机器学习（四）——逻辑回归 文章目录机器学习（四）——逻辑回归关于分类问题逻辑回归隐含变量模型——probit回归逻辑分布与sigmoid函数逻辑回归多分类问题one-vs-allone-vs-one多元逻辑回归正则化小结 关于分类问题在前面的博文中，我介绍了线性回归、岭回归、Lasso回归三种回归模型，以及求解机器学习优化问题最重要、应用最广泛的优化算法——梯度下降法。接下来我们把目光投向另一类
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2024-07-09 11:11:16
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昨天通过一个酒吧猜红酒的故事，介绍了机器学习中最简单的一个算法：kNN （K 近邻算法），并用 Python 一步步实现这个算法。同时为了对比，调用了 Sklearn 中的 kNN 算法包，仅用了 5 行代码。两种方法殊途同归，都正确解决了二分类问题，即新倒的红酒属于赤霞珠。虽然调用 Sklearn 库算法，简单的几行代码就能解决问题，感觉很爽，但其实我们时处于黑箱中的，Sklearn 背后干了些
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2024-10-26 21:39:11
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Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。机器学习包含四个元素数据 (Data)任务 (Task)性能度量 (Quality Metric)模型 (Model)传统的机器学习任务从开始
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2024-05-09 11:34:22
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Python数据处理函数汇总【numpy】
注：本文是对使用Python进行数据处理时常用的函数进行总结。
array的一些简单用法（再也不想用一次查一次了）排序及索引import numpy as np
a = np.arange(100)
b = sorted(a)
a.sort()
# 上述b是对a排序之后的新数组，a对象直接调用sort方法则直接在原数组上进行修改，利用
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2023-06-13 20:51:35
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osimport numpy as npfrom PIL import Imageimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport sklear
原创
2021-12-30 15:49:51
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更多Python学习内容：ipengtao.com大家好，今天为大家分享一个非常好用的 Python 库 - auto-sklear
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2024-05-01 11:11:40
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1 疾病引起原因解释模型 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") # 忽视 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklear
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2021-01-25 22:06:00
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''' @author :Eric-chen @contact:809512722@qq.com @time :2017/12/19 16:19 @desc : ''' from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import csv from sklearn import preprocessing from sklear...
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2017-12-19 18:20:00
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1、f1,auc介绍2、如何计算这里采用的是华数杯附件一中的数据import numpy as npfrom sklearn.svm import SVCfrom sklear
原创
2023-01-04 18:03:07
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具体步骤： ①导入相关扩展包 from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分数据集 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer #字典特征值提取 from sklear
原创
2022-09-13 12:53:54
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0 简介 Kaggle下载链接走这里：https://www.kaggle.com/jsphyg/weather-dataset-rattle-package 1 导库导数据，探索特征 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as np from sklear
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2021-07-01 21:16:00
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最简单的回归模型就是线性回归数据导入与可视化分析from IPython.display import Image
%matplotlib inline
# Added version check for recent scikit-learn 0.18 checks
from distutils.version import LooseVersion as Version
from sklear
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2024-02-19 19:14:41
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BP神经网络实现手写数字识别完整代码在最后 1.导入包import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklear
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2023-09-28 13:12:54
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点击标题即可获取文章源代码和笔记1. 导入需要的模块和库from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklear
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2024-07-05 21:11:44
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当然可以。以下是一个简单的例子，使用Python的`scikit-learn`库来训练一个逻辑回归模型，检测句子是否含有侮辱性内容：
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklear
原创
2023-09-03 21:23:56
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1.主要功能如下：1.classification分类
2.Regression回归
3.Clustering聚类
4.Dimensionality reduction降维
5.Model selection模型选择
6.Preprocessing预处理2.主要模块分类：1.sklearn.base: Base classes and utility function基础实用函数
2.sklear
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2023-10-11 19:03:57
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这有点不同，因为对于非二进制分类，交叉值分数不能计算精度/召回率，所以需要使用recision-score、recall-score和手工进行交叉验证。参数average='micro'计算全局精度/召回。在import numpy as np
from sklearn import cross_validation
from sklearn import datasets
from sklear
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2023-06-29 20:58:33
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无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试 无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklear
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2019-05-18 08:16:00
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成功解决SyntaxError: import * only allowed at module level目录解决问题解决思路解决方法解决问题解决思路语法错误：只允许在模块级导入*解决方法def函数内，不要有以下用法，放在函数外边即可！def ML5_Re_Plot(): from sklear...
原创
2022-04-24 10:20:48
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成功解决SyntaxError: import * only allowed at module level目录解决问题解决思路解决方法解决问题解决思路语法错误：只允许在模块级导入*解决方法def函数内，不要有以下用法，放在函数外边即可！def ML5_Re_Plot(): from sklear...
原创
2021-06-16 22:03:04
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