sklearn逻辑回归第24页

机器学习留出法 python实现

文章目录方法一调用sklearn库方法二利用random库或numpy库的不重复取样函数一些错误想法分成按一定比例的两部分不能是期望！

波啵菠波·2023-11-20 13:55

天池-机器学习算法（一）：基于逻辑回归的分类预测

sklearnhttps://scikit-learn.org/stable/index.htmlhttps://sklearn.apachecn.org/sklearn(scikit-learn)是基于

luckyme_·2023-11-20 12:40

python 对图像进行聚类分析

importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimporttime#中文路径读取defcv_imread(filePath,cv2_falg

小文大数据·2023-11-20 04:27

机器学习-sklearn-多项式回归-对函数拟合-看学习曲线（均方误差MSE）-pipeline

Hive-SQL取一个月用户留存率、留存用户数_lanston别熬夜了的博客-CSDN博客可以用到sklearn-库中的pipeline库进行多项式回归预测，此类预测还可用与一些有趋势的线性或非线性预测

lanston别熬夜了·2023-11-20 01:07

人工智能基础_机器学习035_多项式回归升维实战2_使用sklearn的PolynomialFeatures进行升维---人工智能工作笔记0075

我们再来做一个升维处理,这里我们不再自己去对数据进行比如,相乘操作,来给数据手动添加维度了,这里我们用sklearn库提供的PolynomialFeatures来自动对数据进行升维.fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

脑瓜凉·2023-11-20 01:35

AAAI2023 | DeMT: CNN+Transformer实现多任务学习（分割/深度估计等四项SOTA!）

>>点击进入→自动驾驶之心技术交流群论文名称：DeformableMixerTransformerforMulti-TaskLearningofDensePrediction卷积神经网络（CNN）和Transformer

自动驾驶之心·2023-11-19 20:27

机器学习的医疗乳腺癌数据的乳腺癌疾病预测

导入我们需要的工具importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns%matplotlibinlinefromsklearn.linear_modelimportLog

甜辣uu·2023-11-19 20:07

逻辑回归与混淆矩阵代码

##基础函数库importnumpyasnpimportpandasaspd##绘图函数库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.datasetsimportload_irisdata

灼清回梦·2023-11-19 16:01

机器学习之逻辑回归（ Logistic Regression，LR）

机器学习之逻辑回归（LogisticRegression，LR）机器学习方法之逻辑回归（LR）原理介绍应用案例之鸢尾花分类逻辑回归优缺点机器学习方法之逻辑回归（LR）本文主要用简单的语言讲述一下逻辑回归方法的原理

在迷失中寻找自己·2023-11-19 16:57

逻辑回归算法--阿里云天池

Task01逻辑回归算法学习内容概括具体学习内容学习重点记录1学习重点记录2学习总结学习内容概括了解逻辑回归的理论，掌握逻辑回归的sklearn函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测。

碉堡的·2023-11-19 16:26

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入：两次测试的结果输出：微晶体质检结果（通过/驳回）Trainingset第一列为第一次测

Algorithm-·2023-11-19 16:55

PyTorch|逻辑回归的简单实现

01|什么是逻辑回归？经过前面的学习，我们介绍了张量Tensor的基本操作，也知晓了PyTorch的AutoGrad系统。有了上述基础，便可以试着训练简单的机器学习模型了。

木千之·2023-11-19 14:24

pytorch学习：逻辑回归代码

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunSep209:50:012018@author:www"""importtorchfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设定随机种子torch.manual_seed(250)#读入数据withopen(r'E:\da

xckkcxxck·2023-11-19 14:24

吴恩达《机器学习》9-1:代价函数

二、代价函数的变化回顾逻辑回归问题中的代价函数，有：在神经网络中，输出变量和因变量都是向量，因此代价函数更为复杂：这个代

不吃花椒的兔酱·2023-11-19 10:07

一、数据清洗：缺失值、异常值和重复值处理

2.4、填充缺失值2.4.1、fillna()方法填充2.4.1.1、用0填充缺失值2.4.1.2、用特定值填充特定列2.4.1.3、用每一列的均值填充2.4.1.4、用所有数据的均值填充2.4.2、使用sklearn

Ee总是学不会·2023-11-19 09:53

python中sklearn库在数据预处理中的详细用法，及5个常用的Scikit-learn（通常简称为 sklearn）程序代码示例

文章目录前言1.数据清洗：使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler和MinMaxScaler进行数据规范化。

小桥流水---人工智能·2023-11-19 09:22

【python机器学习】决策树（二）

代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimpo

敲代码的喜羊羊·2023-11-19 06:18

Python学习笔记9——基于iris数据集的决策树分类算法实战

目录1.数据集2.数据预处理3.构建模型4.模型测试&效果评估4.1准确率、精确率、召回率、F1值、混淆矩阵4.2学习曲线4.3ROC曲线、AUC值5.总结6.附录代码1.数据集本次采用sklearn自带的

制了个了个杖·2023-11-19 06:16

【数据预处理2】数据预处理——数据标准化

在以梯度和矩阵为核心的算法中，如逻辑回归，支持向量机和神经网络，数据标

DJ.马·2023-11-19 05:17

【机器学习算法】机器学习：支持向量机（SVM）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。具体来说就是在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面

DJ.马·2023-11-19 05:16

机器学习第9天：决策树分类

博客介绍作用：分类原理：构建一个二叉树，逐级条件判断筛选基本思想假如有小明，小红和小张三个人，我们知道他们的身高体重，要通过身高体重来判断是哪个人，决策树算法会构建一个二叉树，逐级判断，如下使用代码fromsklearn.t

Nowl·2023-11-18 21:06

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

学习笔记 Day 44（模型保存，逻辑回归，聚类算法）

模型保存和加载：分类算法--逻辑回归：代码实现：deflogitic():#构造列标签名字column=['Samplecodenumber','ClumpThickness','UniformityofCellSize

a_Loki·2023-11-18 17:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2正则化（更常用）Ridge欠拟合：模型过于简单增加数据、特征岭回归正则化力度Ridge()逻辑回归分类输入

csj50·2023-11-18 17:42

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

机器学习基础之《回归与聚类算法（6）—模型保存与加载》

二、sklearn模型的保存和加载API1、importjoblib保存：joblib.dump(rf,"test.pkl")rf：是预估器estimatortest.pkl：是保存的名字将预估器序列化保存在本地

csj50·2023-11-18 17:32

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

人工智能基础_机器学习039_sigmoid函数_逻辑回归_逻辑斯蒂回归_分类神器_代码实现逻辑回归图---人工智能工作笔记0079

逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，其基本思想是通过拟合一个逻辑斯蒂函数来预测样本所属的类别。它广泛应用于各个领域，如医学、金融、市场营销等，具有较好的解释性和可解释性。在逻辑斯蒂回归中，我们通常使用的是二分类问题，即样本只属于两个类别中的一个。为了进行多类别的分类，可以采用一对多（One-vs-Rest）的方法，将多类别的问题转化为多个二分类问题。虽然叫做逻

脑瓜凉·2023-11-17 10:29

机器学习之PCA降维

sklearn.decomposition.PCA主要参数：n_components:指定主要成分的个数，即降维后数据的维度svd_solver:设置特征值分解的方法，默认为'auto',其他可选有‘full

发光发热小流星·2023-11-17 08:31

Python | 机器学习之逻辑回归

目录结构1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习1.2逻辑回归2.逻辑回归2.1实验目的2.2实验准备2.3实验题目2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则

Sarapines Programmer·2023-11-17 08:25

2021-03-07 大数据课程笔记 day46

Rich Dad·2023-11-17 07:21

机器学习算法实战实战案例代码详解

文章目录1.问题建模数据预处理结果分析数据探索特征工程特征选择模型融合1.问题建模导入库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder

Unicornlyy·2023-11-17 03:13

用朴素贝叶斯实现垃圾邮箱分类实验报告

会把文本内容变成向量4.会用评价朴素贝叶斯模型的分类效果二、设备与环境JupyternotebookPython=3.9三、实验原理四、实验内容1.把给定的数据集message.csv拆分成训练集和测试集，使用sklearn.naive_bayes.MultionmialNB

Unicornlyy·2023-11-17 03:12

Datawhale-AI夏令营:脑PET图像分析和疾病预测挑战赛

importos,sys,glob,argparseimportpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimportcv2fromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

CV不存在了M·2023-11-17 03:42

Sklearn 的 10 个宝藏级使用方法！

大家好，本次给大家介绍10个Sklearn方法，比较小众但非常好用。

Python数据挖掘·2023-11-16 23:41

机器学习-sklearn第十三天——笔记

目录线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”概念5.1.1变量之间的线性关系5.1.2数据的线性与非线性5.2使用分箱处理非线性问题5.3多项式回归PolynomialFeatures5.3.1多项式对数据做了什么5.3.2多项式回归处理非线性问题5.3.3多项式回归的可解释性5.3.4线性还是非线性模型？线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”

鹿衔草啊·2023-11-16 23:58

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

mac上MulticoreTSNE安装及测试

pythonfromMulticoreTSNEimportMulticoreTSNEasTSNE不要安装最新的cmake,否则会出错误最终测试测试速度测试load_digit数据集这个是我在服务器上跑的fromsklearn.datasetsimportlo

我的心永远是冰冰哒·2023-11-16 22:39

使用sklearn报AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘

NoneType'objecthasnoattribute'split'Exceptionignoredoncallingctypescallbackfunction:Traceback(mostrecentcalllast):File“/data/miniconda3/envs/sklearn

修炼之路·2023-11-16 19:30

天池2023智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解--baseline

load_modelimportglob,json,osimportcv2fromPILimportImagefromtqdmimporttqdm_notebookimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimpor

无盐薯片·2023-11-16 18:23

Milvus针对向量数据做归一化处理

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88117781python处理归一化参考：https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/11349701.html官方文档sklearn

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-11-16 16:03

【机器学习】多项式回归的思想以及在sklearn中使用多项式回归（含示例+代码）

一、多项式回归回归在我们的日常生活中有着广泛的应用，线性回归法有一个很大的局限性，就是假设数据背后是存在线性关系的，但是实际上，具有线性关系的数据集是相对来说比较少的，更多时候，数据之间是具有的非线性的关系，那么我们想要用线性回归法来对非线性的数据进行处理应该怎么办呢，我们可以使用多项式回归的手段来改进线性回归法，使线性回归法也可以对非线性的数据进行处理，并进行预测。1.1什么是多项式回归对于线性

旅途中的宽~·2023-11-16 15:17

人工智能基础_机器学习033_多项式回归升维_多项式回归代码实现_非线性数据预测_升维后的数据对非线性数据预测---人工智能工作笔记0073

然后我们来实际的操作一下看看,多项式升维的作用,其实就是为了,来对,非线性的数据进行拟合.我们直接看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionX

脑瓜凉·2023-11-16 15:34

读书笔记 - 机器学习（Cornell） - 第16节 KD树

matplotlibinlineimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlib.patchesimportCirclefromsklearn.neighborsimportKDTree

K5niper·2023-11-16 12:31

sklearn 源码分析系列：neighbors(2)

sklearn源码分析系列：neighbors(2)byDemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)我起初一直在纠结是否需要把kd_tree

Demon的黑与白·2023-11-16 12:56

sklearn笔记

目录neighborsKNeighborsClassifierneighborsKNeighborsClassifierclasssklearn.neighbors.KNeighborsClassifier

张岩松本人·2023-11-16 12:54

sklearn笔记：neighbors.NearestNeighbors

1最近邻classsklearn.neighbors.NearestNeighbors(*,n_neighbors=5,radius=1.0,algorithm='auto',leaf_size=30,

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:24

sklearn学习笔记（二）——最近邻分类

在sklearn.neighbors中可以处理Numpy数组。scikit-learn中最近邻有两种方法：K近邻（限定个数）和R近邻（限定距离半径）（会遭遇维度灾难）权

ahora_wzy·2023-11-16 12:49

sklearn 笔记 BallTree/KD Tree

由NearestNeighbors类包装1主要使用方法sklearn.neighbors.BallTree(X,leaf_size=40,metric='minkowski',**kwargs)X数据集中的点数

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:47

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