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用 Keras 编写你的第一个人工神经网络

在这个教程中,我们将使用皮马印第安人糖尿病数据集(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+Diabetes).这是UCI 机器学习数据库一个标准的机器学习数据集...因此,它是一个二分类问题(出现糖尿病为1, 否则为 0)。所有描述病人的输入变量都是数值。这便于直接用于需要数值输入输出的神经网络, 适合我们第一个 Keras 神经网络。...我们现在可以准备定义我们的神经网络模型了。 2. 定义模型 Keras 中的模型被定义为一系列的层。 我们实例化一个 Sequential 模型对象,每次添加一层知道我们对网络的拓扑结构满意。...在这个例子中, 我们使用对数损失函数（logarithmic loss）, 对于二分类问题, 其在 Keras 中称为“binary_crossentropy”。...我们拟合了上述例子, 用他来在训练集上作出预测, 假装我们之前没看到过这些数据。 做预测同样非常简单, 只需要使用 model.predict()。

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零基础掌ML(2) — k-NN算法

k-NN 是一种分类算法。（例如：我们可以用k-NN来预测某人是否有患糖尿病的风险。） 注：k-NN 不是只能用于分类，它也可以用来回归，这一点我将放到后面讲。...1 个结果变量 结果(Outcome：1代表患糖尿病，0代表未患糖尿病) 数据集中，糖尿病患者（Outcome=1）有268例；未患糖尿病（Outcome=0）的人数为50。...目标 我们的目标是为这个数据集构建一个机器学习模型，这个模型可以用来预测患者是否患有糖尿病。...第四步：使用训练数据集训练k-NN模型 第五步：使用测试数据集测试模型的准确性。 可以看到，这个模型在测试数据集上的准确率是 72.7%。 第六步：使用训练出的模型，对未知的数据进行推断。...较小的 k 值可能会过度拟合数据，而较大的 k 值往往会"平滑"预测值，因为它是对更大区域或邻域的值进行平均。但是，如果 k 的值太高，那么可能会欠拟合数据。

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数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。...#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima[feature] # 特征 y = pima.label # 目标变量 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。...---- R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测 01 02 03 04 使用scikit learn进行决策树分析 # 创建决策树分类器对象 clf = DecisionTreeClassifier...有了这个，我们就能够对数据进行分类，并预测一个人是否患有糖尿病。但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。...数据获取 在下面公众号后台回复“糖尿病数据”，可免费获取完整数据。 ---- 本文摘选 《 PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例 》。

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教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的Logistic回归

如何将 logistic 回归应用到真实的预测问题。 让我们开始吧！ 描述 本节将简要介绍 logistic 回归算法、随机梯度下降以及本教程使用的 Pima 印第安人糖尿病数据集。...Pima 印第安人糖尿病数据集 Pima Indians 数据集包含了根据基本医疗细节预测 Pima 印第安人 5 年内糖尿病的发病情况。...我们还可以使用先前准备的系数对该数据集进行预测。 把这些放在一起，我们可以测试下面的 predict() 函数。...糖尿病数据集预测 在本节中，我们将使用随机梯度下降算法对糖尿病数据集进行 logistic 回归模型训练。...回顾 在本教程中，你了解了如何使用随机梯度下降算法实现 logistic 回归。 你现在知道： 如何对多变量分类问题进行预测。 如何使用随机梯度下降优化一组系数。

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R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。练习1加载糖尿病数据集。这有关于糖尿病的病人水平的数据。...数据为n = 442名糖尿病患者中的每个人获得了10个基线变量、年龄、性别、体重指数、平均血压和6个血清测量值，以及感兴趣的反应，即一年后疾病进展的定量测量。"接下来，加载包用来实现LASSO。...01020304练习3使用OLS将y与x中的预测因子进行回归。...岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证群组变量选择...Lars分析波士顿住房数据实例R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例Python中的Lasso

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Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

我们将使用Pima印度糖尿病数据集，该数据集包含有关患者是否基于不同属性（例如血糖，葡萄糖浓度，血压等）的糖尿病信息。使用Pandas read_csv()方法，您可以直接从在线资源中导入数据集。...df = pd.read_csv(data_path, names=columns) 让我们看一下数据集的前5行： df.head() 输出： 如你所见，这5行都是用来描述每一列的标签，因此它们对我们没有用...，对其进行预处理并创建您的机器学习模型所需的所有代码。...因为我们只对看到Grid Search的功能感兴趣，所以我没有进行训练/测试拆分，我们将模型拟合到整个数据集。 在下一节中，我们将开始了解Grid Search如何通过优化参数使生活变得更轻松。...=1) 现在，我们准备实现网格搜索算法并在其上拟合数据集： # Build and fit the GridSearchCVgrid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid

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R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。练习1加载糖尿病数据集。这有关于糖尿病的病人水平的数据。...数据为n = 442名糖尿病患者中的每个人获得了10个基线变量、年龄、性别、体重指数、平均血压和6个血清测量值，以及感兴趣的反应，即一年后疾病进展的定量测量。"接下来，加载包用来实现LASSO。...01020304练习3使用OLS将y与x中的预测因子进行回归。...岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型用LASSO，adaptive LASSO预测通货膨胀时间序列MATLAB用Lasso回归拟合高维数据和交叉验证群组变量选择...Lars分析波士顿住房数据实例R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例Python中的Lasso

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Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

我们将使用Pima印度糖尿病数据集，该数据集包含有关患者是否基于不同属性（例如血糖，葡萄糖浓度，血压等）的糖尿病信息。使用Pandas read_csv()方法，您可以直接从在线资源中导入数据集。...df = pd.read_csv(data_path, names=columns) 让我们看一下数据集的前5行： df.head() 输出： 如你所见，这5行都是用来描述每一列的标签，因此它们对我们没有用...，对其进行预处理并创建您的机器学习模型所需的所有代码。...因为我们只对看到Grid Search的功能感兴趣，所以我没有进行训练/测试拆分，我们将模型拟合到整个数据集。 在下一节中，我们将开始了解Grid Search如何通过优化参数使生活变得更轻松。...=1) 现在，我们准备实现网格搜索算法并在其上拟合数据集： # Build and fit the GridSearchCVgrid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid

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【Lesson1】R 机器学习流程及案例实现

R 机器学习流程及案例实现 一直在学习机器学习的项目；学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析，将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中，构建机器学习模型的流程。...主要花费的精力是在Train数据集上，因为需要找到一个合适的模型来拟合Train数据，对模型参数进行不断调整，达到该数据的最优。...因此省去了因运行不同模型而学习不同的packages。另外对于预测变量不管是分类变量还是连续性变量，Caret都可以构建。 本次操作利用pdp包里面的pima数据集进行演示。...该数据收集了 392例女性糖尿病患者的临床指标，包括年龄，血糖，胰岛素及血压等指标。主要是通过临床指标预测患者是否患糖尿病。 1....数据拆分 将pima数据进行预处理，丢弃NA，glucose转成分类变量（glucose > 149=="High"）。

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数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例|附代码数据

p=23848 最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。...对于我们的分析，我们选择了一个非常相关和独特的数据集，该数据集适用于医学科学领域，它将有助于预测病人是否患有糖尿病 （ 查看文末了解数据免费获取方式 ） ，基于数据集中采集的变量。...这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。...#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima[feature] # 特征 y = pima.label # 目标变量 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。...有了这个，我们就能够对数据进行分类，并预测一个人是否患有糖尿病。但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。

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Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

在这篇文章中，您将发现在 Keras 中创建，训练和评估深度学习神经网络的逐步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...例如，对于使用精度度量编制的模型，我们可以在新数据集上对其进行评估，如下所示： 1loss, accuracy = model.evaluate(X, y) 第 5 步.做出预测 最后，一旦我们对拟合模型的表现感到满意...这个例子将使用皮马印第安人发病的糖尿病二元分类问题，即可以从 UCI机器学习库下载（更新： https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master...我们将使用 ADAM 优化算法和对数损失函数对批量大小为 10 的 100 个时期进行网络训练。 一旦适合，我们将评估训练数据的模型，然后对训练数据进行独立预测。...这是为了简洁起见，通常我们会在单独的测试数据集上评估模型并对新数据进行预测。 完整的代码清单如下。

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数据分享|PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例

p=23848 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。...对于我们的分析，我们选择了一个非常相关和独特的数据集，该数据集适用于医学科学领域，它将有助于预测病人是否患有糖尿病，基于数据集中采集的变量。...这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。...#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima\[feature\] # 特征 y = pima.label # 目标变量 3. 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。...有了这个，我们就能够对数据进行分类，并预测一个人是否患有糖尿病。但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。

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机器学习入门数据集--5.皮马人糖尿病预测数据集

在本项目的前期训练中，数据最后的结果都不理想。因此在代码中引入了多种数据模型：逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树分类、支持向量机分类、xgboost。在训练集上，最高准确率为77%。...数据解析 数据名称：pima_indians-diabetes.csv 来源 https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database#diabetes.csv...⼈患糖尿病概率极⾼。...胰岛素 BMI 体质指数 DiabetesPedigreeFunction 糖尿病⾎统 Age 年龄 Outcome label：是否患病 数据分析 没有缺失值，而且全部是数字类型 Pregnancies...因此在代码中引入了多种数据模型：逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、K近邻分类、决策树分类、支持向量机分类、xgboost。在训练集上，最高准确率为77%。

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在Keras中展示深度学习模式的训练历史记录

在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...例如，你可以在训练模型后，使用以下代码段列出历史记录对象中收集的指标： # list all data in history print(history.history.keys()) 例如，对于使用验证数据集对分类问题进行训练的模型...可视化Keras的模型训练历史 我们可以用收集的历史数据创建图。 在下面的例子中，我们创建了一个小型网络来建模Pima印第安人糖尿病二分类问题。这是一个可从UCI机器学习存储库获取的小型数据集。...你可以下载数据集并将其保存到当前工作目录中，文件名为：pima-indians-diabetes.csv。

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PYTHON用决策树分类预测糖尿病和可视化实例

p=23848 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。...对于我们的分析，我们选择了一个非常相关和独特的数据集，该数据集适用于医学科学领域，它将有助于预测病人是否患有糖尿病，基于数据集中采集的变量。...这些信息来自国家糖尿病、消化道和肾脏疾病研究所，包括预测变量，如病人的BMI、怀孕情况、胰岛素水平、年龄等。让我们直接用决策树算法来解决这个问题，进行分类。...#在特征和目标变量中拆分数据集 X = pima\[feature\] # 特征 y = pima.label # 目标变量 3. 我们把数据按70:30的比例分成训练集和测试集。...有了这个，我们就能够对数据进行分类，并预测一个人是否患有糖尿病。但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。

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R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型|附代码数据

因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。 练习1 加载糖尿病数据集。这有关于糖尿病的病人水平的数据。...数据为n = 442名糖尿病患者中的每个人获得了10个基线变量、年龄、性别、体重指数、平均血压和6个血清测量值，以及感兴趣的反应，即一年后疾病进展的定量测量。" 接下来，加载包用来实现LASSO。...head(data) 向下滑动查看结果▼ 练习2 数据集有三个矩阵x、x2和y。x是较小的自变量集，而x2包含完整的自变量集以及二次和交互项。 检查每个预测因素与因变量的关系。...生成单独的散点图，所有预测因子的最佳拟合线在x中，y在纵轴上。用一个循环来自动完成这个过程。...summary(x) for(i in 1:10){   plot(x[,i], y)   abline(lm(y~x[,i]) } 01 02 03 04 练习3 使用OLS将y与x中的预测因子进行回归

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R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型

根据惩罚项的大小，LASSO将不太相关的预测因子缩小到（可能）零。因此，它使我们能够考虑一个更简明的模型。在这组练习中，我们将在R中实现LASSO回归。 练习1 加载糖尿病数据集。...这有关于糖尿病的病人水平的数据。数据为n = 442名糖尿病患者中的每个人获得了10个基线变量、年龄、性别、体重指数、平均血压和6个血清测量值，以及感兴趣的反应，即一年后疾病进展的定量测量。"...向下滑动查看结果▼ 练习2 数据集有三个矩阵x、x2和y。x是较小的自变量集，而x2包含完整的自变量集以及二次和交互项。 检查每个预测因素与因变量的关系。...生成单独的散点图，所有预测因子的最佳拟合线在x中，y在纵轴上。用一个循环来自动完成这个过程。 summary(x) ?...向下滑动查看结果▼ 练习3 使用OLS将y与x中的预测因子进行回归。我们将用这个结果作为比较的基准。 lm(y ~ x) ?

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Python从0实现朴素贝叶斯分类器

一、 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。...通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算。...二、 数据集 本文中的数据集使用的是“皮马印第安人糖尿病数据集”。...数据里包行了768行 X 9列数据。每一行表示一个超过21岁的皮马女性糖尿病患者的信息。 前8列表示属性特征， 1．怀孕次数。 2．2小时口服葡萄糖耐量测试中得到的血糖浓度。...7．糖尿病家族遗传作用值。 8．年龄。 第9列表示分类结果，这个类指明以测量时间为止，患者是否是在5年之内感染的糖尿病。如果是，则为1，否则为0。

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