目录 实例一：线性回归波士顿房价 实例二：KNN实现电影分类 实例三：基于线性回归预测波士顿房价 实例四：sklearn完成逻辑回归鸢尾花分类 实例五：支持向量机完成逻辑回归鸢尾花分类 实例六：使用决策树实现鸢尾花分类 实例七：使用随机森林实现鸢尾花分类 实例八：使用朴素贝叶斯进行鸢尾花分类 实例九：使用Kmeans来进行鸢尾花分类 实例十：K最近邻的使用方式 实例十一：kmeans的其他展示方式 实例十二：Kmeans实现鸢尾花聚类 ---- 实例一：线性回归波士顿房价 ''' 实例一：线性回归
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
2018年8月22日笔记 sklearn官方英文用户使用指南：https://sklearn.org/user_guide.html sklearn翻译中文用户使用指南：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html
导入类库 1 from sklearn.externals import joblib 2 from sklearn.model_selection import train_test_split 3 from sklearn.datasets import load_boston 4 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 5 from sklearn.linear_model import LinearRegression 6 fro
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。
作者 | Eryk Lewinson 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html
load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据；用于回归问题
分类算法：是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。
特征选择是面试中一个非常受欢迎的问题。 这篇文章能带你了解这方面相关的知识。 为什么要使用特征选择 你熟悉鸢尾花的数据集吗?（sklearn自带小型数据集）即使是最简单的算法也能得到如此美妙的结果，这
,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。
2018年8月27日笔记 sklearn官方英文用户使用指南：https://sklearn.org/user_guide.html sklearn翻译中文用户使用指南：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html
在线性回归中，我们是寻找一条直线来尽可能的拟合数据。但是我们在大部分情况下并不满足简单的线性回归的。如下图所示的这种特殊的线性回归的情况，这种特殊的回归方法被称为多项式回归（Polynomial regression）。
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
本文讨论了线性回归的基础知识及其在Python编程语言中的实现。线性回归是一种统计方法，用于建模具有给定自变量集的因变量之间的关系。注意：在本文中，为简单起见，我们将因变量作为响应和自变量引用作为特征。为了提供线性回归的基本理解，我们从最基本的线性回归版本开始，即简单线性回归。
博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程，以及使用python自己实现算法，但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,
2018年8月23日笔记 sklearn官方英文用户使用指南：https://sklearn.org/user_guide.html sklearn翻译中文用户使用指南：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/user_guide.html
当改为 3 阶拟合时，多项式回归 r-squared值 0.8356924156037133 当改为 4 阶拟合时，多项式回归 r-squared值 0.8095880795746723 当改为 9 阶拟合时，多项式回归 r-squared值 -0.09435666704315328
在用神经网络分析数据时，通常会遇到Overfitting问题。如下图所示，分布了很多黑色的数据点，如果机器学习能学到一条黑色直线去代替我们分布的数据散点，并预测我们的数据分布，那这条直线就是学习得到的一条很好的线条。 但是Overfitting会产生一个问题：在学习过程中会不断减小与真实值的误差，得到这条蓝色的线条，它能非常完美的预测这些点，与真实值的误差非常小，误差cost甚至为0，而黑色的直线的会与真实值产生误差。例如，x为-4这个点，蓝色线对应值为-7，基本吻合，而黑色线预测值为-12，存在一定误差。 但真实预测时，我们会觉得黑色线比蓝色线更为准确，因为如果有其他数据点时，将来的数据用黑色的线能更好的进行预测或概括。比如x为2.5时，蓝色线这个点的误差可能会比黑色线更大。Overfitting后的误差会非常小，但是测试数据时误差会突然变得很大，并且没有黑线预测的结果好。
均方根误差，即Root Mean Square Error (RMSE)，是在均方误差的基础上开根号，表达式为：
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