原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：使用Keras入门人工神经网络鸟类启发我们飞行，牛蒡植物启发了钩带，自然启发了无数更多的发明。因此，看看大脑的结构以获取如何构建智能机器的灵感似乎是合乎逻辑的。这就是激发人工神经网络（ANNs）的逻

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法，可以执行分类和回归任务，甚至多输出任务。它们是强大的算法，能够拟合复杂的数据集。例如，在第二章中，你在加利福尼亚住房数据集上训练了一个DecisionTreeRegressor模型，完美拟合

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一，也是最古老的之一。自上世纪50年代以来一直存在，多年来产生了许多有趣的应用，特别是在游戏（例如TD-Gammon，一个下棋程序）和机器控制方面，但很少成为头条新闻。

1.基本概念线性回归：有监督学习的一种算法。主要关注多个因变量和一个目标变量之间的关系。因变量：影响目标变量的因素：X1,X2...X_1,X_2...X1,X2...，连续值或离散值。

第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%

实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类（breast-cancer）计算最大深度为10时，十折交叉验证的精度(accuracy

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦·图灵在1950年想象他著名的Turing测试时，他提出了一种评估机器匹配人类智能能力的方法。他本可以测试许多事情，比如识别图片中的猫、下棋、创作音乐或逃离迷宫，但有趣的是，他选择了一

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

标准化（Standardization）sklearn的标准化过程，即包括Z-Score标准化，也包括0-1标准化，并且即可以通过实用函数来进行标准化处理，同时也可以利用评估器来执行标准化过程。

一般过程对于独热编码的过程，我们可以通过pd.get_dummies函数实现，也可以通过sklearn中OneHotEncoder评估器（转化器）来实现。

准备工作、导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimportre,pip

随机网格搜索的原理在sklearn中，随机抽取参数子空间并在子空间中进行搜索的方法叫做随机网格搜索RandomizedSearchCV。

importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportexport_graphvizfromIPython.displayimportImageimpor

简化核心模型假设1:影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1x_{1}x1，x2x_{2}x2，x3x_{3}x3假设2:成交价是关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+by=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+w_{3}x_{3}+by=w1x1+w2x2+w3x3+b权重和偏差的实际值在后面决定线性一般模型给定nnn维输入x=[x1,x2,...,xn]T

线性回归是统计学中用于建模两个或多个变量之间线性关系的一种方法，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。

B站：啥都会一点的研究生公众号：啥都会一点的研究生有网友指出，如果你正在使用或可能使用从1.3.0开始的任何1.3.x系列Scikit-Learn版本，代码中有包含对classification_report()、f1_score()或fbeta_score()的任何调用并且包含参数zero_division=1.0或zero_division=np.nan，那么得到的结果极大概率是错误的，如>>

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

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高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本，噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。

sklearn.datasets模块介绍在scikit-learn中，可以使用sklearn.datasets模块中的函数来构建数据集。这个模块提供了用于加载和生成数据集的函数。

#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于深度学习的库（PyTorch）importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库（PyTorch）#生成x_values和y_valuesx_values=[iforiinrange(11)]#生成一个从0到10的列表x_train=np.array(x_values,dtype=np.flo

文章目录SimpleImputer参数详解参数含义常用方法sklearn.impute工具介绍SimpleImputer参数详解classsklearn.impute.SimpleImputer(*,missing_values

什么是线性回归和逻辑回归？线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

其理由如下：由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关，则意味着误差项与相关。

机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义：从数据中自动分析获得模型，并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测、量化

中间有图显示有点问题，但是不影响最后结果的输出importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimportKMeanswarnings.filterwarnings

今天我们先更新线上模块，展示的是线性回归的模块！

线性回归1.概述回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差；需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响：①数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位；②数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢；③依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。在不同的问题中，

文章目录1、简介2、组件和残差3、混合预测与残差3.1设计混合模型4、示例-美国零售销售1、简介线性回归擅长推断趋势，但不能学习交互。XGBoost擅长学习交互，但不能推断趋势。

导入fromskleran.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfTransformerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerCountVectorizer

本节，我们用线性回归为例子，回顾一些基本概念6.1相关性相关性的取值范围是-1到1，越接近1或者-1代表越相关，越接近0则越不相关。相关系数大于0称为正相关，小于0称为负相关。

如果你对这些感兴趣，可以文末找我们交流手撕numpy写线性回归的随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）在每次更新时用1个样本，可以看到多了随机两个字，随机也就是说我们用样本中的一个例子来近似我所有的样本

01直接假定函数关系直接说线性回归中的水平值之间都有不同的的实验室内之间的标准差与实验室间的标准差,为确定不同水平值m与s之间的关系，通常假定s与m有一定的函数关系。一般存在有三种函数关系，如图所示。

Logistic回归属于广义线性回归，因此我们从广义线性回归讲起。

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。

其余代码看文末首先导入本题需要的包：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromdatetimeimporttimedeltafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。多变量示例多个特征的假设函数的多变量形式如下：多变量的假设函数上述的式子如果以房价为例，可以看成房子的基本价格；是每平方米的价格；为每层楼的价格...

总的来说：常规的模型解释的核心思路：想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释，可解释的模型比如线性回归、逻辑回归、决策树等三个层面：算法透明度——模型细节、全局可

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。

我们从最简单的线性回归（LinearRegression）开始了解如何使用glmnet拟合LASSO回归模型，所以此时的连接函数（linkfunction）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布

今天这篇推文，我们继续空间数据可视化的最后一个系列-类别插值(categorical-spatial-interpolation)可视化绘制的推文教程，这期我们使用Python进行绘制，涉及的知识点如下：sklearn.KNeighborsClassifier

解决方案：安装对应的包就好了一、名称不一致：1、ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'pipinstallscikit-learn2、ModuleNotFoundErro

线性回归APIsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)正规方程优化参数：fit_intercept，是否计算偏置属性：LinearRegression.coef

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（

数据准备df|t|)##(Intercept)0.938540.0749712.5191.75e-11***##v30.073250.016904.3330.000268***##---##Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1####Residualstandarderror:0.07646on22degreesoffreedom##Mu