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查询Tags标签： sklearn，共有 120条记录-
python数据分析之分类模型与回归模型-第七次笔记
python数据分析之分类模型与回归模型-第七次笔记1.分类模型 – *1.1KNN 算法 – *1.2朴素贝叶斯 算法 – *1.3支持向量机SVM 算法 – *1.4集成方法—随机森林算法 – *1.5集成方法—Adaboost 算法 – *1.6决策树 2.回归模型 – *2.1线性回归 – *2.2岭回归 – *2.3Lasso回…
2021/7/13 20:36:06 人评论 次浏览 -
机器学习Sklearn系列：（二）逻辑回归
逻辑回归可以用来做分类任务，通俗理解，就是讲输入映射到到概率区间0-1，从而实现分类功能，逻辑回归的公式推导如下： 假设函数为： \[\hat{y} = h_\theta(x,g(\theta^Tx))=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} \]其中，\(g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}\) 在这种情况下，损失函数可…
2021/7/12 23:11:58 人评论 次浏览 -
机器学习Sklearn系列：（二）逻辑回归
逻辑回归可以用来做分类任务，通俗理解，就是讲输入映射到到概率区间0-1，从而实现分类功能，逻辑回归的公式推导如下： 假设函数为： \[\hat{y} = h_\theta(x,g(\theta^Tx))=\frac{1}{1+e^{-\theta^Tx}} \]其中，\(g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}\) 在这种情况下，损失函数可…
2021/7/12 23:11:58 人评论 次浏览 -
天池-车辆产品聚类分析-积累笔记
文章目录 1 LabelEncoder方法`sklearn.preprocess.LabelEncoder``pd.get_dummies(data)` 2 特征之间关联性分析`sns.pairplot(data=data)``train_corr=x_train.corr()` 3 聚类评估方法`(kmeans.inertia_)`簇内误差平方和轮廓系数 `sklearn.metrics.silhouette_score` 4 层…
2021/7/9 23:19:46 人评论 次浏览 -
天池-车辆产品聚类分析-积累笔记
文章目录 1 LabelEncoder方法`sklearn.preprocess.LabelEncoder``pd.get_dummies(data)` 2 特征之间关联性分析`sns.pairplot(data=data)``train_corr=x_train.corr()` 3 聚类评估方法`(kmeans.inertia_)`簇内误差平方和轮廓系数 `sklearn.metrics.silhouette_score` 4 层…
2021/7/9 23:19:46 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（85）：算法实例（42）分类（21）朴素贝叶斯（四） 不同分布下的贝叶斯（三） 多项式朴素贝叶斯以及其变化
1 多项式朴素贝叶斯MultinomialNB 1. 导入需要的模块和库from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import make_blobs from sklear…
2021/7/3 22:21:47 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（82）：算法实例（39）分类（18）朴素贝叶斯（一） 概述
1 真正的概率分类器 2 朴素贝叶斯是如何工作的 2.1 瓢虫冬眠：理解P(Y|X) 2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计 2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 3 sklearn中的朴素贝叶斯
2021/7/3 20:52:19 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（79）：算法实例（三十六）回归（八）线性回归大家族（六）非线性问题：多项式回归（一）
1 重塑我们心中的“线性”概念1.1 变量之间的线性关系 1.2 数据的线性与非线性 1.3 线性模型与非线性模型 1. 导入所需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.tree import Decision…
2021/7/3 9:51:19 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（78）：算法实例（三十五）回归（七）线性回归大家族（五）多重共线性：岭回归与Lasso（二）Lasso
3 Lasso 3.1 Lasso与多重共线性 3.2 Lasso的核心作用：特征选择 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge, LinearRegression, Lasso from sklearn.model_selection import train_test_split as TTS from sklearn.datasets import…
2021/7/3 1:23:04 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（75）：算法实例（三十二）回归（四）线性回归大家族（二）多元线性回归LinearRegression
1 多元线性回归的基本原理 2 最小二乘法求解多元线性回归的参数https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus 3 linear_model.LinearRegressionclass sklearn.linear_model.LinearRegression (fifit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) 1. 导…
2021/7/2 22:23:07 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（74）：算法实例（三十一）回归（三）线性回归大家族（一）概述
1 线性回归大家族 2 sklearn中的线性回归
2021/7/2 20:51:37 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（65）：算法实例（二十二）聚类（五）KMeans （三） 总结
1 KMeans参数列表 2 KMeans属性列表3 KMeans接口列表
2021/6/29 20:50:42 人评论 次浏览 -
机器学习sklearn（60）：算法实例（十七）分类（十）逻辑回归（五）附录
1 逻辑回归的参数列表 2 逻辑回归的属性列表3 逻辑回归的接口列表
2021/6/27 20:22:18 人评论 次浏览 -
Win10下 python3.9安装sklearn
首先，安装sklearn之前，需要安装以下包，注意按顺序安装： Numpy库Scipy库matplotlib库sklearn库 具体的包可以从这个网址取得：Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)； 一、安装Numpy库 下载python39 64位的包：numpy-1.21.0+mkl-cp39-c…
2021/6/27 11:14:18 人评论 次浏览 -
三年我才想明白，最能影响机器学习算法效果的是特征工程
文章目录 特征工程什么是特征工程 数据预处理缺失值的处理删除法填补法Pandas填充Sklearn填充数据归一化什么是归一化归一化原理为什么要用归一化什么算法需要进行归一化sklearn库归一化处理归一化存在的问题 数据标准化什么是标准化标准化原理为什么要用标准化sklearn库标…
2021/6/26 17:30:07 人评论 次浏览
