SVM支持向量机进行分类与回归操作：【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机非线性分类【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机进行回归一、基本概念介绍 支持向量机SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。 SVM作为一种大间隔分类方法，使用超平面对数据集进行分类，并保证超平面尽可能远离最近的分类实例。如上图所示，经SVM分类后，超平面距离最近的数据实例尽可能远，这
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2024-11-01 15:21:57
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sklearn学习02——SVM前言一、线性SVM1.1、算法原理1.2、代码实现二、核函数和非线性SVM2.1、从线性可分到线性不可分2.2、核函数2.2.1、多项式核函数2.2.2、高斯核函数2.3、测试不同SVM在Mnist数据集上的分类情况 前言 本篇给出sklearn中 SVM（支持向量机）的一些常用模型的实现，线性分类问题一般可用 线性SVM模型来解决；非线性分类问题可以使用多项式
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2024-11-01 15:22:22
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简介本文旨在通过经典的波士顿放假预测问题来实战运行一下sk-learn中所有常见的回归算法，因此不涉及过多的算法讲解。下面，先对本文中会用到的算法进行简单的介绍：线性回归器： 线性回归器是最简单、易用的回归模型。由于预测目标直接是实数域上的数值，因此优化目标非常简单，即最小化预测结果和真实值间的差异。本文中我们将使用一种精确计算的解析算法（Linear Regression）和一种快速的随机梯度下
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2024-10-07 10:00:06
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1.1 scikit-learn参数介绍1.1.1 导入from sklearn.linear_model import LogisticRegression1.1.2 版本scikit-learn==0.21.31.1.3 参数1.1.3.1 penaltyl1、l2、elasticnet、none，默认l2l1
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2023-12-17 15:43:26
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一、分类模型 1.KNN算法 函数：KNeighborsClassifier() 思路：对k个最近的邻居进行拟合，调试出最佳n_neighbors的值，分别对训练集、验证集、测试集的标记值与预测值进行拟合，用参数accuracy_score recall_score f1_score 对拟合效果进行评定。 from sklearn.metrics import accuracy_s
目录线性回归Sigmoid函数逻辑回归逻辑回归的损失函数正则化L1正则化L2正则化L1正则化和L2正则化的区别梯度下降法梯度下降法的代数方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法的矩阵方式描述先决条件算法相关参数初始化算法过程梯度下降法分类批量梯度下降法BGD随机梯度下降法SGD小批量梯度下降法MBGD总结梯度下降的算法调优python中实现逻辑回归 线性回归提到逻辑回归我们不得不提一
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2023-10-11 09:44:31
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《老饼讲解机器学习》http://ml.bbbdata.com/teach#115目录一.入参说明(一)入参分类与使用(二)入参详细列表 二.模型训练三.模型训练后的方法与属性(一) 方法(二) 属性本文讲述sklearn逻辑回归参数详解一.入参说明完整入参：clf = LogisticRegression(penalty='l2',dual=False, tol=0.0001, C=1
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2023-12-21 12:51:23
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SKlearn学习笔记——逻辑回归1. 概述1.1 名为“回归”的分类器1.2 为什么需要逻辑回归1.3 sklearn中的逻辑回归2. linear_model.LogisticRegression2.1 二元逻辑回归的损失函数2.2 正则化:重要参数penalty & C2.3 梯度下降:重要参数max_iter2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver2.5 逻辑回归中的特征
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2024-03-22 15:44:54
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一，什么是逻辑回归？逻辑回归的使用频率最高虽然叫回归，但是解决的是分类问题原理：讲样本的特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个数，所以叫回归问题p=f(x)，再对p进行分类，p表示发生的概率。因此逻辑回归既可以看作回归算法也可以看作分类算法。通常作为分类算法用，只能解决二分类问题。（P的分界点是0.5）注意概率的值域是[0,1]可以对y施加一个函数：使用sigmoid函数：函数的值域是（0，1）
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2024-04-03 10:40:07
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机器学习中的逻辑回归模型简介 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。 逻辑回归 问题 实际工作中，我们可能会遇到如下问题：预测一个用户是否点
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2024-05-07 19:18:08
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# 使用Python实现逻辑回归参数P值计算
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在逻辑回归模型中，参数的显著性需要通过P值进行检验。本文将引导你实现逻辑回归并计算P值的过程。下面，我们将通过一个表格展示整个流程，并详细解释每一步所需的代码。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载并准备数据 |
| 3
原创
2024-08-02 07:00:10
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scikit-learn 通过交叉验证来公开设置 Lasso中αα 参数的对象: LassoCV 和 LassoLarsCV。 LassoLarsCV 是基于下面解释的 最小角回归 算法。对于具有许多线性回归的高维数据集， LassoCV 最常见。 然而，LassoLarsCV 在寻找 αα 参数值上更具有优势，而且如果样本数量与特征数量相比非常小时，通常 LassoLarsCV 比 LassoC
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2024-03-23 15:30:35
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EDA 简单描述df.describe()## 特征与标签组合的散点可视化
sns.pairplot(data=iris_all,diag_kind='hist', hue= 'target')
plt.show() 通过上图能够分析出不同的二维的特征组合对于目标类别的区分能力箱型图查看数据分布for col in iris_features.columns:
sns.boxplot(x=
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2023-12-18 20:56:35
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一、逻辑回归1.什么是逻辑回归逻辑回归又称对数几率回归，是一种广义的线性回归分析模型逻辑回归的工作原理：利用回归思想解决分类问题，通常用于二分类问题通过逻辑函数(Logistic或Sigmoid)将线性回归的结果(-∞,∞)映射为概率值(0,1)# 线性回归算法解决回归问题: y值(目标值/标签值)为连续值, 如预测用户信用额度 # 逻辑回归算法解决分类问题: y值(目标值/标签值)为离散值(分类
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2024-04-07 20:48:07
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sklearn逻辑回归实现更加优化，且支持多元分类场景 下面的代码展示如何用sklearn,linear_model.LogisticRegression类以及fit方法在三种花的标准化训练集上训练模型from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr=LogisticRegression(C=100.0,random_state=1)
l
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2023-09-25 19:54:02
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2. 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。2.1 使用sklearn建立完整的回归项目2.1.1 收集数据集并选择合适的特征在数据集上我们使用我们比较熟悉的Boston房价数据集，原因是：第一个，我们通过这些简单
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2024-05-11 12:05:40
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上次介绍了KNN的基本原理，以及KNN的几个窍门，这次就来用sklearn实践一下KNN算法。一.Skelarn KNN参数概述要使用sklearnKNN算法进行分类，我们需要先了解sklearnKNN算法的一些基本参数，那么这节就先介绍这些内容吧。def KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,
weights='u
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2024-06-16 12:49:51
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lasso与多项式回归1 Lasso与多重共线性1.1 Lasso 强大的特征选择能力1.2 选取最佳正则化参数2. 非线性问题：多项式回归2.1 使用分箱处理非线性问题2.2多项式回归PolynomialFeatures2.2.1多项式对数据的作用2.2.2 多项式回归如何处理非线性问题2.2.3 多项式回归的可解释性 1 Lasso与多重共线性# Lasso与多重共线性
#Lasso 全称
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2024-03-15 09:36:31
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# 实现逻辑回归模型python计算p值
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现逻辑回归模型在Python中计算p值的方法。在这篇文章中，我将引导你完成整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个实现逻辑回归模型计算p值的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 导入必要的库 | 导入所需的Python库 |
| 2
原创
2024-05-25 05:38:27
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在scikit-learn中，与逻辑回归有关的主要有3个类，LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用交叉验证来选择正则化系数C，而LogisticRegression需要自
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2024-09-18 21:25:36
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