sklearn逻辑回归

task 12 集成学习

importosimporttimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVC
罐罐儿111·2024-01-12 19:37

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

1．简介逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。
BigCowPeking·2024-01-12 17:57

机器学习--LR逻辑回归与损失函数理解

损失函数（lossfunction）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y,f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λΦ(θ)其中，前面的均
小刘鸭！·2024-01-12 17:27

逻辑回归、深度学习简介、反向传播

LogisticRegression逻辑回归模型介绍LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。
梦码城·2024-01-12 17:57

【深度学习每日小知识】Logistic Loss 逻辑回归

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。
jcfszxc·2024-01-12 16:51

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp
Element_南笙·2024-01-12 14:58

主成分分析（PCA）

1）对向量X进行去中心化（2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或1（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量（4）选取最大的k个特征值及其特征向量（5）用X与特征向量相乘python实现：fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpdefpca
fallinmix·2024-01-12 11:17

【Python机器学习】SVM——预处理数据

“人工”处理方法：importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrai
zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【Python机器学习】SVM——调参

下面是支持向量机一个二维二分类数据集的训练结果：importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVCplt.rcParams
zhangbin_237·2024-01-12 09:31

机器学习-0基础

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn
猿戴科·2024-01-12 09:47

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。
精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。
精英的英·2024-01-12 08:57

【机器学习】聚类算法（二）

用于访问系统相关的参数和功能importos#导入os模块，用于处理文件和目录importmath#导入math模块，用于进行数学运算importrandom#导入random模块，用于生成随机数fromsklearnimportdatasets
十年一梦实验室·2024-01-12 06:16

机器学习_8、支持向量机

支持向量机解决鸢尾花数据集分类问题#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data
Element_南笙·2024-01-12 06:46

机器学习_7、KNN

数据采用：电离层数据KNN完整的代码+电离层数据资源-CSDN文库代码importosimportcsvimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportcros
Element_南笙·2024-01-12 06:45

树莓派折腾记之安装tensorflow，sklearn，nodejs

aarch64架构的资源总是很有限，但还是能从各种地方找到安装方案如果安装了conda，则可以从anaconda官网选择对应架构的包安装tensorflow没装conda安装tensorflow前往Github找到tensorflow安装包wgetyour_package安装依赖sudoapt-getinstalllibhdf5-dev若在虚拟环境则使用pipinstallh5pysudoapt-
玩toy具car车·2024-01-12 06:09

数据科学和人工智能技术笔记 十七、聚类

十七、聚类作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0凝聚聚类image#加载库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportAgglomerativeClustering
布客飞龙·2024-01-12 06:08

经典案例——利用 KNN算法 对鸢尾花进行分类

实现流程：1、获取数据集2、数据基本处理3、数据集预处理-数据标准化4、机器学习（模型训练）5、模型评估6、模型预测具体API：1、获取数据集#1、加载数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris
小林打怪中·2024-01-12 06:26

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

在《预测化学分子的nlogP——基于sklearn,deepchem,DGL,Rdkit的图卷积网络模型》中简单介绍了sklearn模型的使用方法。
wufeil·2024-01-12 04:26

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。
丘小羽·2024-01-11 21:04

Python实现深度迁移学习-CIFAR100-ResNet50

Pandasandnumpyfordatastructuresandutilfucntionsimportscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.randomimportrandpd.options.display.max_colwidth=608#ScikitImportsfromsklearnimportpreprocessingf
Vicky__3021·2024-01-11 12:45

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

以下面的数据集为例：fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmglearnimportmatplotl
zhangbin_237·2024-01-11 11:31

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。
代码讲故事·2024-01-11 11:59

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

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。
程序员一诺·2024-01-11 02:42

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺·2024-01-11 02:39

相关分析和回归分析_显著性检验[转]

相关分析和回归分析：numpy，显著性检验：sklearn，绘图：matplotlib+cartopy##加载必要的库importnumpyasnpimportxarrayasxrimportos,cmapsfromsklearn.feature_selectionimportf_regressionimportmatplotlib.pyplotaspltimportcartopy.crsascc
榴莲气象·2024-01-10 21:05

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision
Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

机器学习之逻辑回归-考试通过预测-预测芯片质量通过

分类问题（Classfication）实例：垃圾邮件检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/普通硬件流程标注样本邮件为垃圾/普通邮件（人）获取批量的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动判断其类别（计算机）特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*#!..正文包含：现金、领取、中奖等…分类分类：根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类基本框架
小旺不正经·2024-01-10 18:44

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

文章目录机器学习逻辑回归（LR）基本原理为什么LR要使用sigmoid函数？LR可以用核函数么？为什么LR用交叉熵损失而不是平方损失？LR能否解决非线性分类问题？LR为什么要离散特征？
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

这是Python特征工程系列原创文章，我的第191篇原创文章。一、问题应用背景介绍：如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进模型性能能减少过度拟合更快训练和推理增强可解释性前期相
数据杂坛·2024-01-10 11:10

选择三个机器学习算法，代码实现 ，并选择一个数据集进行性能分析

以下是使用Python和scikit-learn库实现线性回归的示例代码：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selec
Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。
大雾的小屋·2024-01-10 10:08

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

sklearn.ensemble库中的VotingClassifier和VotingRegressor，它们分别实现了对回归任务和分类任务的预测模型投票机制。
Avasla·2024-01-10 10:24

XGBoost建模调参-保险赔偿预测模型

1.了解数据##导入相关模块和数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.li
Avasla·2024-01-10 10:53

汽车价格预测回归分析模型

内容简介：本文使用python的sklearn库对汽车历史价格信息进行回归分析，包括数据预处理、特征相关性分析等步骤，最后利用lasso回归建立价格预测模型。
Avasla·2024-01-10 10:53

【机器学习】常见算法详解第2篇：K近邻算法各种距离度量（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
程序员一诺·2024-01-10 10:19

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

USTCFall2023高级人工智能期末考试回忆版填空题20'判断题10'简答题70'填空题20’1.搜索的五要素2.逻辑回归损失函数3.函数f的近似值h，评价h的优劣：完备性、准确性、复杂性4.遗传算法的东西
shlyyy·2024-01-10 06:01

【Python机器学习】决策树——树的特征重要性

将特征重要性进行可视化：importmglearn.datasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClass
zhangbin_237·2024-01-10 06:40

pip install simctg 报错

│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The‘sklearn’PyPIpackageisdeprecated,use‘scikit-learn’ratherthan‘sklearn
Wwwilling·2024-01-10 06:07

notes_sklearn_交叉验证

目录1.简介2.计算CV指标2.1cross_val_score()2.2预处理&Pipeline2.3cross_validate()2.4cross_val_predict()3.CV迭代器3.1独立同分布数据的CV迭代器1）k-fold2）RepeatedK-Fold3）LeaveOneOut(LOO)4）LeavePOut(LPO)5）Randompermutations(Shuffle&
子诚之·2024-01-10 00:10

PCA和NMF

主成分能够尽可能保留原始数据的信息详细介绍可以参考：《主成分分析（PCA）原理详解（转载）》一、数据降维以sklearn.datasets的load_wine酒数据为例
一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

【sklearn练习】datasets的使用

示例（1）fromsklearn.datasetsimportfetch_olivetti_facesfaces=fetch_olivetti_faces()2、load类
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。
我感觉。·2024-01-09 18:21

【sklearn练习】preprocessing的使用

介绍scikit-learn中的preprocessing模块提供了多种数据预处理工具，用于准备和转换数据以供机器学习模型使用。这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。以下是一些常见的preprocessing模块中的功能和用法示例：标准化特征（FeatureScaling）：使用StandardScaler类可以对特征进行标准化，使其具有零均值和单位方差。这对于许
我感觉。·2024-01-09 18:51

【sklearn练习】鸢尾花

一、importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
我感觉。·2024-01-09 18:21

Python 逻辑回归：理论与实践

其中，逻辑回归作为一种简单而有效的分类算法，在数据科学和机器学习领域扮演着重要角色。本篇博客将深入探讨逻辑回归的原理和实现，并通过代码示例展示其在不同数据集上的分类效果。
会python的小孩·2024-01-09 18:38

xgb模型json转pmml

二方案：方法一：通过python的方式需要安装sklearn2pmml和nyoka。两个包借助于xgboost_to_pmml方法和PMMLPipeline对象实现纯python代
zcc_0015·2024-01-09 15:31

Matlab实现标准化和归一化

一直使用python的sklearn库对数据进行标准化（归一化）处理，已经习惯了sklearn的一套操作（MinMaxScaler,StandardScaler）,但是最近项目需要使用Matlab，所以记录一下
Mobius8086·2024-01-09 12:56

头歌实训-机器学习（逻辑回归）

1.逻辑回归简述#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值:
蓝桉802·2024-01-09 12:47
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