticalsolution），是指可以通过严格的数学公式或方程直接求解出模型参数的解析解
冒冒菜菜·2023-09-12 08:03

机器学习（11）---降维PCA

目录一、概述1.1维度1.2sklearn中的降维算法二、降维实现原理2.1PCA与SVD2.2降维实现2.3降维过程三、鸢尾花数据集降维3.1高维数据的可视化3.2探索降维后的数据3.3累积可解释方差贡献率曲线四
冒冒菜菜·2023-09-12 08:03

机器学习（12）---梯度下降（含手写公式、推导过程和手写例题）

梯度下降一、概述1.1梯度下降的用途1.2梯度下降公式二、公式讲解2.1推导过程2.2例题一、概述1.1梯度下降的用途 1.使用线性回归的平方误差成本函数时，成本函数不会也永远不会有多个局部最小值。
冒冒菜菜·2023-09-12 08:03

有用的代码整理

一、KNNfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnpdefknn
写代码的不谷·2023-09-12 08:19

Task1 - 3

Task1线性回归模型线性回归用于回归预测，即预测一个连续的数值。一个n元线性回归模型其中是要模型学习的值，被称为权重，称为偏置矩阵形式：数据集分为训练集，验证集，测试集。
挠头的三棱镜·2023-09-12 06:10

Python3 文本挖掘

第二，分类，利用sklearn的朴素贝叶斯算法进行分类，比如垃圾邮件分类，文本分类、信用等级评定，情感分析。第三，文本推荐，例
nobodyyang·2023-09-12 03:41

OPRO：利用LLM作为优化器，解决一系列用自然语言描述的任务

深度学习自然语言处理原创作者：Winnie前言Google的最新一项研究提出了OPRO优化方法(OptimizationbyPROmpting)，它利用LLM作为优化器，解决一系列用自然语言描述的任务，包括线性回归
zenRRan·2023-09-11 20:17

欠拟合与过拟合

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归您的一键三连，是
逐梦苍穹·2023-09-11 15:16

常用线性回归模型

多元线性回归多元线性回归是最常用的预测数值型目标的建模方法，也常用于数据分析中的多因素分析。后面几种回归都是在它基础上稍做修改。
xieyan0811·2023-09-11 13:14

sklearn调包侠之无敌小抄

scikit-learn（以下简称为sklearn）是用Python开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。
罗罗攀·2023-09-11 12:32

sklearn中的数据集使用

导库fromsklearn.datasetsimportload_iris实现#加载数据集iris=load_iris()print(f'查看数据集：{iris}')print(f'查看数据集的特征：{
coder_Alger·2023-09-11 11:26

吴恩达机器学习笔记（三）

关于这系列的python代码参考下面这个大佬的代码：吴恩达机器学习与深度学习作业目录-Cowry-CSDN博客接下来开始第三周的学习，线性回归算法结束，进入下一个算法。
yh_y·2023-09-11 09:26

机器学习实战-系列教程8：SVM分类实战3非线性SVM（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、代码解读

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传SVM分类实战1之简单SVM分类SVM分类实战2线性SVMSVM分类实战3非线性SVM4、非线性SVM4.1创建非线性数据fromsklearn.datasetsimportmake_moonsX
机器学习杨卓越·2023-09-11 05:21

python三维曲面拟合_用Python拟合多项式曲面

在importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltf
weixin_39924674·2023-09-11 04:09

数据挖掘——主成分分析

导入库importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassns%matplotlibinlinefromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer
陆零零lililizong·2023-09-11 03:44

导出 python 数据

json.dumps(myDict)#将类的数据导出成json格式的string然后用文件读写或者重定向的方式导出json.dump(**args)#直接导出至文件pickle官方文档链接简单的使用方法：(这一段摘自sklearn
YHmoun·2023-09-11 02:28

LASSO回归

损失函数1.线性回归2.岭回归岭回归的损失函数，在标准线性回归损失函数的基础上，增加了对权重的控制，作为正则化项，惩罚系λ乘以w
fakerth·2023-09-11 00:39

数分面试题1-牛客

之前在推荐系统的项目中使用过pandas：用于数据处理与分析，提供了灵活的数据结构与数据操作功能matplotlib：数据可视化，比如想看数据的分布情况-箱线图，还有热力图、直方图、面积图、雷达图、极坐标图、等高线图等sklearn
海星？海欣！·2023-09-10 22:16

python实现线性回归的梯度下降法

在机器学习中，有时候需要对原始的模型构造损失函数，然后通过优划算法对损失函数进行优划，从而找到最优的参数使损失函数达到最小值。但损失函数一般都比较复杂，难以从函数本身找到最优的参数，因此实际应用过程中使用得较多的就是梯度下降法。通过逐渐改变参数，使损失函数逐渐收敛，最终确定参数值使损失函数的值最小。梯度下降的方式分为三种：批量梯度下降（BatchGradientDescent），随机梯度下降（st
yy辰·2023-09-10 21:46

sklearn 归一化、标准化模型保存与加载

sklearn中归一化、标准化模型保存与加载归一化模型保存归一化模型加载归一化模型保存fromsklearnimportpreprocessingmin_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler
100分100开心·2023-09-10 19:13

sklearn中模型保存与加载

文章目录用哪个库怎么保存怎么加载case其它用哪个库joblibfromsklearn.externalsimportjoblib怎么保存假如训练的模型名字叫model_onejolib.dump(model_name
pingzishinee·2023-09-10 19:13

机器学习实践（十六）—sklearn之模型保存和加载

一、sklearn-模型的保存和加载-APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载estimator=joblib.load
泡泡码客·2023-09-10 19:42

用sklearn 保存和加载模型的两种方法

使用pickle模块或者sklearn内部的joblib#####方法一####importpicklefromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimportdatasets
chenpe32cp·2023-09-10 19:12

sklearn中保存和加载模型的方法

sklearn中保存和加载模型的方法1.载入模块1fromsklearn.externalsimportjoblib2.保存模型1joblib.dump(model,'filename.pkl')3.加载模型
lty_sky·2023-09-10 19:12

sklearn保存和加载模型

刚接触sklearn,后期再更新References[1]【sklearn机器学习】模型的保存和恢复picklepython一对一视频讲解经典实战朝天吼数据_哔哩哔哩_bilibili
Tancenter·2023-09-10 18:11

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss
闫阿佳·2023-09-10 10:06

KNN算法分类问题实现介绍和使用

KNN算法详解sklearn包介绍一、sklearn包使用KNN算法1.准备数据:X=np.array([[5.1,3.5,1.4,0.2],[4.9,3.,1.4,0.2],[4.7,3.2,1.3,0.2
敲代码的小小酥·2023-09-10 10:32

使用sklearn报错ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

使用sklearn报错ValueError:Expected2Darray,got1Darrayinstead96Python_Franklin在对模型进行预测时，如使用sklearn中的KNN模型，importnumpyasnpfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierknn
一个小肥羊·2023-09-10 06:21

机器学习算法详解2：线性回归

机器学习算法详解2：线性回归前言本系列主要对机器学习上算法的原理进行解读，给大家分享一下我的观点和总结。本篇前言本篇对线性回归的算法原理进行解读。
自学小白菜·2023-09-09 21:13

tensorflow一元线性回归模型，实现函数的拟合

#2021.10.11HITATCILZH#一元线性回归模型，实现函数的拟合importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX_train
nwsuaf_huasir·2023-09-09 21:52

SPSS多元线性回归数据解读

前文我们总结了SPSS安装流程和多元线性回归操作案例：链接如下：SPSS安装：保姆级SPSS图文安装教程_追忆苔上雪的博客-CSDN博客SPSS多元线性回归操作案例：SPSS多元线性回归操作入门实例_追忆苔上雪的博客
追忆苔上雪·2023-09-09 16:29

【python手写算法】正则化在线性回归和逻辑回归中的应用

多元线性回归：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dif
single 君·2023-09-09 11:26

Python 自然语言处理 文本分类 地铁方面留言文本

importnumpyasnpimportpandasaspdimportjieba#分词importre#正则fromfnmatchimportfnmatch#通配符fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.feature_extraction.textimpo
lxx199603·2023-09-09 07:25

xgboost以及lightgbm的实现

1.导入机器学习常用的包#从sklearn调入所需要的包fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
Acapella_Zhang·2023-09-09 07:02

SOM应用小例子

使用iris数据集应用SOM，附带可视化fromminisomimportMiniSomimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets#yourcodedata
我也秃了·2023-09-09 06:00

深度学习入门（四）——机器学习基础

机器学习基础机器学习-西瓜书（一）机器学习-西瓜书（二）机器学习-西瓜书（三）机器学习-西瓜书（四）机器学习-西瓜书（五）sklearn机器学习（一）sklearn机器学习（二）sklearn机器学习（
_归尘_·2023-09-09 05:34

python机器学习| 岭回归介绍及实现

岭回归介绍及实现1岭回归的引入2岭回归的原理2.1原理介绍2.2原理代码实现3API实现1岭回归的引入在线性回归-正规方程和梯度下降中，我们介绍了基于正规方程或者梯度下降的优化算法，来寻找最优解。
Claire_chen_jia·2023-09-09 05:31

Python实现机器学习（上）— 基础知识介绍及环境部署

使用python，结合sklearn、jupyter-notebook进行编程，介绍iris、匹马印第安人数据集，建立AI模型并评估其表现。
小哥谈·2023-09-09 05:30

简单线性回归

简单的线性回归就是利用独立的简单变量预测一个反应变量。其假设反应变量和自变量之间具有很强的相关性，这个可以通过相关分析得出。利用最小二乘法计算出参数，就可以通过模型来预测其他值。
何同尘·2023-09-09 01:58

【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（8 月 28 日论文合集）

文章目录一、检测相关(8篇)1.1AttendingGeneralizabilityinCourseofDeepFakeDetectionbyExploringMulti-taskLearning1.2HarvardGlaucomaDetectionandProgression
旅途中的宽~·2023-09-09 00:54

预测分析·员工满意度预测（传统回归机器学习方法梭哈！）

（本文将以预测员工满意度为背景，使用MSE为衡量标准，尝试各种非集成或者集成的模型，包括：线性回归，KNN，SVM，回归树，随机森林，AdaBoost，GBRT，Xgboost）最近玩了一下这个新手赛，
qq_42839893·2023-09-09 00:27

计算准确率sklearn.accuracy_score

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】计算准确率sklearn.accuracy_score[太阳]选择题请问关于以下代码最后输出结果的是？
刘经纬老师·2023-09-08 21:16
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