一: 线性回归方程 线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的
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2024-03-28 10:18:42
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一、Logistic回归的认知与应用场景Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。二、LR分类器LR分类器，即Logistic Regression Classifier。在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组权值，当测试样本的
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2024-06-26 10:34:18
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文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用 机器学习模型评估以下方法，sklearn中都在sklearn.metrics类下，务必记住哪些指标适合分类，那些适合回归，不能混着用 分类的模型大多是Classifier结尾，回归是Regression分类模型accuracy_score（准确率得分）是模型分类正确的数据除以样本总数 【模型的sc
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2024-05-15 12:48:20
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**sklearn实现12种回归模型（LinearRegression，KNN，SVR，Ridge，Lasso，MLP，DecisionTree，ExtraTree，RandomForest，AdaBoost，GradientBoost，Bagging）** 本文主要是针对本人做的一个项目需求，查找合适的回归模型，记录实现过程，仅方便自己以后查找。 1.数据准备import numpy as np
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2023-10-20 15:26:46
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线性模型一般我们可以把线性模型写作：f(x)=wTx+b
f
(
x
)
=
w
T
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2024-02-28 11:00:45
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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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回归和分类是两种 监督 机器 学习算法， 前者预测连续值输出，而后者预测离散输出。 例如，用美元预测房屋的价格是回归问题，而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题。在本文中，我们将简要研究线性回归是什么，以及如何使用Scikit-Learn（最流行的Python机器学习库之一）在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归。线性回归理论代数学中，术语“线
sklearn中很多回归方法，广义线性回归在linear_model库下，例如：线性回归、\(Lasso\)、岭回归等。还有其他非线性回归方法，例如：\(SVM\)、集成方法、贝叶斯回归、\(K\)如何在sklearn中找到所有回归算法？由于没有一个统一的回归库，无法直接从单一库导出所有回归算法。以下是找到所有回归算法的步骤：① 在 \(Chrome\) 搜索 https://scikit-lea
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2023-12-05 19:39:57
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利用先验知识，寻找经验损失最小的模型。和线性回归一样，逻辑回归也是常用的算法之一，如果熟悉深度学习的话，可以发现，在很多时候，深度学习就是逻辑回归变体与进化。逻辑回归的推导问题，也是面试中最常问的问题之一。本篇文章，就详细介绍逻辑回归的两种重要思路：极大似然估计和梯度下降。从一个特殊的硬币开始 这是我曾遇到的一个面试题：假设一枚不规则的硬币，要知道它正面的概率是多少，抛了10次，其中6次正面，
文章目录1.线性回归的一般步骤2第一个机器学习算法 - 单变量线性回归3损失函数（代价函数）4梯度下降法5线性回归的梯度下降6多变量线性回归7过拟合使用正则化1.Lasso 回归代码2. 岭回归代码 1.线性回归的一般步骤2第一个机器学习算法 - 单变量线性回归线性回归实际上要做的事情就是： 选择合适的参数（θ0, θ1），使得hθ(x)方程，很好的拟合训练集pip install sklear
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2024-03-28 15:05:24
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一、线性回归1一元线性回归“线性回归” (linear regression) 试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记.举一个二维函数的例子y=1.5x+0.2,根据这个函数生成一些离散的数据点，对每个数据点加一点波动，也就是噪声，最后看看我们算法的拟合或者说回归效果。1.1.数据生成import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-06-17 19:21:07
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sklearn实现多项式线性回归_一元/多元 【Python机器学习系列（八）】 文章目录1. 多项式一元回归2. 多项式多元回归 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•
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2024-02-21 19:57:41
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1. sklearn库中的线性回归import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归
# ##线性回归
# paras:
# fit_intercept:boolean，是否进行拦截计算
# norma
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2024-03-15 15:25:53
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引言：线性回归模型的种类有很多，如lasso回归、岭回归及逻辑回归等。同时，根据求解函数的不同，又可以衍生到线性分类。接下来将一一介绍。1 概述 回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。通常，我们可以通过矩阵和代数这两个角度来理解模型，在这里，我们采用矩阵的角度来理解。2.多元线性回归LinearRegres
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2023-12-01 11:44:28
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基本思想： 将X^2与X理解为两个不同特征，所以平方项会让数据增加一个特征。 从[X^2,X,1]角度看，是一个线性方程 从[X,1]角度看，是一个非线性方程一、多项式回归的由来且看代码，比较两种线性回归方式的拟合效果import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.uniform(-3,3,size = 100)
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2024-10-22 11:15:35
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Python中的sklearn库提供了方便的机器学习算法，那么实现简单的线性回归，所需步骤如下：提出问题理解问题清洗数据构建模型评估模型下面是具体的案例展示，案例数据为”学习时间“与”分数“首先准备数据：提出问题：”学习时间“与”分数“之间是否线性相关，如果是，求出最佳拟合度如何？理解数据：查看数据属性上图可以看出，这是一个20行，两列的二维数组，数据信息完整。数据集中只有两列数据，查看相关系数R
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2023-11-03 15:20:08
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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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文章目录一、线性回归简介 概念 常见回归算法二、多元线性回归 Linear Regression• 线性回归基本原
原创
2022-08-12 11:47:38
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引言最近在读西瓜书，查阅了多方资料，恶补了数值代数、统计概率和线代，总算是勉强看懂了西瓜书中的公式推导。但是知道了公式以后还是要学会应用的，几经摸索发现python下的sklearn包把机器学习中经典的算法都封装好了，因此，打算写几篇博客记录一下sklearn包下的常用学习算法的使用，防止自己以后忘了，嘿嘿。1.对数几率回归算法在分类任务中，我们希望根据训练样本，由事物的属性来对事物进行分类，这是
作者 | Sebastian Raschka
翻译&整理 | Sam
一、认识管道流
1.1 数据导入
1.2 使用管道创建工作流
二、K折交叉验证
2.1 K折交叉验证原理
