sklearn线性回归第8页

[机器学习]简单线性回归——最小二乘法

一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv

不知迷踪·2024-01-29 12:01

机器学习笔记(1) 逻辑回归

机器学习笔记(1)逻辑回归0.前言介绍逻辑回归，是一种二元分类算法，其主体思想还是继承了线性回归。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理

目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6

TIYI.DOT·2024-01-29 00:16

【机器学习笔记】基本概念

算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法，例如后续章节中将会讲述的线性回归、对数几率回归、决策树等。

RIKI_1·2024-01-28 23:13

【机器学习笔记】1 线性回归

回归的概念二分类问题可以用1和0来表示线性回归（LinearRegression）的概念是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化

RIKI_1·2024-01-28 23:13

task1

线性回归反向传播算法什么叫反向传播，有没有直观理解？如何直观地解释backpropagation算法？

欧飞红·2024-01-28 21:37

入门sklearn之数据获取

1.1数据集合的获取sklearn.datasets：sklearn中最内置的数据集kaggle:存在大量的数据集UCI:美国一所知名高校的数据集1.2datasets数据集的使用load_*()fetch

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

线性回归+回归算法的评价指标

线性回归+回归算法的评价指标回归问题的判定目标值是连续性的值，而分类问题的目标值是离散型的值。

浅笑_7cad·2024-01-28 16:43

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

为梦而生~·2024-01-28 07:39

Scikit-learn (sklearn)速通 -【莫凡Python学习笔记】

视频教程链接：【莫烦Python】Scikit-learn(sklearn)优雅地学会机器学习视频教程代码scikit-learn官网莫烦官网学习链接本人matplotlib、numpy、pandas笔记

做一只猫·2024-01-28 06:37

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

Logistics 逻辑回归概念

从图形上看，sigmoid曲线就像是被掰弯捋平后的线性回归直线，将x轴的取值范围(-无穷，+无穷)映射到函数值y的(0,1)之间，更适宜表示预测的概率，即事件发生的“可能性

紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:35

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec+textcnn的微博评论情感分析研究基于线性回归

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

sklearn逻辑回归（Logistic Regression）多分类问题

文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',

Yvesx·2024-01-27 14:50

深度学习分类问题之Logistic Regression

在线性回归里面，我们根据有效信息，预测下一个由已知信息得到的数值，叫做回归问题，但是在机器学习里面，常见的是分类问题。最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。

丘小羽·2024-01-27 14:48

8 个Python库！提高数据科学工作效率

最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是sklearn的GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV将在先前定义的空间内尝试组合。

人帝·2024-01-27 11:39

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

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