sklearn逻辑回归

机器学习核心算法

目录逻辑回归算法原理决策树决策树算法概述树的组成决策树的训练与测试切分特征衡量标准--熵信息增益决策树构造实例连续值问题解决预剪枝方法分类与回归问题解决决策树解决分类问题步骤决策树解决回归问题步骤决策树代码实例集成算法
llovew.·2024-01-25 07:51

机器学习第一个项目-----鸢尾花及报错解决

项目步骤如刚开始做，从“项目开始”看；如遇到问题从“问题”开始看；问题报错如下ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'sklearn'解决过程查看官网，感觉可能是python
辣椒酱.·2024-01-25 07:20

【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理？

在上一篇文章中，我初步介绍了什么是逻辑回归模型，从它能解决什么问题开始介绍，并讲到了它长什么样子的。如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦：【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？
小oo呆·2024-01-25 07:47

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值
wmh1024·2024-01-25 07:34

使用sklearn严格计算AUROC和AUPRC

使用sklearn中的方法严格计算AUROC和AUPRC的值1.AUROC的计算方法：fromsklearn.metricsimportroc_curve,aucfpr,tpr,_=roc_curve(
@ZyuanZhang·2024-01-25 00:41

python商品房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架 大数据 毕业设计（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、requests爬虫框架链家一手房一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统基于
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:46

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

时间序列（Time-Series）exp_anomaly_detection.py代码解析

fromdata_provider.data_factoryimportdata_providerfromexp.exp_basicimportExp_Basicfromutils.toolsimportEarlyStopping,adjust_learning_rate,adjustmentfromsklearn.metricsimportprecision_recall_fscore_supp
雨微尘·2024-01-24 18:01

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib和数据挖掘的sklearn
weixin_39874366·2024-01-24 17:58

机器学习：P-R曲线（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler
捕捉一只Diu·2024-01-24 16:25

影像组学学习笔记(19)-数据标准化、归一化极简概述

1.机器学习算法的要求2.便于横向比较#标准化(影像组学中最常用)#z=(x-u)/s#异常值一般对结果影响不大fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata
北欧森林·2024-01-24 12:51

01 机器学习与深度学习

常见算法有逻辑回归和反向传播神经网络。2.无监督式学习训练数据仅包含输入，没有正确输出。通过研究数据的特征和进行数据的处理、分析，获得一个结果。常见算法包括Apriori算法、k-Means
幽径微澜·2024-01-24 11:47

逻辑回归(Logistic Regression)和正则化

1.分类问题案例：在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。二元分类问题：将因变量(dependentvariable)可能属于的两个类分别称为负向类（negativeclass）和正向类（positiveclass），则因变
清☆茶·2024-01-24 10:08

机器学习_从线性回归到逻辑回归原理和实战

文章目录介绍分类问题用线性回归+阶跃函数完成分类通过Sigmiod函数进行转换逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数用逻辑回归解决二元分类问题介绍分类问题机器学习两个主要应用是回归和分类问题。
you_are_my_sunshine*·2024-01-24 09:23

机器学习：性能度量——Precision，Recall，F1_score（Python）

importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearnimport
捕捉一只Diu·2024-01-24 09:18

【算法小记】——机器学习中的概率论和线性代数，附线性回归matlab例程

内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程机器学习与概率论在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。
絮沫·2024-01-24 08:13

神经网络（Neural Networks：Representation）

目录非线性假设神经元与大脑模型展示例子与直觉理解多元分类非线性假设假如有一个监督学习分类问题它的训练集如图所示：如果使用logistc分类方法（逻辑回归），我们可以构造一个包含很多非线性项的logistc
TQ2·2024-01-24 08:03

【Machine Learning】8 神经网络：表述（Neural Networks:Representation）

8.1非线性假设（Non-linearhypotheses）在非线性的多项式中，特征数变多，特征耦合产生的项数目庞大，普通的逻辑回归根本无法处理此类问题。
xzen·2024-01-24 08:32

机器学习教程之5-神经网络：表述(Neural Networks:Representation)

显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的，因为将一幅图上的所有点作为特征，特征数太多，计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
豆-Metcalf·2024-01-24 08:01

神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

1.非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，当特征太多时，计算的负荷会非常大。
清☆茶·2024-01-24 08:55

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花

数据预处理代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimp
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:00

人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集

这里采用sklearn的LabelEncoder库进行快速转换。2.拆分数据集按7：3的比例拆出训练集和测试集，这里也采用
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:59

Python多项式回归sklearn

一、理论介绍多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。多项式回归的一般形式为：在实际应用中，可以通过调整多项式的次数来适应不同的数据特征。然而，过高的多项式次数可能导致过拟合，对新数据的泛化能力较差。多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法
rubyw·2024-01-23 14:50

Python多元线性回归sklearn

#-*-coding:utf-8-*-"""Createdon2024.1.22@author:rubyw"""importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtfromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D
rubyw·2024-01-23 14:19

python一元线性回归sklearn

#-*-coding:utf-8-*-fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
rubyw·2024-01-23 14:19

sklearn.cluster.Kmeans解析

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances
JimmyFun·2024-01-23 14:48

初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(2)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-01-23 09:11

初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(1)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-01-23 09:37

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）初步研究【下、实验部分（二）】）

2、实验主要步骤：（1）、数据预处理流程：加载卫星数据集：fromsklearn.datasetsimportmake_moonsX,y=make_moons
不是AI·2024-01-23 08:02

回顾2023年总结和2024年计划

万字年阅读量为34.6万次今年最佳文章是《一起来学孟德尔随机化(MendelianRandomization)》不完全统计，帮助10余位粉丝成功发表了文章5.与我互动最多的用户二、2024年计划1.发布逻辑回归和线性回归的阈值函数
天桥下的卖艺者·2024-01-23 07:29

神经网络算法与逻辑回归：优势与差异

神经网络算法和逻辑回归都是预测模型中的重要工具，但它们在处理复杂和非线性问题时表现出不同的性能。本文将深入探讨神经网络算法相对于逻辑回归的优势，以及它们在不同场景下的适用性。
幻风_huanfeng·2024-01-23 07:29

fit,transform,fit_transform详解

sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。
wang_xuecheng·2024-01-23 03:10

图神经网络X项目｜基于图神经网络的电商行为的预测（5%）

项进行模拟测试数据集构建技巧一——查看数据集构建进度JupyterNotebook学习人工智能的好帮手【JupyterNotebook】快速上手轻松玩明白数据集数据集下载数据集下载地址数据集调用fromsklearn.prepro
晓源Galois·2024-01-23 00:24

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合(over-fitting)的问题
时间邮递员·2024-01-22 21:32

正则化逻辑回归实战

一、题目在正则化逻辑回归的练习中，我们将利用正则化的逻辑回归来预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。在质量保证期间，每个微芯片都要经过各种测试，以确保其能够正常工作。
时间邮递员·2024-01-22 21:32

Logistic回归实战

你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们需要构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。
时间邮递员·2024-01-22 21:01

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings
图灵与对话·2024-01-22 19:18

支持向量机-sklearn.svm

一、学习SVC()类的主要参数和属性1、svm.SVC类的主要参数含义参数含义C浮点数，默认为1.0，表示误差项惩罚参数。C越小对误分类的惩罚越小，决策平面越光滑；C越大对误分类的惩罚越大，越倾向于精确地分类。kernel字符串，默认rbf,是‘linear’，‘poly’，‘rbf’，‘sigmoid’中的一个，表示核函数的类型。degree整数，默认为3，表示多项式核函数（‘poly’)的次数
G_瑞琴·2024-01-22 18:36

sklearn学习1----sklearn.SVM.SVC

1、SVM有两种作用：分类和回归，分类是用SVC，回归用SVR。2、SVC：（中文官网）重点在svm.SVC()，fit(X,Y)，以及SVC中的参数。3、SVC参数：①C，C是控制软间隔中的松弛变量是否起作用，C越大表明越宽松，对松弛变量更容忍，C越小越严格，等于0时表示不允许有数据在支持向量之间。②kernel，核函数，kernel='rbf'表示高斯核函数（也就是径向基），kernel=‘l
weixin_30551947·2024-01-22 18:06

第七章：支持向量机SVM：1. sklearn.svm.SVC 1.1 代码 2.核函数 3.软间隔

SVM一、支持向量机SVM1.sklearn.svm.SVC1.1代码2.核函数3.软间隔一、支持向量机SVM主要是寻找决策边界。第二层：类：1.sklearn.svm.SVC例如，svm将两类分开。
qq_53982314·2024-01-22 18:06

sklearn.svm.SVC 参数说明

sklearn中的SVC函数本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS:libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。
人鱼线·2024-01-22 18:36

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

sklearn.svm.SVC是Scikit-learn（一个常用的机器学习库）中的一个类，用于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法中的分类任务。
我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

python语音情感分类（训练过程+预测）

1.SVMimportlibrosaimportosfromrandomimportshuffleimportnumpyasnpfromsklearnimportsvmimportjoblibimportsklearn
小孔不爱coding·2024-01-22 17:25

sklearn-9模型持久化

在用sklearn训练了模型之后，需要保存模型，以便日后使用。下面介绍了关于如何持久化sklearn模型的方法。
ltochange·2024-01-22 16:59

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

论文地址：RawHigh-DefinitionRadarforMulti-TaskLearning代码地址：https://github.com/valeoai/RADIal/tree/main1、模型框架
一颗小树x·2024-01-22 16:20

GBDT+LR探秘：构建高效二分类模型的初体验

GBDT（GradientBoostingDecisionTree，梯度提升决策树）和LR（LogisticRegression，逻辑回归）是两种广泛应用于二分类问题的算法。
uncle_ll·2024-01-22 13:45

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机
汐ya~·2024-01-22 09:44

【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？

一、逻辑回归模型是为了解决什么问题？逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义线性回归分析模型，尤其适用于解决二分类问题（输出为两个类别）。
小oo呆·2024-01-22 09:09

逻辑回归中的损失函数

一、引言逻辑回归中的损失函数通常采用的是交叉熵损失函数（cross-entropylossfunction）。
Visual code AlCv·2024-01-22 08:50
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