sklearn线性回归

Python：第三方库

Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn
衍生星球·2025-02-16 20:00

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn
飞300·2025-02-16 10:15

第三章 回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv
不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

LogisticRegression即逻辑回归，是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法，以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍：基本原理线性回归基础：逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为
硅基创想家·2025-02-15 19:54

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么
lusterku·2025-02-15 04:57

Python中的决策树算法探索

1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库，你可以使用pip来安装它：bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn
Soft_Leader·2025-02-14 22:40

【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础

线性回归是比较简单的，从高代、概率论就可以理解，甚
应有光·2025-02-14 17:03

sklearn_pandas.DataFrameMapper的用法

文章目录介绍主要作用基本用法示例对不同列应用不同的转换器对多列应用相同的转换器输出为PandasDataFrame注意事项转换器的适用性：输出格式：与scikit-learn的兼容性：介绍DataFrameMapper是sklearn-pandas
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:27

机器学习·逻辑回归

基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。
AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

3.1线性回归的概念在现实生活中，许多事情都遵循某种线性关系，比如：房价vs面积：房子的面积越大，价格通常越高。工资vs工作经验：工作经验越多，薪资往往更高。
山海青风·2025-02-14 01:45

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction
qq742234984·2025-02-13 07:39

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
@迷途小书童·2025-02-13 07:38

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器（Transformer）？通俗介绍：学术解释：2.什么是预估器（Estimator）？
人才程序员·2025-02-13 03:04

自主学习ai 版本0.01

这个示例包含基础的数据处理、模型更新和知识存储功能：pythonimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportpickleimp
pps-key·2025-02-12 06:35

Python与R机器学习（1）支持向量机

以下是对Python与R在支持向量机（SVM）实现上的核心区别分析及完整示例代码：一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC
宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归
广江鹏·2025-02-11 21:59

机器学习（入门3）

机器学习（入门3有监督学习算法之回归算法）4回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+
caspesjpe·2025-02-11 21:55

SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性

SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时，面对复杂的统计结果，可能会遇到一个问题：如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子（VarianceInflationFactor
xiamu_CDA·2025-02-11 12:29

牛掰的算法系列：K折交叉验证（KFold）常见使用方法

#导入相关模块In[1]:fromsklearn.model_selectionimportKFold#
羽蒙等风来·2025-02-11 02:11

KMeans聚类实战2

NBA球员聚类--未知k值的情况NBA球员聚类–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
浊酒南街·2025-02-10 22:04

KMeans聚类实战1

iris聚类--已知k值的情况iris聚类–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns
浊酒南街·2025-02-10 22:34

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

stats包中的ppr函数实现投影寻踪分析，同时包括线性回归的方
武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级
若北辰·2025-02-09 03:57

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y·2025-02-08 23:28

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用线性回归模型逼近目标模型什么是回归什么是线性回归使用
Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

举个栗子，不推荐大家直接许愿：「机器学习」，而是许愿：「机器学习入门概念讲解」，或者具体到某个算法：「线性回归的公式推导+代码实战」，这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度，只要是刚需就
·2025-02-07 09:18

3D数据可视化与SVM分类

以下是原始代码：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsi
t0_54coder·2025-02-07 07:24

4.2 过拟合与欠拟合

线性回归训练学习的时候编程模型会变得复杂，这里就对应
望云山190·2025-02-07 05:11

KNN算法：从思想到实现（附代码）

本文将详细介绍KNN的核心概念、使用方法及其在sklearn中的实现，并展示如何自己动手编写一个简单的KNN算法。新样本寻找K个最近邻分类问题:多数表决回归问题:均值计算KNN核心思想如何做一个样
lihuayong·2025-02-07 03:29

TfidfVectorizer 和 word2vec

一、TfidfVectorizer简单使用例子，可以统计子变量的频次类特征fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertext_list
SpiritYzw·2025-02-06 15:38

Python模型上线pmml以及自定义函数转换（1）

1、常规转换-模型训练好之后立即转换importjoblibfromsklearn2pmmlimportPMMLPipeline,sklearn2pmml#保存模型python可读入defdump(clf
jin_tmac·2025-02-06 12:46

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数、优化算法，学习率，训练次数，终止条件等）读取数据集（不同的读取方式会影响最终的训练效果）训练模型完整程序及注释fromIPyth
辰尘_星启·2025-02-06 11:43

多元线性回归模型：理论、应用与数学建模实例

引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具，它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。
小柒笔记·2025-02-06 03:12

机器学习算法-逻辑回归

机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法（略）2.线性回归（略）3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归（LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归
Larkin88·2025-02-06 03:12

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

基本概念理论：在线性回归中，我们通常有一个或多个自变量(X)和一个因变量(Y)。模型的目标是找到一条最佳拟合直线，使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。
..蓝桉...·2025-02-06 03:09

java调用ONNX模型

一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的线性回归模型通过SerializeToString完成导出。
jason.zeng@1502207·2025-02-06 01:30

Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit
2401_84009679·2025-02-05 22:00

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！
若北辰·2025-02-05 17:34

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回
苹果酱0567·2025-02-05 16:23

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

引入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
灵封～·2025-02-05 15:41

【初中生讲机器学习】14. 手撕公式，一篇带你理解逻辑回归！

嘿嘿，好几篇前，好像是在线性回归那篇吧，我就说要讲逻辑回归，but当时被数学卡了一下（好吧不只一下）and正好遇上开学，
Geeker · LStar·2025-02-05 04:54

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2]
sirius12345123·2025-02-04 14:15

漫话最小二乘法-1.矩阵表示

先从最基本的线性回归说起最小二乘的用法。如图所示，蓝色圆圈描绘了一组点，可以大致看出这样一组
sHermit·2025-02-04 12:23

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

1.导入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metri
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score
辞落山·2025-02-04 10:40

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
kyle~·2025-02-04 03:42

Sklearn 中的线性回归模型

线性回归的数学模型假设单变量回归模型：hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\
Cacciatore->·2025-02-03 23:40

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能
CV视界·2025-02-03 17:16
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