Python机器学习实战1:使用线性回归模型来解决波士顿房价预测和研究生入学率问题 📷 文章目录 boston房价预测 导入库 获取数据集 线性回归 研究生入学率 导入库 导入数据 模型训练 boston房价预测 导入库 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
监督学习(Supervised Learning)包括分类算法(Classification)和回归算法(Regression)两种,它们是根据类别标签分布的类型来定义的。回归算法用于连续型的数据预测,分类算法用于离散型的分布预测。回归算法作为统计学中最重要的工具之一,它通过建立一个回归方程用来预测目标值,并求解这个回归方程的回归系数。
#2018-04-05 16:57:26 April Thursday the 14 week, the 095 day SZ SSMR
总第54篇 算法目的:分类、预测 算法分类:监督型、非监督型 算法的核心:你有什么数据、你要解决什么问题 ---- 01|线性回归: 1、什么是回归 回归,指研究一组随机变量(Y1 ,Y2 ,…,Yi)和另一组(X1,X2,…,Xk)变量之间关系的统计分析方法,又称多重回归分析。 2、回归算法 根据给予的训练集训练出一定的回归模型(即找出最佳回归直线 ),通过给训练出来的回归模型输入测试集即可得出相应的预测结果值。下图为工资与奖金的回归模型。 test点到回归直线距离的平方和称为残差平方和,这部分
在目前的机器学习领域中,最常见的三种任务就是:回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中,我曾写过一篇《15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇》。
在目前的机器学习领域中,最常见的三种任务就是:回归分析、分类分析、聚类分析。在之前的文章中,我曾写过一篇<15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇>。那么什么是回归呢?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛,例如,商品的销量预测问题,交通流量预测问题。那么,如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢?这篇文章将从以下一个方面介绍:
支持向量机通过构建超平面来对数据集进行分类工作,其内部可采用不同的核函数以满足不同数据分布,目前支持向量机怕是大家最熟悉的一种机器学习算法了吧。
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。
在人工智能大潮的推动下,机器学习作为一项核心技术,其重要性无需过多强调。然而,如何快速高效地开展机器学习实验与开发,则是许多科研工作者和工程师们面临的挑战。Python作为一种简洁易读、拥有丰富科学计算库的编程语言,已广泛应用于机器学习领域。而在Python的众多机器学习库中,Scikit-learn以其全面的功能、优良的性能和易用性,赢得了众多用户的喜爱。在本篇文章中,我们将深入探讨Scikit-learn的使用方法和内部机制,帮助读者更好地利用这一工具进行机器学习实验。
2023年人工智能的发展取得了令人瞩目的成就,不仅在技术层面取得了重大突破,也在产业应用方面展现出广阔的前景。人工智能在深度学习、自动驾驶、自然语言处理等领域取得了重大突破。在人工智能领域,机器学习是一个必不可少的核心,而机器学习又离不开算法。
方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。 它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。
上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法,本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法,其中最后一种是无监督学习的聚类算法,前面三种也是非常常见的算法,特别是 SVM,在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前,一直都是图像分类中非常常用的分类算法。
【导读】众所周知,Scikit-learn(以前称为scikits.learn)是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度增强,k-means和DBSCAN,旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。
网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一个方面。其实最好的教程就是官方文档(http://scikit-learn.org/stable/),但是官方文档讲述的太过于详细,同时很多人对官方文档的理解和结构认识上都不能很好的把握。我写这篇文章的目的是想用一篇文章讲清楚整个sklearn库,我会讲清楚怎么样用这个库,而不是讲清楚每一个知识点。(授人以鱼不如授人以渔)(本文很多都是从实践的角度出发,也仅仅只代表我个人的认识) 本篇文章主要从两个方面出发:1,介绍sklearn官方文档的类容和结构;2,从机器学习重要步骤出发讲清楚sklearn的使用方法。
首先,在引入LR(Logistic Regression)模型之前,非常重要的一个概念是,该模型在设计之初是用来解决0/1二分类问题,虽然它的名字中有回归二字,但只是在其线性部分隐含地做了一个回归,最终目标还是以解决分类问题为主。
尽管名为“回归”,逻辑回归实际上是一种分类模型,广泛应用于各个领域。当今社会,深度学习在许多方面已取得了显著成果,使得传统方法相形见绌。然而,正是由于这些传统方法所具有的独特优势,它们依然在各个领域发挥着重要作用。
01 — 回顾 泰坦尼克号的案例系列已经推送了2个,分别解决了数据预处理:特征工程,数据清洗等,包括模型的BaseLine阶段的求解,关于这两篇文章,请参考: 案例实战|泰坦尼克号船员获救预测(数据预
逻辑回归,尽管他的名字包含"回归",却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为 logit 回归,最大熵分类或者对数线性分类器。下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口:
而且将连续变量转化为类别变量后,可以与其他类别变量一起,都直接使用卡方检验或方差分析,写成函数快捷操作也更方便。
NA_Sales,EU_Sales,JP_Sales作为数据集,每条数据的Global_Sales作为target建立回归模型
通过sklearn.linear_model.LinearRegression类创建一个线性回归模型实例。这个类有许多参数可以设置,如fit_intercept(是否计算模型的截距)和normalize(是否对数据进行标准化处理)等。
项目链接参考fork一下直接运行:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc
逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。
所谓“一个人可以走的很快,但一般不会长久”,这种感觉一直围绕着他,导致现在的想法和动力方向越来越模糊。
使用Scikit-Learn包进行Python图像分类处理。Scikit-Learn扩展包是用于Python数据挖掘和数据分析的经典、实用扩展包,通常缩写为Sklearn。Scikit-Learn中的机器学习模型是非常丰富的,包括线性回归、决策树、SVM、KMeans、KNN、PCA等等,用户可以根据具体分析问题的类型选择该扩展包的合适模型,从而进行数据分析,其安装过程主要通过“pip install scikit-learn”实现。
Scikit-learn实战之 SVM回归分析、密度估计 异常点检测 1. SVM回归 SVM的支持向量的方法能够被扩展以解决回归问题。这种方法被称之为SVR(Support Vector Regression 支持向量回归)。该模型是由SVC(支持向量分类)演化而来,它依然依赖于训练数据的子集。因为构建Model的损失函数并不关心位于边缘上的训练点(样本)集。类似的,由支持向量回归(SVR)生成的模型仅仅依赖于训练数据的某个子集,因为构建模型的损失函数忽略了所有的接近模型预测的训练数据。
原作:Rohith Gandhi 郭一璞 编译自 Hacher Noon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 逻辑回归是继线性回归之后最著名的机器学习算法。 在很多方面,线性回归和逻辑回归是相似的
同样在第一个表达式中k1…kn-1叫做斜率,b叫做截距(即x1= x2=…=xn-1=0的时候,直线与y轴的交叉点)
本教程是本人尝试使用scikit-learn的一些经验,scikit-learn真的超级容易上手,简单实用。5分钟学会用调用基本的回归方法和集成方法应该是够了。
本文介绍了sklearn库中线性回归的原理,并通过一个例子演示了如何使用线性回归模型进行预测。同时,还介绍了如何使用线性回归模型对糖尿病数据集进行分类预测。
基于scikit-learn的机器学习简介 作者:陆勤(专注机器学习研究和应用) 基于scikit-learn的机器学习简介,包括以下内容: 机器学习:问题集 装载实例数据 学习和预测 模型持久性 约定俗称 机器学习:问题集 一般而言,一个学习问题会考虑n个样本数据集,并尝试着预测不知道数据的特性。每个样本可能包含多个属性,称之为维度或者变量或者特征。可以用一个数据矩阵来描述,行表示一个个实例,列表示一个个特征。 机器学习可以粗略地划分为: 监督学习,包括分类和回归,都属于预测问题的范畴,前者预测实例
机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类。 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测。 代码如下: [python] view plaincopy import matplotlib.p
数据挖掘中的预测问题通常分为2类:回归与分类。 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测。 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import nu
简介:神经网络模型:Multi-layer Perceptron (MLP) :
决策树是一种用来进行分类和回归的无参有监督学习方法,其目的是创建一种模型,从模型特征中学习简单的决策远着呢,从而预测一个目标变量的值。 scikit-learn tree模块提供DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类,分别用于分类和回归问题。
机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类。 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测。 代码如下: [python] view plaincopy import matplotlib.py
苹果人工智能生态系统正逐渐形成,今天我们就借着一个简单的Core ML应用简单窥探一下。
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简介 支持向量机 (Support Vector Machine) 是由Vapnik等人于1995年提出来的,之后随着统计理论的发展,支持向量机 SVM 也逐渐受到了各领域研究者的关注,在很短的时间就得到了很广泛的应用。 支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型。同时,在支持向量机的发展过程中,其理论方面的研究得到了同步的发展,为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。 本实训项目主要围绕支持向量机的原理和技术进行介绍,并基于实际案例进行实战实训。
它是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法,它在训练阶段只是把数据保存下来,训练时间开销为 0,等收到测试样本后进行处理。
相当于我们为样本多添加了一些特征,这些特征是原来样本的多项式项,增加了这些特征之后,我们们可以使用线性回归的思路更好的我们的数据
本案例使用的是来自UCI网站上的台湾地区信用卡客户数据,包含了2005年4月到2005年9月客户的人口统计特征、信用数据、历史还款、账单等信息。目的是对客户下个月是否违约做出预测。原始数据格式是csv,一共有25个列:
使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要 在本节中,我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇,并且给出一些例子阐释它们。 机器学习:问题设置 一般来说,一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据,然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 (比如说是一个多维记录),就说它有许多“属性”,或称 features(特征) 。 我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性,即我
, 称为逻辑函数(Sigmoid function,又称为激活函数,生物学上的S型曲线)
本文参考:模型融合的【机器学习】模型融合方法概述 概况有五个部分:Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking(在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型)
谢谢大家支持,可以让有兴趣的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力,谢谢各位读者。 很多人问博主为什么每次的头像是奥黛丽赫本,因为她是博主女神,每天看看女神也是不错的嘛! 查看之前文章请点击右上角,关注并且查看历史消息,谢谢您的阅读支持 机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类。 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方
一般来说,通过融合多个不同模型的结果,可以提升最终的成绩,所以这以方法在各种数据竞赛中应用非常广泛。模型融合又可以从模型结果、模型自身、样本集等不同的角度进行融合。通过这篇文章,希望能让大家真正理解各种模型融合的方式及原理
概要: 该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习(Machine Learning)”这个词汇,并给出一些简单的学习示例。 一、机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性。如果每一个样本不仅仅是一个单独的数字,比如一个多维的实例(multivariate data),也就是说有着多个属性特征 我们可以把学习问题分成如下的几个大类: (1)有监督学习 数据带有我们要预测的属性。这种问题主要有如下几种: ①分类 样例属于两类或多类,我们想要从
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