sklearn逻辑回归第23页

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/visionx/nickle/temp/SimCLR/linear_evaluation.py",line210,infromsklearn.manifoldimportTSNEModuleNotFoundError

鳗小鱼·2023-11-12 10:35

《scikit-learn》决策树之鸢尾花分类

fromsklearnimporttreefromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportgraphviz

星海千寻·2023-11-12 08:36

使用决策树对鸢尾花进行分类python

鸢尾花数据集介绍一：读取数据fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入数据集Irisiris=load_iris()#导入数据iris_feature=iris.data

Leeyayai·2023-11-12 08:00

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

【模型融合】集成学习（boosting, bagging, stacking）原理介绍、python代码实现（sklearn）、分类回归任务实战

文章目录概览boostingbaggingStacking投票平均Stack代码实现1.分类1.0数据集介绍1.1boosting1.2bagging1.3stacking2.回归2.0数据集介绍stacking概览简单来说，集成学习是一种分类器结合的方法（不是一种分类器）。宏观上讲集成学习分为3类：序列集成方法boosting思路：每个学习器按照串行的方法生成。把几个基本学习器层层叠加，但是每一

铖铖的花嫁·2023-11-12 02:17

数据分析实战 | 逻辑回归——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88524905该数据集主要记录了569个病例的32个属性，主要属性/字段如下：（1）ID：病例的

天下弈星~·2023-11-11 23:25

Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案

文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考：一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道，正常的交易数据有2.8w左右数据，异常的交易数据有492，正常的交易数据与异常交易数据差距非常大，这样会导致我们模型的效果不佳。下面我们来列举一个案例:代码:importpandasaspdimportmatplotlib.

只是甲·2023-11-11 22:45

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量

明曦君·2023-11-11 18:04

python 机器学习写作_"深入浅出Python机器学习" 学习笔记-6

的算法模型这章主要介绍了线性模型,怎么模拟直线,线性回归,岭回归,Lasso(套索)回归.不过这本书都不怎么讲数学,原理基本不讲.没有讲出线性回归,岭回归,Lasso回归的本质差异,需要额外补充资料学习.这章主要用到sklearn.linear_model

weixin_39710041·2023-11-11 17:23

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习算法——线性回归的详细介绍及利用sklearn包实现线性回归模型

目录1、线性回归简介1.1线性回归应用场景1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式1.2.2线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1线性回归API2.2举例2.2.1步骤分析2.2.2代码过程3、线性回归的损失和优化3.1损失函数3.2优化算法3.2.1正规方程（1）什么是正规方程（2）正规方程求解举例3.2.2正规方程的推导**推导方式一**：**推导方式二**：3.2.2

Ma Sizhou·2023-11-11 13:46

机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战一、基础部分二、信用卡欺诈检测实战——监督学习2.1下采样与过采样2.1.1过采样数据生成策略SMOTE2.2逻辑回归2.3分类结果混淆矩阵2.4过采样实战2.5

躬身入世，以生证道·2023-11-11 10:40

深度学习笔记（02）：神经网络的输入和输出

logistics回归，逻辑回归问题。图像在计算机中如何保存？要保存一张图像，要保存三个独立矩阵，对应三原色通道。如果输入图像大小是64×64大小的，那个矩阵的大小也是64×64的，而且是3个矩阵。

qq_36346625·2023-11-11 10:57

高斯过程回归 | GPR高斯过程回归

实现GPR的Python代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.gaussia

算法如诗·2023-11-11 07:29

机器学习之决策树：二、算法案例

一、鸢尾花数据集决策树分类fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportclassification_rep

梅菜扣肉鱼丸粗面·2023-11-11 07:29

基于飞浆NLP的BERT-finetuning新闻文本分类

importnumpyasnpfrompaddle.ioimportDataLoader,TensorDatasetfrompaddlenlp.transformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizerfromsklearn.model_selectionimp

装B且挨揍の·2023-11-11 04:44

一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）

张量-线性回归-自动求导-逻辑回归来源：投稿来源：阿克西编辑：学姐1pytorch简介PyTorch是2017年1月FAIR（FacebookAIResearch）发布的一款深度学习框架。

深度之眼·2023-11-11 04:43

【机器学习】Github上爆火的机器学习资源numpy-ml

目前开源的机器学习框架有很多，例如sklearn，scipy，tensorflow等等。但是，当你想调试时，或者想查看某些细节是如何实现时，你会发现，这些框架都

人工智能大讲堂·2023-11-11 01:33

吴恩达机器学习7-正则化

在逻辑回归中也是如此：

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

（1）过拟合介绍（2）解决过拟合可用的方法2.正则化（1）正则化介绍（2）正则化线性回归（3）正则化逻辑回归1.什么是过拟合？

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。线性模型（欠拟合）：第一个模型是一个线性模型，它的拟合程度较差，不能充分适应训练集。四次方模型（过拟合）：第三个模型是一个四次方的模型，过于强调对训练集的拟合，失去了对新数据的泛化能力。中间模型（适中拟合）：中间模型似乎在拟合训练集和对新数据的泛化之间

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

二、如何在线性回归中使用正则化三、如何在逻辑回归中使用正则化前言正则化可以处理过度拟合问题，在线性回归和逻辑回归中均有应用。

晓亮.·2023-11-10 14:47

题解 | #使用梯度下降对逻辑回归进行训练#

题解|#三元操作符#`timescale1ns/1nsmoduletop_module(input[7:0]a,b,c,d,output[7:0]题解|#农场的奶牛分组#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，3小红结账python大家一起吃饭的时候，总是小红先付钱，然后大家再把钱转给小红。现在小红有张账单

2301_79125642·2023-11-10 09:28

把多个ROC曲线画在一张图上

1画一个ROC曲线fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucimportmatplotlib.pyplotasplt#这里设置lable里真是1

wenying_44323744·2023-11-10 09:51

机器学习---决策树算法梳理

-决策树算法梳理1、信息论基础（熵联合熵条件熵信息增益基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3、回归树原理4、决策树防止过拟合手段5、模型评估6、sklearn

言成苟文·2023-11-09 22:54

机器学习——逻辑回归

一、分类问题监督学习的最主要类型分类（Classification）：身高1.85m，体重100kg的男人穿什么尺码的T恤？根据肿瘤的体积、患者的年龄来判断良性或恶性？根据用户的年龄、职业、存款数量来判断信用卡是否会违约？输入变量可以是离散的，也可以是连续的。二分类们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次步骤：①->②多分类我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负

七七喝椰奶·2023-11-09 22:29

深度学习 - 构建多层感知器

这里写目录标题一，tf.kears.Dense()实现线性回归（梯度下降法）1，读取数据2，构建全连接模型（单层）二，构建多层感知器（神经网路）三，逻辑回归的实现importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastftf

壮壮不太胖^QwQ·2023-11-09 17:52

机器学习模板代码（期末考试复习）自用存档

机器学习复习代码利用sklearn实现knnimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVdefmodel_selection

koshi484·2023-11-09 13:31

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

版本部署及测试0-查看NVIDIA驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归

Merlin雷·2023-11-09 12:48

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named sklearn

这个问题比较简单，就简单记录如下："ModuleNotFoundError:Nomodulenamedsklearn"错误表示你尝试导入名为"sklearn"的Python模块，但Python解释器找不到该模块

鳗小鱼·2023-11-09 06:10

Python编程练习-对excel数据标准化/写入单元格

加载程序包##加载程序包fromopenpyxlimportload_workbook#利用openpyxl程序包向指定excel单元格写入值fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

酒不解渴润平生·2023-11-08 23:00

使用python实现支持向量机算法不使用sklearn的代码

使用Python实现支持向量机算法不使用sklearn的代码如下：importnumpyasnpclassSVM:def__init__(self,C=1.0):self.C=Cself.w=Noneself.b

Mn孟·2023-11-08 12:48

【机器学习1】特征工程

在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但

猫头不能躺·2023-11-08 11:14

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

2逻辑回归2.1逻辑回归与线性回归逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者的最本质的区别。逻辑回归中给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。逻

猫头不能躺·2023-11-08 10:10

neighbors.kneighbors_graph的原理和应用

neighbors.kneighbors_graph的distance（mode)的原理2、neighbors.kneighbors_graphAPI参数的调试和运用一、实操1.API参数介绍链接:学习，借鉴参考原文.sklearn.neighbors.kneighbors

weixin_44719529·2023-11-08 09:00

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

一、数据集介绍波士顿房价数据集：波士顿房价数据集，用于线性回归预测二、预测房价代码1.引入库fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLRfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk

木木牙·2023-11-08 06:38

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢，需要用到的数据量巨大，耗费资源多，而且数据集越大，它的效率越低，随机梯度下降的范围太广，无法确定而且具有随机性，最后得出小批量梯度下降具有更实用的可用性，它的范围可确定且因为只取一

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

学习笔记——pipeline是干嘛的

sklearn.pipeline.Pipeline是scikit-learn库中的一个类，用于将多个数据处理步骤（例如特征提取、预处理和模型训练）组合成一个整体的机器学习流水线。

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:09

学习笔记——sklearn库中PolynomialFeature类的介绍

PolynomialFeature的介绍（官网原话）classsklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,*,interaction_only=False

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:08

python之标准化

在Python中，有多种方式可以进行标准化操作：1.使用sklearn库：scikit-learn是一个常用的机器学习库，其中提供了StandardScaler类用于标准化数据。

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:36

如何找出最优的【SVC】核函数和参数值—以乳腺癌数据集为例

接下来我们以sklearn乳腺癌数据集为例。

数字生命Allen·2023-11-07 22:00

十年老程序员分享13个最常用的Python深度学习库和介绍，赶紧收藏码住！

文章目录前言CaffeTheanoTensorFlowLasagneKerasmxnetsklearn-theanonolearnDIGITSBlocksdeepypylearn2Deeplearning4j

python零基础入门小白·2023-11-07 22:23

GPT-2：基于无监督多任务学习的语言模型

论文：LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners模型参数：15亿公司/机构：OpenAI摘要GPT-2是自然语言处理领域的重要里程碑作品，采用了Transformer

我有魔法WYMF·2023-11-07 18:49

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

8.1如何理解逻辑回归逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。

Mamong·2023-11-07 13:49

dlibdotnet 人脸相似度源代码_OpenCV3与深度学习实例：Dlib+VGG Face实现两张脸部图像相似度比较...

实现思路：1、使用Dlib识别并提取脸部图像2、使用VGGFace模型提取脸部特征3、使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征代码如下：importtimeimportnumpyasnpimportsklearnimportsklearn.metrics.pairwiseaspwimportcv2importdlibprototxt

weixin_39571403·2023-11-07 05:09

推荐频道

sklearn逻辑回归