sklearn线性回归

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。
清☆茶·2024-01-27 10:41

对鸢尾花进行分类预测-----pycharm

对鸢尾花进行分类预测#实例数量150个(3类各50个)#属性数量：4(数值型，数值型，帮助预测的属性和类)#特征：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度单位：厘米#类别：山鸢尾，变色鸢尾，维吉尼亚鸢尾导包fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk
辣椒酱.·2024-01-27 03:04

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step2数据可视化分析

导入我们需要的工具importtimeimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportmetricsfromsklearn.linear_modeli
m0_51876286·2024-01-26 20:45

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。
小白冲鸭·2024-01-26 18:34

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型
kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

Lesson 9.2 随机森林回归器的参数

importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimp
虚心求知的熊·2024-01-26 17:25

python：使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证

作者：CSDN@_养乐多_本文记录了使用sklearn库的KFold模块进行随机森林十折交叉验证的代码。
_养乐多_·2024-01-26 17:11

Hyperface笔记

论文地址：《2016PAMIHyperFace:ADeepMulti-taskLearningFrameworkforFaceDetection,LandmarkLocalization,PoseEstimation
AI视觉网奇·2024-01-26 15:03

SYNERGIES BETWEEN DISENTANGLEMENT AND SPARSITY: A MULTI-TASK LEARNING PERSPECTIVE

SYNERGIESBETWEENDISENTANGLEMENTANDSPARSITY:AMULTI-TASKLEARNINGPERSPECTIVE解偶与稀疏性之间的协同作用：多任务学习的视角Abstract1
黑洞是不黑·2024-01-26 14:13

python sklearn labelencoder、OneHotEncoder和get_dummies的区别

文章目录labelencoderOneHotEncoderget_dummiesLabelBinarizerlabelencoderLabelEncoder将不连续的数字or文本进行编号importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.DataFrame({"学号":[1001,1002,1003,1004],"性别":["男","女","女","男"],"学历":["
Cachel wood·2024-01-26 12:00

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixy_true=[2,0,2,2,0,1]y_pred=[0,0,2,2,0,2]c=confusion_matrix(y_true
小小鱼er·2024-01-26 12:23

Course1神经网络和深度学习编程作业

sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。matplotlib：是一个用于在Python中绘制图表的库。testCas
毛十三_·2024-01-26 11:03

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

第二章 多变量线性回归

1.多维特征多维特征是指数据集中包含多个特征或变量的数据，每个特征都可以描述数据对象的某一方面。在机器学习中，多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时，需要注意一些问题。首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都
清☆茶·2024-01-26 06:09

机器学习：多元线性回归闭式解（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据"""self.theta=None#训练权重系数self.
捕捉一只Diu·2024-01-26 06:26

Lasso回归分析如何处理共线性问题？

在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明有共线性问题；当出现共线性问题时，可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反，本应该显著的自变量不显著
spssau·2024-01-26 04:30

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

步骤1:导入库importnumpyasnpfromsklearn.feature_extraction.t
草明·2024-01-25 21:23

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 线性回归

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）在企业中，技术人员会将商品的价格、品牌等作为输入来预测商品的销量，甚至通过上市公司的财报、行业信息等来预测公司股票价格的变化。它们的共同点是通过输入来预测输出。在机器学习中，这类业务有一个专门的名字——回归（Regression）。回归是指通过大量已知数据发现输入x和输出y的内在关系，并对新的输入进行预测。发现内在
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder的详细用法

sklearn.preprocessing0.基本解释1.用法说明2.python例子说明0.基本解释LabelEncoder是sklearn.preprocessing模块中的一个工具，用于将分类特征的标签转换为整数
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:52

数学建模常见算法的通俗理解（3）

因为概率的大小都是趋于0到1之间的，此时我们就不能利用简单的线性回归来作为输出。我们可以考虑使用logistic回归。logistic回归函数的参数也是一个大小为n的向量
菜只因C·2024-01-25 14:38

sklearn多分类模型评测（LR, linearSVC, lightgbm）

多分类背景：多分类是指具有两类以上的分类任务;例如，分类一组可能是橘子，苹果或梨的水果图像。本文旨在为大家提供一段即写即用的代码，跳过对原理的解说，直接上手跑一版baseline。当然，后续的优化任务还是需要一定的算法基础，比如模型参数以及性能参数优化。初步结论本数据集上，在迭代次数量级基本一致的情况下，lightgbm表现更优：树的固有多分类特性使得不需要OVR或者OVO式的开销，而且light
柠樂helen·2024-01-25 14:07

数据处理II：数据转换

如性别、几等舱等没有数量意义的特征，可哑编码或函数变换  定量特征与定性特征需要分开处理二值化Binarizer定量特征二值化的核心在于设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0fromsklearn.preprocessingimportBinarizerbin
Franchen·2024-01-25 14:44

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念

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《
丁希希哇·2024-01-25 13:21

李沐《动手学深度学习》深度学习计算

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《
丁希希哇·2024-01-25 13:47

Scikit-Learn 中级教程——模型融合

importnumpyasnpfromsklearn.ens
Echo_Wish·2024-01-25 11:31

特征抽取-----机器学习pycharm软件

导入包fromsklearn.datasetsimportload_iris#方法datasets_demo()数据集使用fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer
辣椒酱.·2024-01-25 11:41

Tensorflow入门（5）——线性回归

一、术语标签是我们要预测的真实事物：y；线性回归中的y变量特征是指用于描述数据的输入变量：xi；线性回归中的{x1,x2,…,xn}变量样本是指数据的特定实例：x有标签样本具有{特征，标签}：{x，y}
Netceor·2024-01-25 08:49

机器学习第一个项目-----鸢尾花及报错解决

项目步骤如刚开始做，从“项目开始”看；如遇到问题从“问题”开始看；问题报错如下ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'解决过程查看官网，感觉可能是python
辣椒酱.·2024-01-25 07:20

李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。
AI小白龙*·2024-01-25 05:04

使用sklearn严格计算AUROC和AUPRC

使用sklearn中的方法严格计算AUROC和AUPRC的值1.AUROC的计算方法：fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfpr,tpr,_=roc_curve(
@ZyuanZhang·2024-01-25 00:41

python商品房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架 大数据 毕业设计（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、requests爬虫框架链家一手房一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统基于
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:46

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

时间序列（Time-Series）exp_anomaly_detection.py代码解析

fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate,adjustmentfromsklearn.metricsimportprecision_recall_fscore_supp
雨微尘·2024-01-24 18:01

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的sklearn
weixin_39874366·2024-01-24 17:58

机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题

文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集线性回归闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices
在半岛铁盒里·2024-01-24 16:26

机器学习：P-R曲线（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler
捕捉一只Diu·2024-01-24 16:25

影像组学学习笔记(19)-数据标准化、归一化极简概述

1.机器学习算法的要求2.便于横向比较#标准化(影像组学中最常用)#z=(x-u)/s#异常值一般对结果影响不大fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata
北欧森林·2024-01-24 12:51

什么是神经网络？

线性回归思想：用这些已知数据来拟合一条直线。但由于房价永远不会为负，因此直线不太合适。所以在Y轴接近于0的时候，让它弯曲一点，结束于0。
小小白的波妞妞·2024-01-24 10:07

机器学习_从线性回归到逻辑回归原理和实战

文章目录介绍分类问题用线性回归+阶跃函数完成分类通过Sigmiod函数进行转换逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数用逻辑回归解决二元分类问题介绍分类问题机器学习两个主要应用是回归和分类问题。
you_are_my_sunshine*·2024-01-24 09:23

机器学习：性能度量——Precision，Recall，F1_score（Python）

importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearnimport
捕捉一只Diu·2024-01-24 09:18

【算法小记】——机器学习中的概率论和线性代数，附线性回归matlab例程

内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程机器学习与概率论在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。
絮沫·2024-01-24 08:13

机器学习教程之5-神经网络：表述(Neural Networks:Representation)

显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的，因为将一幅图上的所有点作为特征，特征数太多，计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
豆-Metcalf·2024-01-24 08:01

神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

1.非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，当特征太多时，计算的负荷会非常大。
清☆茶·2024-01-24 08:55

Optional Lab: Feature Engineering and Polynomial Regression

GoalsInthislabyouwillexplorefeatureengineering(特征工程)andpolynomialregression(多项式回归)，使我们可以使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性的函数
gravity_w·2024-01-24 04:08

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

数据预处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimp
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集

这里采用sklearn的LabelEncoder库进行快速转换。2.拆分数据集按7：3的比例拆出训练集和测试集，这里也采用
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:59

正规方程求解特征参数的推导过程

多变量线性回归代价函数为：其中：正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数：设有m个训练实例，每个实例有n个特征，则训练实例集为：其中表示第i个实例第j个特征。
梅_梅·2024-01-24 01:00
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