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快速入门Python机器学习（七）

alpha=0相当于一个普通的最小二乘法，由线性回归对象求解。由于数值原因，不建议对套索对象使用alpha=0。鉴于此，您应该使用LinearRegression对象。...: 70.20% 测试集得分: 64.14% 5.4.7套索回归分析糖尿病数据 #对套索回归进行分析糖尿病数据 def Lasso_for_for_diabetes(): myutil...alpha =10 (^ 橘黄色上箭头) alpha =1 (s 蓝色方块) alpha = 0.1 (v 绿色下箭头) 线性：(o 红色圆点) 5.4.8套索回归分析波士顿房价数据 #对套索回归进行分析波士顿房价数据...alpha=1,波士顿房价数据训练集得分: 69.75% alpha=1,波士顿房价数据测试集得分: 62.49% alpha=1,波士顿房价数据回归特征数: 10 alpha=10,波士顿房价数据训练集得分...0.1,波士顿房价数据测试集得分: 67.98% alpha=0.1,波士顿房价数据回归特征数: 12 加载并返回波士顿房价数据集(回归)的维度：13 alpha 波士顿训练集得分 波士顿测试集得分 特征数

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在 Python 中对服装图像进行分类

在本文中，我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集，该数据集是60种不同服装的000，10张灰度图像的集合。...此数据集包含在 TensorFlow 库中。...纪元是训练数据的完整传递。经过 10 个时期，该模型已经学会了对服装图像进行分类，准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕，我们可以在测试数据上对其进行评估。...我们使用了Fashion-MNIST数据集，该数据集收集了60种不同服装的000，10张灰度图像。我们构建了一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。该模型的测试准确率为91.4%。...将来，我们可以通过使用更大的数据集，使用更复杂的模型以及使用更好的优化算法来提高模型的准确性。我们还可以使用该模型对服装图像进行实时分类。这对于在线购物和自助结账机等应用程序非常有用。

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快速入门Python机器学习（六）

岭回归牺牲训练集得分，获得测试集得分。适合密集矩阵。 5.2.2 套索回归（Lasso Regression） 所有系数绝对值之和，即L1范数，对应的回归方法叫做套索（Lasso）回归。...在实践中，岭回归与套索回归首先岭回归。如果特征特别多，而某些特征更重要，具有选择性,那就选择套索（Lasso）回归可能更好。它适合稀疏矩阵。...5.3.1 对无噪音make_regression数据进行岭回归 from sklearn.linear_model import Ridge def Ridge_for_make_regression...: 100.00% 测试集得分: 100.00% 5.3.2 对有噪音make_regression数据进行岭回归 def Ridge_for_make_regression_add_noise()...53.50% 45.41% 1 43.01% 43.04% 10 14.47% 15.88% 0.1 52.48% 47.11% 对于岭回归对糖尿病数据的分析效果只有在，alpha=0.1的时候与普通线性回归结果类似

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实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU）

[PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH.../model_params.pkl') # 只保存网络中的参数 (速度快, 占内存少) #加载参数的方式 """net = DNN() net.load_state_dict...GPU MX150 2G内存 使用CPU训练时，每100步，2.2秒左右 使用GPU训练时，每100步，1.4秒左右 提升了将近2倍， 经过测试，使用GPU运算DNN速率大概是CPU的1.5倍，在简单的网络中...GPU效率不明显，在RNN与CNN中有超过十倍的提升。

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群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

请注意，在λ=0.05时，医生的就诊次数不包括在模型中。 为了推断模型在各种 λ值下的预测准确性，进行交叉验证。...predicttype="ngroups" # 非零组的数量  # 非零组的身份 nvars # 非零系数的数量 predict(fit # 非零系数的身份 原始拟合（对完整数据集）返回为fit...弹性网络elastic net分析基因数据（含练习题） Python中LARS和Lasso回归之最小角算法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回归之最小角算法LARS r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic...glmnet岭回归 R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测 R语言arima，向量自回归（VAR

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python数据分析——在python中实现线性回归

本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。 回归 回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。...那么回归主要有： 简单线性回归 多元线性回归 多项式回归 如何在python中实现线性回归 用到的packages NumPy NumPy是Python的基础科学软件包，它允许在单维和多维数组上执行许多高性能操作...scikit-learn scikit-learn是在NumPy和其他一些软件包的基础上广泛使用的Python机器学习库。它提供了预处理数据，减少维数，实现回归，分类，聚类等的方法。...20 14 32 22 38] 可以看到x是二维的而y是一维的，因为在复杂一点的模型中，系数不只一个。...，也可以用样本外的数据进行预测。

2.3K30

机器学习测试笔记（12）——线性回归方法（下）

from sklearn.linear_model import LogisticRegression #对sklearn数据进行分析 def useing_sklearn_datasets_for_LogisticRegression...，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。...5.套索回归 套索回归（英文名Lasso Regression）略同于岭回归。在实践中，岭回归与套索回归首先岭回归。但是，如果特征特别多,而某些特征更重要,具有选择性,那就选择Lasso可能更好。...from sklearn.linear_model import Lasso #对套索回归进行分析 def useing_sklearn_datasets_for_Lasso(): X,y...alpha=0.1的岭回归与套索回归基本一致。 数据特征比较多，并且有一小部分真正重要，用套索回归，否则用岭回归。数据和方法。 6.

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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

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。...01020304练习3使用OLS将y与x中的预测因子进行回归。...、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据Python高维变量选择...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...Elastic Net模型实现R使用LASSO回归预测股票收益R语言如何和何时使用glmnet岭回归R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化Python中的ARIMA模型、SARIMA

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数据分析实战：利用python对心脏病数据集进行分析

今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...顺手送上一篇知乎链接 此外上边只是我通过原版数据集给的解读翻译的，如有出错误，欢迎纠正 拿到一套数据首先是要看看这个数据大概面貌~ 男女比例 先看看患病比率，男女比例这些常规的 countNoDisease...需要注意，本文得到的患病率只是这个数据集的。...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。

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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

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。...01020304练习3使用OLS将y与x中的预测因子进行回归。...、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据Python高维变量选择...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...Elastic Net模型实现R使用LASSO回归预测股票收益R语言如何和何时使用glmnet岭回归R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化Python中的ARIMA模型、SARIMA

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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

p=17950 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。...数据集是 credit=read.csv("credit.csv", header = TRUE, sep = ",") 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > str(credit...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集...> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333) > i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归...Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上

1K20

在Python中如何差分时间序列数据集

差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...洗发水销售数据集 该数据集描述了3年内洗发水的月销量。这些单位是销售数量，有36个观察值。原始数据集记为Makridakis，Wheelwright和Hyndman（1998）。...在这里下载并了解有关数据集的更多信息。下面的例子加载并创建了加载数据集的图。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。

5.6K40

在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

那不是将如何进行的。将理论知识与代码逐步联系起来！这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。...使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

3.4K20

波士顿房价预测——回归分析案例（献给初学者）

现实中常用的回归分析是线性回归、逻辑回归、多项式回归和岭回归。 本节以线性回归案例讲解，以波士顿房价数据集为线性回归案例数据，进行模型训练，不讲过多理论，理论大家可以自己去看资料，到处都是理论材料。...波士顿房价数据说明：此数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston HousePrice)的数据集。...数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述，下面对数据集变量说明下，方便大家理解数据集变量代表的意义。...1.首先导入数据集，对数据进行分析 程序运行后结构现实特征变量如下： 对上面程序加入如下语句分析数据集数据样本总数，与特征变量个数： 程序运行后显示波士顿数据集506个样本，13个特征变量： 我们根据经验也可以看到...二、任务介绍 1、通过数据挖掘对影响波士顿房价的因素进行分析。 2、搭建一个波士顿房价预测模型。 本案例我们以每栋住宅的房间数RM研究与房价的关系。

39.9K43

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|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep... Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上...本文选自《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》。...R语言在逻辑回归中求R square R方R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和...GAM回归R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例在R语言中实现Logistic

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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|附代码数据

在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集...> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333) > i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归...Purpose +  Length.of.current.employment +  Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上...、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。

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