sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001,warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyclic')
sklearn.preprocessing.StandardScaler：通过去除均值和缩放单位方差来标准化特征
5.2 岭（Ridge）回归、套索（Lasso）回归与弹性网络（Elastic Net）的基本概念
,这样当y=0, g(x)’=0.5; y>0, g(x)’>0.5且趋于1；y<0, g(x)’<0.5且趋于0，从而达到二分类的目的。sklearn.linear_model通过LogisticRegression类实现逻辑回归。
Sklearn类的线性回归以sklearn.linear_model.LinearRegression为基础，以sklearn.linear_model.Ridge（岭回归）、sklearn.linear_model.Lasso（套索回归）和sklearn.linear_model.ElasticNet（弹性网络）为优化。
人类生活的现实社会经常遇到分类与预测的问题，目标变量可能受多个因素影响，根据相关系数可以判断影响因子的重要性。正如一个病人得某种病是多种因素影响造成的。
流程图用于通过可视媒体阐明决策过程。设计需要对整个系统有完整的了解，因此也需要人的专业知识。问题是：“就流程的复杂性而言，是否可以自动创建流程图以使其设计更快，更便宜且更具可扩展性？” 答案就是决策树！
本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
线性回归是简单易用的机器学习算法，scikit-learn是python强大的机器学习库。 本篇文章利用线性回归算法预测波士顿的房价。波士顿房价数据集包含波士顿郊区住房价值的信息。 第一步：Pytho
Lease Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）在给定的模型上执行正则化和变量选择
学习机器学习是一个不断探索和实验的过程，因此，本文将主要介绍常见的开源数据集，便于学习和实验各种机器学习算法！
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
本案例采用波士顿房价数据集，其中包含14个字段506条样本数量，包括波士顿地区人口水平、房屋周边环境以及房价等信息。该数据收集于 1978 年，506 条样本中的每一个都代表了马萨诸塞州波士顿各个郊区房屋的 14 个特征的汇总数据。
作为Python中经典的机器学习模块，sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集，本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍； datasets中的数据集分为很多种，本文介绍几类常用的数据集生成方法，本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网： http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 中找到对应的更加详细
神经网络（深度学习）学习到的是什么？一个含糊的回答是，学习到的是数据的本质规律。但具体这本质规律究竟是什么呢？要回答这个问题，我们可以从神经网络的原理开始了解。
Now, we get to do some modeling! It's best to start simple; therefore, we'll look at linear regression first. Linear regression is the first, and therefore, probably the most fundamental model—a straight line through data.
上面使用了波士顿房价的13个特征，通过在全部数据集上进行拟合，不进行train_test_split方法是因为此时我们并不需要验证模型的性能，只是对得到结果的系数进行解释。
编者按：数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1. Iris 数据集 在模式识别文献中，Iris 数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有 4 列 150 行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2. 泰
@Analytics Vidhya 编者按： 数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 ◆ ◆ ◆ 菜鸟入门 1. Iris 数据集 在模式识别文献中，Iris 数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有 4 列 150 行
编者按：数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是编者整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1. Iris 数据集 在模式识别文献中，Iris 数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有 4 列 150 行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2. 泰坦
天气预报有雨P(A)：50%、堵车概率P(B): 80%、下雨后堵车概率P(A|B): 40%；那么堵车后下雨的概率P(B|A)是多少，根据朴素贝叶斯定律：
数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。
在本人的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
10.1.3 随机森林回归法 类参数、属性和方法 类 class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='mse', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, min_impurity_dec
不管是决策树分类还是决策树回归，过拟合现象是决策树算法的最大问题，但是从“9.4.2分析有噪音make_regression数据”可以看到，决策树还是一种非常有效的方法，解决过拟合现象有以下两种方法：
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题，可能最适用于经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的而不是感知的。然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
前面几天阐述了线性回归的最小二乘法（OLS）在做回归时，一致地看待每一个样本点，是典型的无偏估计，会得到一个使得残差最小的权重参数。然而，在面对一堆数据集存在多重共线性时，OLS 就变得对样本点的误差
通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集，预测平均房价；数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。数据集只有506条记录，划分成404的训练集和102的测试集。每个记录的特征取值范围各不相同。比如，有0~1,1~12以及0~100的等等。
在机器学习领域中，梯度提升机（Gradient Boosting Machine，GBM）是一种强大的集成学习算法，常用于解决回归和分类问题。它通过不断迭代，以损失函数的负梯度方向训练出一个弱学习器的序列，然后将它们组合起来构成一个强大的模型。本文将详细介绍GBM的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
新冠病毒在地球上已经肆虐了快半年了，检测行人是否戴了口罩的AI系统终于诞生了。该系统可以通过眼睛、鼻子、嘴巴和耳朵的特征来判断行人是否佩戴了口罩。行人的照片由个人或犯罪数据库提供。
作者 | 泳鱼 来源 | 算法进阶 本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow（建议可以安装下anaconda包，自带有常用的python库） 一、基础介绍 机器学习 机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策。进一步的，机器学习一般可以概括为：从数据出发，选择某种模型，通过优化算法更新模型
0 回顾 在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕多重共线性问题，在面对这些数据时，它往往得到的权重参数方差大，是一个不稳定的回归算法。 工程应用中，你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等
本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow（建议可以安装下anaconda包，自带有常用的python库）
【新智元导读】学好机器学习的关键是用许多不同的数据集来实践。本文介绍了10个最受欢迎的标准机器学习数据集和7个时间序列数据集，既有回归问题也有分类问题，并提供了各数据集输入输出的变量名称和基准性能，以及下载地址，可以用作练习的资源。 学好机器学习的关键是用许多不同的数据集来练习。因为对不同的问题，需要有不同的数据准备和建模方法。本文介绍了10个最受欢迎的标准机器学习数据集，可以用作练习的资源。 每个数据集均按照一定的格式介绍，以使读者相对容易比较，为他们的特定练习任务选择数据集或建模方法。 格式： 名称：如
文章节选自《机器学习——Python实践》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ 机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项
文章节选自《机器学习——Python实践》 文末评论赠送本书，欢迎留言！ 机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模
机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板 不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个模板总共有六个步骤。通过本文将学到： 端到端地预测（分类与回归）模型的项目结构。 如何将前面学到的内容引入到项目中。 如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板。 机器学习是针对数据进行自动挖掘，找出数据
glmnet是由斯坦福大学的统计学家们开发的一款R包，用于在传统的广义线性回归模型的基础上添加正则项，以有效解决过拟合的问题，支持线性回归，逻辑回归，泊松回归，cox回归等多种回归模型，链接如下
线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。
本文字数为10000字，阅读全文约需25分钟 本文为回归分析学习笔记。 前言 1.“回归”一词的由来 我们不必在“回归”一词上费太多脑筋。英国著名统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton,1822—1911）是最先应用统计方法研究两个变量之间关系问题的人。“回归”一词就是由他引入的。他对父母身高与儿女身高之间的关系很感兴趣，并致力于此方面的研究。高尔顿发现，虽然有一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但从平均意义上说，给定父母的身高，儿女的身高却趋同于或者说回归于总人口的平均身
Keras 是一个深度学习库，它封装了高效的数学运算库 Theano 和 TensorFlow。
前几个小节一直在使用决策树解决分类问题，其实决策树这种思想也可以非常容易的解决回归问题。使用 CART 这种方式构建决策树之后，训练好的决策树中的每一个叶子节点中都会有很多样本点。在预测阶段，如果一个新的测试样本点输入到决策树中，最终会到达某一个叶子节点上。
Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。
如果你了解数据科学领域，你可能听说过LASSO。LASSO是一个对目标函数中的参数大小进行惩罚的模型，试图将不相关的变量从模型中排除
sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集，主要包含以下几大类：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
