sklearn逻辑回归第24页

python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

Talkischeap,showUthecode.该源码注释比较全面，需要对SKlearn有一定的了解，当然，你也可以把它视作黑箱，做个调包侠也是大侠。

weixin_39644021·2023-11-24 08:37

手写数字可视化_Python数据分析与可视化

数据在sklearn中，包含近2000份8x8的手写数字缩略图。

阿松爱睡觉·2023-11-24 08:03

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim

文档相似度之词条相似度word2vec、及基于词袋模型计算sklearn实现和gensim示例代码：importjiebaimportpandasaspdfromgensim.models.word2vecimportWord2Vecfromgensimimportcorpora

IT之一小佬·2023-11-24 06:35

sklearn中的TfidfTransformer和gensim中的TfidfModel的区别

sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer和gensim.models.TfidfModel都是用于计算文本数据的TF-IDF值的工具。

lantx_SYSU·2023-11-24 06:20

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.externals.six‘解决

解决办法模块sklearn.externals.six在scikit-learn0.23及以后的版本中被删除。要使用它，您必须降级到0.22版。

阿迪不想上班·2023-11-24 06:59

机器学习——1.Sklearn：特征工程

目录scikit-learn数据集API介绍sklearn小数据集sklearn大数据集sklearn数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

sklearn中的神经网络

目录概述softmax概述在机器学习中，我们建模，将特征矩阵输入模型中，然后算法为我们输出预测结果。只不过在人脑中，数以亿计的神经细胞相互链接来构建一个生物神经网络（一个神经细胞当然可以和众多个神经细胞相连），我们的机器学习中，往往只有一个模型或者一种算法在运行。人脑通过构建复杂的网络可以进行逻辑，语言，情感的学习，相信模拟这种结构的机器也可以有很强大的学习能力，于是人工神经网络应运而生。神经网络

kongqing23·2023-11-24 05:51

sklearn专题四：降维算法

目录1概述1.1从什么叫“维度”说开来2PCA与SVD2.2重要参数n_components2.2.1迷你案例：高维数据的可视化2.2.2最大似然估计自选超参数2.2.3按信息量占比选超参数2.3PCA中的SVD2.3.1PCA中的SVD哪里来？2.3.2重要参数svd_solver与random_state2.3.3重要属性components_2.4重要接口inverse_transform2

Colorfully_lu·2023-11-24 05:50

关于sklearn的：还可能是网络的问题？？？

前提：安装sklearn需要numpy、scipy等库（这个自行搜索）昨天安装numpy、scipy很快，一会就好了，然后安装sklearn一直报错，还以为是版本问题。

zr_xs·2023-11-24 05:19

聚类笔记/sklearn笔记：Affinity Propagation亲和力传播

1算法原理1.1基本思想将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心。1.2主要概念Examplar聚类中心similarityS(i,j)相似度一般使用负的欧式距离，所以S(i,j)越大，表示两个点距离越近，相似度也就越高Pre

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:08

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans

1K-means介绍1.0方法介绍KMeans算法通过尝试将样本分成n个方差相等的组来聚类，该算法要求指定群集的数量。它适用于大量样本，并已在许多不同领域的广泛应用领域中使用。KMeans算法将一组样本分成不相交的簇，每个簇由簇中样本的平均值描述。这些平均值通常称为簇的“质心”；注意，质心通常不是样本点，尽管它们存在于相同的空间中。KMeans算法旨在选择最小化惯性或称为群内平方和标准的质心：1.

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:37

机器学习/sklearn笔记：MeanShift

1算法介绍一种基于质心的算法通过更新候选质心使其成为给定区域内点的均值候选质心的位置是通过一种称为“爬山”技术迭代调整的，该技术找到估计的概率密度的局部最大值1.1基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的均值漂移向量基本形式可以表示为：其中Sk表示数据集的点到x的距离小于球半径h的数据点漂移过程就类似于”梯度下降“通过计算漂移向量，然后把球圆心x的位置更新一下求解一个向量，

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:32

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

天猫用户重复购买预测之建模优化

特征优化目的：优化数据，接近模型上限fromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreasAUCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier

张先生-您好·2023-11-24 01:42

吴恩达深度学习Course1-Week(3)

（1）由逻辑回归到神经网络（2）神经网络的符号规定（3）向量化Vectorization（4）向量化后伪编程Programing二、激活函数ActiveFunction（1）常用的四种激活函数（2）四种激活函数的导数

木心·2023-11-23 19:35

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)

吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)文章目录吴恩达深度学习Course1-Week(1)(2)一、影响神经网络的性能的因素二、逻辑回归(logisticregression)中的一些符号(

木心·2023-11-23 19:05

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

Sklearn实践——利用Scikit-learn进行机器学习模型构建和评估

Scikit-learn（简称Sklearn）是Python中最受欢迎和广泛应用的机器学习库之一。它提供了丰富的工具和函数，用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和模型评估等。

非著名程序员阿强·2023-11-23 17:55

巨头复产，下游疲软，铁矿石定价逻辑回归供需

8月19日铁矿i2001分时图8月19日早盘，受上周末铁矿石港口库存大幅下降的提振以及技术面144日线的支撑，铁矿石主力合约i2001在开盘后一度上攻2%至636.5点。但该上涨逻辑并未受市场认可，因为上周港口库存数的下跌更多是受到台风“利奇马”的影响，导致大量船舶难以抵港卸货造成的被动下降。这种下降并不是来源于供需关系的变化，因此午盘在跌破日内均线631点后，大盘情绪面失控，i2001价格反跌0

彦辰大宗·2023-11-23 15:42

机器学习笔记

数据集获取sklearn.datasets.load_*()获取小规模数据集fetch_*(data_home=None)获取大规模数据集，data_home表示目录，可不指定实例1：获取鸢尾花数据集sklearn.datasets.load_iris

提子同学是我·2023-11-23 08:17

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化

ChanZany·2023-11-23 08:13

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。

Python_P叔·2023-11-23 08:03

人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能工作笔记0087

然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR

脑瓜凉·2023-11-23 08:00

sklearn模型中预测值的R2_score为负数

目录正文评论区参考链接正文Sklearn.metrics下面的r2_score函数用于计算R²（确定系数：coefficientofdetermination）。

赵孝正·2023-11-23 00:00

sklearn 相关性分析_Python数据分析：小红书销售额预测

一、分析背景根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。二、数据分析的流程数据分析的整体流程如图所示：（一）数据概况分析1、调用基本包和读取数据importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.py

weixin_39525313·2023-11-22 22:54

Python获取照片主色调

代码备份importsysfromoptparseimportOptionParserimportPILfromPILimportImage#importcv2#importnumpyasnp#fromsklearn.clusterimportKMeans

哈希Map·2023-11-22 19:50

5. sklearn数据集

sklearn数据集数据集划分分为训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效sklearn数据集划分apisklearn.model_selection.train_test_splitsklearn

butters001·2023-11-22 18:36

徒手写代码之《机器学习实战》---adaboost算法(2) （在一个较难数据集上应用AdaBoost）

在一个难数据集上应用AdaBoost此较难数据即逻辑回归算法中从疝气病症预测病马的数据说明:将horseColicTraining2.txt和horseColicTest2.txt放在当前目录下。

憨宝宝·2023-11-22 15:05

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

机器学习第10天：集成学习

介绍核心代码随机森林介绍代码结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍集成学习的思想是很直观的：多个人判断的结合往往比一个人的想法好我们将在下面介绍几种常见的集成学习思想与方法投票分类器介绍假如我们有一个分类任务，我们训练了多个模型：逻辑回归模型

Nowl·2023-11-22 08:38

Python中的逻辑回归实例：预测肿瘤类型

逻辑回归是一种常用的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析中。在本文中，我们将使用Python编写一个逻辑回归模型，来预测肿瘤的类型。

星光璀璨技术之心·2023-11-22 03:48

线性回归、逻辑回归以及感知机的Python实现和比较分析

文章目录线性回归逻辑回归感知机比较分析引用线性回归线性回归是回归问题中最基础的一个部分，它通过对一系列特征进行线性关系的操作来拟合一个能够刻画数据集的超平面。

songsonglei4·2023-11-22 03:41

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。

TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

【学习笔记】机器学习基础--逻辑回归

系列文章目录【第一章原理】【学习笔记】机器学习基础--线性回归_一无是处le的博客-CSDN博客【第一章代码解释】【线性回归】原生numpy实现波士顿房价预测_一无是处le的博客-CSDN博客【第三章】传统机器学习【先不写】【第四章】聚类算法【先不写】【第五章原理】【学习笔记】深度学习基础----DNN_一无是处le的博客-CSDN博客【第五章代码实现】【学习笔记】手写神经网络之word2vec_

一无是处le·2023-11-22 01:23

机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类

一般情况下，我们都认为逻辑回归(LR)用来解决二分类问题，模型输出是y=1的概率值。那逻辑回归能否用来做多分类任务呢，答案是肯定的。

zhy_Learn·2023-11-22 01:23

机器学习-3 线性模型多分类学习

yzw哒哒哒·2023-11-22 01:21

机器学习源码分析-逻辑回归

现在网上已经有很多高质量的关于机器学习算法理论的文章，但只有理论部分很难让人理解透彻，软件人对代码更熟悉，接下来我就从源码的角度去介绍各种机器学习算法，理论部分这里不做重点介绍，今天来分析一下逻辑回归。

人工智能大讲堂·2023-11-22 01:19

【机器学习】逻辑回归-基础认识与鸢尾花分类实操案例

文章目录前言一、基本理解二、数学原理三、简单二元分类算法实现四、实战案例总结前言本文将会对逻辑回归的基础理解，数学原理，简单算法实现，鸢尾花分类问题实操案例去学习我们的逻辑回归。

泪懿·2023-11-22 01:16

多分类问题OVR和OVO----机器学习

多分类学习OVO和OVRsklearn实现多分类问题：鸢尾花分类OVO和OVR之前提到的是二分类问题，问题结果是0或1这种明显分为两类的。

卷了个积寞·2023-11-22 01:45

人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086

首先我们来看一下什么是OVR分类.我们知道sigmoid函数可以用来进行二分类,那么多分类怎么实现呢?其中一个方法就是使用OVR进行把多分类转换成二分类进行计算.OVR，全称One-vs-Rest，是一种将多分类问题转化为多个二分类子问题的策略。在这种策略中，多分类问题被分解为若干个二分类问题。例如，如果有K个类别需要分类，则会有K个二分类器，每个分类器只负责判断某一个类别与其他所有类别的区别。这

脑瓜凉·2023-11-22 01:32

鸢尾花的可视化（散点图、小提琴图、以及pyearchs平行坐标图）

一、鸢尾花散点图importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd#数据准备fromsklearnimportdatasetsiris

动心の瓦狗狗·2023-11-22 00:51

独立成分分析matlab代码

独立成分分析matlab代码在文章信号去噪之独立成分分析（ICA）中以python代码为例，有读者朋友问matlab代码，以下给出示例：python:importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportFastICAimportmatplotlib.pyplotasplt

boringhex.top·2023-11-21 23:09

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters

jialun0116·2023-11-21 22:26

多元线性回归学习（数据已归一化）

importtensorflow.compat.v1astfimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.utilsimportshuffletf.disable_v2

xiaozhanfeng·2023-11-21 10:18

二元分类器模型评估指标

文章目录准确率精准率与召回率F1值ROCAUC得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例，虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性，但是当类别在总样本中呈偏态分布是

2020重新做人·2023-11-21 00:01

二元分类问题搭建逻辑回归模型

1.读取数据——pandas#利用pandas读取数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"H:\Python\data\adult.data")cols=['age','education_num','capital_gain','capital_loss','hours_per_week','label']data=data[cols]data.head(8)运

weiyi99999·2023-11-21 00:01

基于sklearn的分类模型评估方法

与线性回归问题不同，分类问题，或者说逻辑回归问题输出的是离散值，即判断某件事物属于哪个类别。事实上，逻辑回归模型输出的是一个概率值，通过将这个概率预测值与设定

lymboy·2023-11-21 00:29

机器学习初探：（八）神经网络 - 1

（八）神经网络-1图片出处文章目录（八）神经网络-1神经网络（Neuralnetworks）神经元模型逻辑回归vs感知机多层网络多层网络的表示多层前馈神经网络几种激活函数Sigmoid函数tanh函数ReLU

黑洞拿铁·2023-11-21 00:40

【学习笔记】吴恩达机器学习 | 第五章 | 逻辑回归

Benjamin Chen.·2023-11-20 18:22

人工智能基础_机器学习044_逻辑回归代码实现与手动计算概率---人工智能工作笔记0084

上面我们已经把逻辑回归的公式,以及,公式对应的图形都画画出来了,然后我们再来看看如何用代码实现可以看到上面是代码,咱们自己去写一下importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogistieRegressionfromsklearnimportdatasets

脑瓜凉·2023-11-20 18:20

推荐频道

sklearn逻辑回归