文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
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2023-09-27 13:00:02
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一、评估算法的方式分两种，一种是分类算法的评估，一种是回归算法的评估。为什么要分两种呢，因为分类算法中可以通过准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC来评估算法的准确度。但是在预测值的时候是没有办法去获得这个准确值（比如分类对了，那就对了，错了就是错了，可以通过对错来统计准确率），那么回归算法的方式，就通过均方误差来确认算法的准确度。 二、分类算法的评估（以K-近邻算法来说）knn = KN
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2023-05-27 16:14:59
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数据回归分类预测的基本算法及python实现关于数据的回归和分类以及分析预测。讨论分析几种比较基础的算法，也可以算作是比较简单的机器学习算法。一． KNN算法邻近算法，可以用来做回归分析也可以用来做分类分析。主要思想是采取K个最为邻近的自变量来求取其应变量的平均值，从而做一个回归或者是分类。一般来说，K取值越大，o
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2023-06-07 21:53:11
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
#自定义字体,解决中文显示问题
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'
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2023-06-29 14:49:01
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/BasicAlgorithmPractice引言：从斐波那契数列看动态规划斐波那契数列：Fn = Fn-1 + Fn-2（ n = 1,2 fib(1) = fib(2) = 1）练习：使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项代码如下：# _*_codi
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2024-06-23 11:51:23
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BP算法是训练神经网络的一种算法，其是一种计算神经网络可训练参数的梯度的高效算法，正是因为BP算法的提出和在工程上的实现，使得深度神经网络模型可以比较轻易的训练。 BP算法是建立在梯度下降的优化算法基础之上的，正是因为我们使用了梯度下降的方法来优化我们的模型，我们才有计算参数梯度的需求。当
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2024-09-18 15:26:44
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# Python预测销量算法
销量预测是企业经营中非常重要的一环，通过准确的销量预测可以帮助企业做出合理的生产计划和市场营销策略，从而提高企业的竞争力。在这篇文章中，我们将介绍使用Python进行销量预测的算法。
## 1. 数据准备
在进行销量预测之前，首先需要准备销售数据。通常情况下，我们会收集历史销售数据，包括销售量、时间等信息。在这里，我们以一个简单的例子来说明。
```pytho
原创
2024-05-03 04:30:17
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# Python预测算法
## 引言
随着人工智能和数据分析技术的快速发展，预测算法在各个领域中得到了广泛的应用。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多用于实现预测算法的库和工具。本文将介绍Python中一些常用的预测算法，并通过代码示例来说明它们的用法和原理。
## 什么是预测算法？
预测算法是通过对已有的数据进行分析和建模，来预测未来事件或结果的一种方法。在实际应用中，预测算法
原创
2023-09-28 12:52:53
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# Python预测算法
## 引言
在现代社会中，数据分析和预测已成为决策制定的重要工具。预测算法可以帮助企业和组织预测未来趋势、优化资源分配和提高决策效率。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，被广泛应用于数据科学和机器学习领域。本文将介绍常用的Python预测算法，并通过代码示例演示其用法。
## 线性回归
线性回归是一种基本的预测算法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模
原创
2023-11-08 12:35:31
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# 预测算法与 Python：让数据说话
随着数据科学的不断发展，预测算法在各个领域得到了广泛应用。从天气预报到股票市场，从个性化推荐到疾病预测，准确的预测可以为决策提供重要依据。在这篇文章中，我们将探讨预测算法的基础知识，并用Python代码示例展示如何实现简单的预测模型。
## 预测算法的基本概念
预测算法是指通过分析历史数据和模式来推测未来事件的一种方法。常见的预测算法包括：
1.
机器学习技术与算法众所周知，机器学习是技术和算法的结合。但在开始关注技术和算法之前，让我们看看它们是否是同一个东西。技术是解决问题的一种方法，这是一个非常通用的术语。 但是，当我们说我们有一个算法时，意思是我们有一个输入，并希望从中得到一定的输出，明确规定了实现目标的步骤。而算法可以利用多种技术来获得输出。Python的机器学习技巧机器学习回归算法倒退就是回到以前的状态： 一个往往比较落后的状态。
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2023-12-26 17:01:17
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Blind_date-Python不是项目，就是一个简单的文件，通过给出的三个数据，对应的选项，用K-近邻算法预测剩余其它项的值。完成一个相亲配对。说明不是项目，就是一个简单的文件，通过给出的三个数据，第一列数据对应的是每年出差/旅行的公里数，第二列是玩游戏消耗时间的百分比，第三列是每周消费的冷饮公升数，然后用K-近邻算法预测剩余其它项的值。完成一个相亲配对。所需要安装的一些包安装matplotl
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2024-07-31 18:15:39
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训练完目标检测模型之后，需要评价其性能，在不同的阈值下的准确度是多少，有没有漏检，在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。希望能提供一些思路，如果觉得有用欢迎赞我表扬我~IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTr
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2023-10-12 09:16:48
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故障预测算法分类故障预测算法分为三类：基于模型(model-driven)的故障预测技术；基于数据驱动(data—driven)的故障预测技术；基于统计可靠性的故障预测技术。基于模型的故障预测技术基于模型的故障预测指采用动态模型或过程的预测方法。物理模型方法、卡尔曼／扩展卡尔曼滤波／粒子滤波以及基于专家经验的方法等均可划为基于模型的故障预测技术。基于模型的故障预测技术一般要求对象系统的数学模型是已
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2023-08-05 12:20:12
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故障预测基本概念本文用于记录学习过程中的点点滴滴，如有错误望不吝指出。最近阅读了一些故障预测相关的文章，对于故障预测有了一些基本概念上的理解，在此进行分享：在20世纪60年代之前，公司的维护主要采取故障发生之后进行维护的方法，这种称为纠正的维护已经被预测故障机制进行了修正，即在故障发生之前进行的维护。 这两种维护 - 纠正和预防 - 呈现下面描述的某些变化。下图显示了它们的全局结构。 可见，基于预
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2023-10-19 06:59:54
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在工业物联网环境中，产线机组设备运行、运输设备移动、试验仪器运行等场景都会产生振动信号。如果能对采集到的振动信号进行分析，我们就可以预估设。备的疲劳年限、及时知晓设备已发生的异常以及预测未来仪器可能发生的异常。如果你追求科学精细地管理设备全生命周期健康，不妨来看看这套解决方案。 工业物联网场景下，设备故障一般可以分为突发性故障（随机故障）与时间依存性故障。随机故障由偶然因素引起，以往很难防止这类
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2023-08-02 23:50:01
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Python使用线性回归实现对股票的预测使用的股票数据从大型数据网站www.quandl.com获取，股票数据特征包括：开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close）、交易额（Volume）及调整后的开盘价（Adj.Open）、最高价（Adj.High）、最低价（Adj.Low）、收盘价（Adj.Close）和交易额（Adj.Volume) 一、获取数据. 首先在q
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2023-08-07 19:29:34
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Python集成学习算法在股票价格预测方面的应用支持向量机/决策树/bp神经网络/xgboost四种算法的概念：支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier)。SVM在人像识别、文本分类等模式识别(patter
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2023-08-21 23:02:01
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线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法(ols)计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格。线性回归是一种用于模拟因变量(y)和自变量(x)之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日
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2023-07-24 09:35:45
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选择并拟合一个预测算法的最终目标是获得最佳可能的效果。能够达到的性能取决于3方面的因素：问题的复杂性，模型算法的复杂性，可用数据的丰富程度。理解函数逼近 预测问题包括两种变量： 第一种变量是尝试要预测的变量； 第二种变量是用来进行预测的变量。 函数逼近问题是要构建以第二类变量作为输入的函数来预测第一类变量。要预测的变量一般有多种正式的名称，如标签、目标、结果。用于构建预测的输入
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2023-08-31 17:56:25
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