吴恩达机器学习作业二：利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（python实现）该文是针对吴恩达机器学习逻辑回归章节作业任务二，利用正则化逻辑回归模型预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证，区别于任务一中利用逻辑回归模型预测一个学生是否被学校录取见博客：传送门 该模型将对特征进行映射，将二维特征向量隐射为28维，但为了避免模型过拟合问题，需要进行正则化处理。 文章目录吴恩
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2024-10-08 14:46:10
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目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势： 二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将MVO(多元宇宙算法)与CNN-LSTM（卷积-长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行制定）归一化训练数据，提升
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2024-09-24 19:17:02
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本文以泰坦尼克数据集(Titanic.csv)为例，利用Python，通过构建多元线性回归模型，对未知乘客的年龄数据进行预测。需要用到的库： import 读取Titanic数据集，查看数据预览及数据类型： tiedani = pd.read_csv('Titanic.csv')
tiedani.head()
tiedani.dtypes Titanic前5行数据预览
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2024-04-30 16:44:00
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“ 本文阐述基于PySpark的sql数据读取、特征处理、寻找最优参数、使用最优参数预测未来销量的全过程，重在预测流程和Pyspark相关知识点的讲解，展示可供企业级开发落地的demo。” 文章目录1 数据读取与预处理1.1 数据读取1.2 特征生成1.3 数据集的划分2 模型构建和调优2.1 设置参数空间2.2 交叉验证2.3 dataframe转换2.4 dataframe最优参数保存至数据库
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2024-06-09 07:25:43
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多层感知机多层感知机在单层神经⽹络的基础上引⼊了⼀到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输⼊层和输 出层之间。隐藏层中 的神经元和输⼊层中各个输⼊完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。因 此，多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。虽然神经⽹络引⼊了隐藏层，却依然等价于⼀个单层神经⽹络。不难发现，即便再添加更多的隐藏层，以上设计依然只 能与仅含输出层的单层神经
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2024-10-25 13:13:10
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1、项目介绍数据获取与存储：使用requests库编写爬虫脚本，定时从惠农网等网站抓取农产品价格数据，包括产品名称、日期和价格等关键信息，并将数据存储到数据库中。 数据分析与预测：系统利用pandas库对数据库中的数据进行处理，计算每个日期的均价，并使用LinearRegression模型进行训练和预测。对于特定产品（yuce1函数），系统根据用户输入的产品名称查询相关数据并进行预测；对于所
# 使用 Python 实现 SVR（支持向量回归）
在机器学习领域，支持向量回归（SVR）是一种强大且灵活的回归技术。若你是刚入门的开发者，可能会对如何实现 SVR 感到困惑。在本篇文章中，我们将分步讲解如何使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现 SVR。我们将通过以下步骤来完成这个过程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必需的库|
原创
2024-10-22 06:56:41
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网格搜索理论（1）参数与超参数参数是由模型从数据中学习得到的。如回归中各自变量前的系数。超参数：所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数，比如聚类方法的类别的个数，随机森林生成树的个数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定几个取值，然后通过不断试错调整，对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。【例】① SVR 需要事先决定核心函数（ kernel functi
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2023-11-16 20:54:56
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目录项目数据及源码1.数据处理1.1.数据预处理1.2.数据可视化1.3.配置数据集2.构建CNN网络2.1.池化层2.2.卷积层2.3.编译设置2.4.模型训练3.模型评估（acc：92.00%）4.模型优化（acc：93.78%）4.1.优化网络4.2.优化学习率 项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Weather-recogn
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2024-04-15 14:54:22
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2023年6月25日，中国学者在《Nutrients》（二区，IF=5.9）发表题为：”Sex Specificity in the Mixed Effects of Blood Heavy Metals and Cognitive Function on Elderly: Evidence from NHANES” 的研究论文。这项研究采用了2011-2014年NHANES对美国老年人的调查，共
最近在学习利用Python的Sklearn模块实现对数据的回归，分类，以及聚类任务，并分别对其结果进行指标分析。这一篇主要是总结对数据的回归预测，写这篇文章的主要目的是理顺思路，方便以后查找使用。 对数据的回归预测，分为如下步骤：1、数据预处理； 2、选择合适的回归模型； 3、模型训练；&nb
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2024-03-28 09:00:22
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据业务技术咨询公司Wikibon的信息，在过去数年间大数据总收入已呈指数级增长，且到2017年将达到500亿美元。Forbes引用了一份2015年的Capgemini全球研究报告，该研报预测未来三年在大数据投资上会有56%的增长。而Computer Science Corp.估计到2020年总的数据生产量会是2009年的44倍。数据分析有数据协同工作的分析增长同样迅速。但分析的方法有很多种，其中描
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
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2024-03-10 08:45:14
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KNN最近邻法实现回归预测的基本思想：****根据前3个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征属性（花瓣宽度）import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Iris.csv',header = 0)
data.drop(['Id','Species'],axis = 1,
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2024-03-29 13:31:05
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利用TensorFlow解决线性回归问题 1．导入必要的库 import tensorflow as tf 在之前的基础上，还需要导入TensorFlow的库。 2．创建一个训练函数 def train_tf(train_data): # 1.获取数据 trainx = [train_d[0] for train_d in train_data] # list trainy = [train_d[
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2024-10-12 11:05:23
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一般意义上的long-tailed distribution 问题指的是样本标签不平衡的问题，具体表现为少量的标签拥有多数的样本，其余大量的标签所拥有的样本数量很少。long-tailed 问题训练与测试的设置为：在训练的时候，数据呈现长尾分布；在测试的时候，数据的标签分布均衡。 目前的研究对于长尾问题的主要思路是：re-sampling and cost-sensitive learning，一
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，我们通过这些简单的数据集快速让我们上手sklearn，以及掌握sklearn的相关操作。第二个，我们用简单的数据集能更加清晰地介绍机器学习的相关模型，避免在处理数据上花费较大的精力。import pandas as pd
from sklearn import datasets
boston
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2024-05-11 19:46:42
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本文首先介绍线性回归（具体概念解释可以参考CS229,吴恩达讲义的译文：传送门），包括其名称的由来和python实现。在这之后引入了局部平滑技术，分析如何更好地你和数据。接下来，本文将探讨回归在"欠拟合"情况下的shrinkage技术，探讨偏差和方差的概念。
原创
2023-03-07 12:59:52
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【GA-ELMAN回归预测】基于遗传算法优化递归神经网络神经网络实现数据预测模型附matlab代码 文章目录【GA-ELMAN回归预测】基于遗传算法优化递归神经网络神经网络实现数据预测模型附matlab代码文章介绍基本步骤代码示例运行结果参考资料私信博主获取完整代码 文章介绍基于遗传算法优化递归神经网络（RNN）的数据预测模型是一种结合了遗传算法和RNN的方法，用于优化RNN的权重和偏置参数，以提
回归的目的是预测数值型的目标值。即找到一个回归方程，通过求解其中的回归系数（该过程就称为回归），给定输入来得到预测值。这里我们之谈论线性回归。用线性回归找最佳拟合直线 回归的一般方法：收集数据；准备数据；分析数据：可以绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析，在采用缩减法求得新回归系数之后，可以将新拟合
