sklearn逻辑回归第21页

数据挖掘感知机

要使用感知机，我们首先要引入头文件，以下是感知机用的到头文件：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

亖嘁·2023-11-30 08:14

数据分析04 - 朴素贝叶斯

sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多

数据社·2023-11-30 04:50

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

吴恩达机器学习课后作业Python实现 03 Multi-class Classification & Neural Network

文章目录题目描述数据集介绍逻辑回归（多元分类）神经网络题目描述在本练习中，将使用逻辑回归和神经网络来识别手写数字(从0到9)。

shy~·2023-11-30 01:27

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。

shy~·2023-11-30 01:57

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。

shy~·2023-11-30 01:57

keras处理csv数据流程

CSVfileI/O(e.g.pd.read_csv)train_data=pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv")train_data.head()fromsklearn.ensembleimportRandomForest

我叫杨傲天·2023-11-30 01:11

关于机器学习中（决策树）分类器的快速构建、可视化及效果评估

感觉自己在学习和实践机器学习的路上看过不少官方或民间教程，但各处说法不一，即使连sklearn官方给的上手案例也通常模模糊糊，亦没有帮读者太明确从构建数据集到评估效果这一个标准流程。

Karl张翔·2023-11-30 00:30

机器学习算法之决策树回归模型可视化

importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportwarningsimportsklearnfro

Mr Robot·2023-11-30 00:29

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

使用Python实现SVM来解决二分类问题

下面是一个使用Python实现SVM来解决二分类问题的例子：#导入所需的库fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotasplt

RRRRRoyal·2023-11-29 12:44

python机器学习：SVM（8）

SVM#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromscipyimportioasspiofrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearnimportsvmdefSVM

HarryStudyPython_ing·2023-11-29 11:33

机器学习中，跑实验常用到的一些API【自用，更新ing】

sklearn库中1.混淆矩阵：使用到的类：【confusion_matrix】，【ConfusionMatrixDisplay】计算混淆矩阵：fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix

爱学习的大白菜·2023-11-29 11:28

机器学习K近邻算法

K近邻算法与逻辑回归不同的是:K近邻可以解决多分类问题，而逻辑回归是解决二分类问题的（但是工作当中逻辑回归用的还是比较多的）我之所以建议学习机器学习先学K近邻算法，是因为大多数算法需要数学方面的基础特别多

可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

四象限分析案例

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib#生成图表之前明确设置一个交互式框架matplotlib.use('Qt5Agg')fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScal

俺会hello我的·2023-11-29 06:30

nginx django uwsgi配置记录

1.配置python环境，MySQL，安装依赖pipinstalldjangosklearnpandasrdkit-pypimysqlclientuwsgi2.安装nginx在nginx下载，编译tarxvfnginx

张大铁·2023-11-29 06:59

Pytorch--报错1.TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: ‘X‘

报错问题:TypeError:fit_transform()missing1requiredpositionalargument:‘X’运行的代码如下:fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearnimportpreprocessingresult2

SpongeBob@Hefei·2023-11-29 03:42

手写字符识别神经网络项目总结

2.加载数据集importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsdigits=datasets.load_digits()3.分割数据集fromsklearn.model_selectionim

github_czy·2023-11-28 23:11

sklearn.model_selection.train_test_split

其中有个参数叫做random_state也就是“随机种子数”，也就是该组随机数编号。在重复实验的时候，保证得到一组一模一样的随机数，如果random_state设置为0或者不填，每次都会产生不一样的结果。随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同，也会产生相同的随机数。random_state取值的范围为0~2^32

周倜吉·2023-11-28 18:38

机器学习——多元线性回归升维

机器学习升维升维使用sklearn库实现特征升维实现天猫年度销量预测实现中国人寿保险预测升维定义：将原始的数据表示从低维空间映射到高维空间。

SF-FCZ·2023-11-28 17:26

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。假使我们回归问题的训练集（TrainingSet）如下表所示：将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量；代表目标变量/输出变量；(,)代表训练集中的实例；((),())代表第个观察实例；

passerby58·2023-11-28 17:35

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A

妇男主任·2023-11-28 15:23

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

fromsklearnimportlinear_modelridge

大滑稽儿·2023-11-28 15:48

机器学习的复习笔记1

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习：与监督学习不同，无监督

大滑稽儿·2023-11-28 15:18

【自然语言处理】利用sklearn库函数绘制三维瑞士卷

一，原理介绍sklearn.datasets.make_swiss_roll（）函数提供了三维瑞士卷的数据集，我们可以利用他来生成瑞士卷，该函数的用法见sklearn官方文档：官网文档：sklearn.datasets.make_swiss_roll

TUSTer_·2023-11-28 09:54

Python大数据基础之数据清洗（数据转换篇）

python中有两种方法实现：利用Pandas中DataFrame的apply函数；利用sklearn库已经封

小华6不6·2023-11-28 07:58

ROC曲线和PR曲线模板

importnumpyasnp#导入NumPy库，用于科学计算fromsklearn.metricsimportroc_curve,auc,precision_recall_curve#从sklearn.metrics

weixin_47552564·2023-11-28 05:14

机器学习入门之逻辑回归：泰坦尼克号生存预测

前言小白的机器学习的入门必备项目科赛网上有着这个项目详细的讲解对小白十分友好1.了解项目概况RMS泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日，在她的处女航中，泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没，在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会，并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气

阿斯顿820·2023-11-28 01:32

知识补给站20230419-20230421

10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵

Charming&M·2023-11-27 16:45

腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析

索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境，实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作（比如数据分析），如下图：(上图试验了一下pandas的使用）（下图随手在sklearn

小白掌柜·2023-11-27 15:44

自己动手写随机森林（Random Forest）

比如，统计学最爱的逻辑回归直线，它只有这2个变量，就是这条直线的斜率，

A君来了·2023-11-27 07:02

无标题文章

>Byjoey周琦本文将首先简单介绍指数族分布，然后介绍一下广义线性模型（generalizedlinearmodel,GLM),最后解释了为什么逻辑回归（logisticregression,LR)是广义线性模型的一种

joeyqzhou·2023-11-27 04:35

详细解答T-SNE程序中from sklearn.manifold import TSNE的数据设置，包括输入数据，绘制颜色的参数设置，代码复制可用！！

文章目录前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写1、可运行的T-SNE程序2.实验结果3、针对上述程序我们详细分析T-SNE的使用方法3.1加载数据3.2TSNE降维3.3绘制点3.4关于颜色设置，颜色使用的标签数据的说明c=y总结前言——TSNE是t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写

小桥流水---人工智能·2023-11-27 03:13

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。

丿罗小黑·2023-11-26 22:17

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增）。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次，此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点，但实际上这是一条非常难看的曲线，不断的波动。可以想象得到，当一个新的样本需要预测时，该模型的结

MinJinFan·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。我们看看这些数据，很明显，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓。因此线性回归并没有很好拟合训练数据。我们把此类情况称为欠拟合(underfitting)，或者叫作叫

matuoxifan·2023-11-26 22:13

机器学习——主成分分析法(PCA)

代码实现importmatplotlib.pyplotasplt#加载matplotlib用于数据的可视化fromsklearn.decompositionimpor

bw876720687·2023-11-26 18:33

python 交叉验证后获取模型_sklearn和keras的数据切分与交叉验证的实例详解

在训练深度学习模型的时候，通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法：使用自动切分的验证集使用手动切分的验证集一．自动切分在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例．#MLPwit

心安乃近·2023-11-26 14:59

划分训练集，验证集和测试集（keras）

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size

瓦碎·2023-11-26 14:59

python训练集_Python 训练集、测试集以及验证集sklearn及手动切分

方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分方法一采用Sklearn包中的sklearn.model

致寿有道·2023-11-26 14:59

利用sklearn划分训练集和测试集

利用sklearn划分训练集和测试集交叉验证（CrossValidation）是常用的机器学习训练手段，可以有效检验一个模型的泛化能力。

蕉叉熵·2023-11-26 14:58

Python 训练集、测试集以及验证集切分方法：sklearn及手动切分

方法一：切分训练集和测试集，采用机器学习包sklearn中的train_test_split()函数方法二：切分训练集、测试集以及验证集，针对dataframe手动切分方法一采用Sklearn包中的sklea

阿波拉·2023-11-26 14:21

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战

NLP基础：逻辑回归（LR）详解与实战1.逻辑回归（LogisticRegression）简介2.逻辑回归优化算法推导2.1梯度下降法（GradientDescent）2.2随机梯度下降法2.3mini-batch

CQU-XJTU-Mr. Wu·2023-11-26 13:01

浅用tensorflow天气预测

1．开发环境（1）Python3.8（2）Anaconda3（3）Tensorflow（4）Numpy（5）Pandas（6）Sklearn先依次安装好上面的软件和包，其中python3.8和Anaconda3

softshow1026·2023-11-26 13:59

支持向量机——SVM原理

SVM——SupportVectorMachine5.11update：拉格朗日对偶问题的推导5.15update：SMO算法推导5.17update：sklearn实现文章目录SVM——SupportVectorMachine

稚与·2023-11-26 12:30

Seaborn-Pairplot多变量图——天池机器学习训练营

天池机器学习训练营task1代码地址代码地址https://blog.csdn.net/sinat_40038284/article/details/111188024##我们利用sklearn中自带的

sinat_40038284·2023-11-26 12:58

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

3、逻辑回归算法3.1什么是逻辑函数?3.2逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3如何解释逻辑回归中的系数？4、支持向量机（SVM）算法4.1优点4.2缺点5、结语1、机器学习算法简介机器学习算法是一种基

春人.·2023-11-26 10:18

阅读记录【NeurIPS2021】Federated Multi-Task Learning under a Mixture of Distributions

FederatedMulti-TaskLearningunderaMixtureofDistributionsLink:https://proceedings.neurips.cc/paper_files

furoto_·2023-11-26 08:28

斯坦福机器学习 Lecture3

卧槽，吴恩达讲得太好了22:20-41:00接下来我们看交叉熵（逻辑回归）推导逻辑回归定义交叉熵推导今天的机器学习就学到这里，先做作业TODO:here

shimly123456·2023-11-26 05:51

ransac 算法python源码实现

/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesimportnumpyasn

cheng.li@3D_Vision·2023-11-25 17:21

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