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pythonsklearnPCA使用方法

from sklearn.decomposition import PCA PCA 主成分分析(Principal Components Analysis),简称PCA,是一种数据降维技术,用于数据预处理...PCA一般步骤是:先对原始数据零均值化,然后求协方差矩阵,接着对协方差矩阵求特征向量特征值,这些特征向量组成了新特征空间。...sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数: n_components: 意义:PCA算法中所要保留主成分个数...拓展:fit()可以说是scikit-learn通用方法,每个需要训练算法都会有fit()方法,它其实就是算法“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法,此处y自然等于None。...实例: import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -

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十一.数据分析之Numpy、Pandas、MatplotlibSklearn入门知识万字详解

---- 二.常用库 在使用Python做数据分析时,常常需要用到各种扩展包,常见包括Numpy、Scipy、Pandas、SklearnMatplotlib、Networkx、Gensim等,如下所示...它是一款方便、易于使用、专为科学工程设计Python工具包,包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号图像处理、常微分方程求解器等。...该库结合了高质量代码良好文档,使用起来非常方便,并且代码性能很好,其实就是用Python进行机器学习行业标准。...注意:本文数据分析部分推荐读者使用Anaconda或PyCharm集成环境,它已经集成安装了所使用数据分析扩展包,安装后可以直接调用。...一维数组(Array)Python基础数据结构List区别是:List元素可以是不同数据类型,而ArraySeries则只允许存储相同数据类型,这样可以更有效使用内存,提高运算效率

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十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发(线性回归、多项式回归、逻辑回归)

---- 二.线性回归分析 线性回归是数据挖掘基础算法之一,其核心思想是求解一组因变量自变量之间方程,得到回归函数,同时误差项通常使用最小二乘法进行计算。...---- 2.PolynomialFeatures Python多项式回归需要导入sklearn.preprocessing子类PolynomialFeatures类实现。...---- 3.多项式回归预测成本利润 本小节主要讲解多项式回归分析实例,分析数据集是表17.1提供企业成本利润数据集。下面直接给出线性回归多项式回归分析对比完整代码详细注释。...L1表示向量各元素绝对值,常用于特征选择;L2表示向量各个元素平方之和再开根号,当需要选择较多特征时,使用L2参数,使他们都趋近于0。C值目标函数约束条件为:s.t....在Python,我们通过调用Sklearn机器学习库LinearRegression模型实现线性回归分析,调用PolynomialFeatures模型实现多项式回归分析,调用LogisticRegression

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Pythonsklearn入门

Pythonsklearn入门介绍scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用Python机器学习库,它提供了丰富功能工具,用于数据挖掘和数据分析。...它构建在NumPy,SciPymatplotlib等科学计算库基础上,使得使用者可以轻松地进行机器学习模型构建、训练评估等工作。...可以使用以下命令在命令行安装sklearn:bashCopy codepip install -U scikit-learn确保已经安装了NumPy、SciPymatplotlib等依赖库,如果没有安装...codemodel = joblib.load('model.pkl')结论sklearn是一个功能强大且易于使用Python机器学习库,适用于从简单到复杂各种机器学习任务。...参数选择难度:sklearn算法一些模型具有许多可调参数,选择合适参数可能需要进行大量试验调整。缺乏自动化参数选择调整工具,可能使得参数选择过程相对复杂繁琐。

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python相关库安装:pandas,numpy,matplotlib,statsmodels

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 该过程不仅安装了 matplotlib ,还安装了依赖 numpypython-dateutil、kiwisolver...方法三:镜像安装 三个镜像地址——可选择使用,方法相同: 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云:http://mirrors.aliyun.com...where python,查看python.exe地址。...where python 第二种情况: 如果没有显示本机上python解释器,可以在电脑下端搜索框python,会显示python解释器,选择一个你要用解释器版本。...python.exe地址 之一直点确认OK,到下面的页面,可以看到第一步python解释器地址在这里,表示为这个新项目配置好了第一步搜索地址所对应python解释器。

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【数学建模】——【新手小白到国奖选手】——【学习路线】

2.常用Python库 熟练使用Python几个重要库可以大大简化数值计算、数据处理可视化过程。 1.学习内容 1.NumPy 数组矩阵操作: 学习如何创建和操作NumPy数组矩阵。...Seaborn 基本图形绘制: 使用Matplotlib绘制基本图形,如折线图、柱状图、散点图。...《利用Python进行数据分析》:Wes McKinney编写,涵盖了PandasNumPy基础进阶使用。...在线教程: 官方文档:NumPy、Pandas、MatplotlibSeaborn官方文档是学习这些库最佳资源。 GeeksforGeeks:提供了从基础到高级详细教程。...推荐教材有《高等数学》、《线性代数》《概率论与数理统计》。 常用Python库:熟练使用NumPy、Pandas、MatplotlibSeaborn等库进行数值计算、数据处理可视化。

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5. 多元线性回归

: 特征:披萨直径、配料数量,预测目标:披萨价格 参数包含:一个截距项、两个特征系数 from numpy.linalg import inv from numpy import dot, transpose...多项式回归 披萨价格跟直径之间可能不是线性关系 二阶多项式模型: y=α+β1x+β2x2y = \alpha+\beta_1x+\beta_2x^2y=α+β1​x+β2​x2 import numpy...as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing...梯度下降法 一种有效估计 模型最佳参数 方法 朝着代价函数下降最快梯度迈出步伐(步长,也叫学习率) 学习率太小,收敛时间边长 学习率太大,会在局部极小值附近震荡,不收敛 根据每次训练迭代,使用训练实例数量...: 批次梯度下降:每次训练,使用全部实例来更新模型参数,时间长,结果确定 随机梯度下降:每次训练,随机选取一个实例,时间短,每次结果不确定,接近极小值 sklearn SGDRegressor 是随机梯度下降一种实现

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Python预测2020年双十一交易额

本文将不去探究这些细节,而是基于一种机器学习算法,对 2020 年双十一交易额进行预测。重点在于学习运用 Python,去解决实际问题,并举一反三,在实战锻炼数据分析思维和应用能力。...安装导入模块 首先,我们确认安装好了 Python scikit-learn 模块: pip install sklearn 要测试模块是否正确安装,可以在 Jupyter Lab 运行以下代码...调用算法预测 然后,我们调用 sklearn 多项式回归算法,其中 degree=2 代表利用「二次多项式」进行拟合。...import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression # 用管道方式调用多项式回归算法 poly_reg...预测数据可视化 下面用 matplotlib 画一张图,以便更加直观地展现预测结果: import matplotlib.pyplot as plt # 设置图像大小 fig, ax = plt.subplots

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使用pythonNumpy进行t检验

本系列将帮助你了解不同统计测试,以及如何在python使用Numpy执行它们。 t检验是统计学中最常用程序之一。...但是,即使是经常使用t检验的人,也往往不清楚当他们数据转移到后台使用PythonR来操作时会发生什么。...在这个例子我们可以说: 虚无假设:男女平均身高相同 对立假设:男女平均身高不相同 2.收集样本数据 下一步是为每个群体收集一组数据。在我们示例,我们收集了2组数据即:女性身高男性身高。...NxNy是两个样本样本空间 S是标准偏差 5.从t分布 计算临界t值为了计算临界t值,我们需要2件事,选择α值自由度。临界t值公式是复杂,但是固定一对自由度α值是固定。...因此,我们使用一个表来计算临界t值: ? 在python,我们将使用sciPy包函数计算而不是在表查找。(我保证,这是我们唯一一次需要用它!)

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模型正则化

欠拟合与过拟合 所谓拟合,是指机器学习模型在训练过程,通过更新参数,使得模型不断契合可观测数据(训练集)过程。本文将使用一个“比萨饼价格预测”例子来说明。...2次多项式回归 #从sklearn. preproessing中导入多项式特征产生器 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures #使用PolynominalFeatures...接下来,将再次进行试验,继续使用4次多项式特征,但是换成Lasso模型检验L1范数正则化后性能参数。...,验证了Lasso模型特点: 相比于普通4次多项式回归模型在测试集上表现,默认配置Lasso模型性能提高了大约1%; 相较之下,Lasso模型拟合后参数列表,4次与3次特征参数均为0.0,使得特征更加稀疏...接下来继续使用4次多项式特征做实验,但是换成Ridge模型检验L2范数正则化后性能参数。 #输出普通4次多项式回归模型参数列表。

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小白学数据:教你用Python实现简单监督学习算法

分类 考虑这样一个例子,医学研究员想要分析乳腺癌数据,用于预测患者使用三种治疗方案哪一种。...首先,要应用机器学习算法,我们需要了解给定数据集组成。在这个例子,我们使用内置在sklearnIRIS数据集。现在让我们使用代码查看IRIS数据集。 请确保你电脑上成功安装了Python。...然后,通过PIP安装下面这些python库: pip install pandas pip install matplotlib pip install scikit-learn 在下面这段代码,我们使用...解决线性回归问题 我们有数据集X,以及对应目标值Y,我们使用普通最小二乘法通过最小化预测误差来拟合线性模型 给定数据集同样划分为训练集测试集。...用Sklearn实现线性回归 from sklearn import datasets, linear_model import matplotlib.pyplot as plt import numpy

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【机器学习】第二部分上:线性回归

损失函数 损失函数用来度量真实值(由样本给出)预测值(由模型算出)之间差异.损失函数值越小,表明模型预测值真实值之间差异越小,模型性能越好;损失函数值越大,模型预测值真实值之间差异越大,模型性能越差...损失函数收敛过程 梯度下降过程 通过sklearn API实现 同样,可以使用sklearn库提供API实现线性回归.代码如下: # 利用LinearRegression实现线性回归 import...以下关于Lasso回归于岭回归sklearn实现: # Lasso回归岭回归示例 import numpy as np # 线性模型 import sklearn.linear_model as lm...Python提供功能对模型对象进行保存.使用方法如下: import pickle # 保存模型 pickle.dump(模型对象, 文件对象) # 加载模型 model_obj = pickle.load...执行完成后,可以看到与源码相同目录下多了一个名称为linear_model.pkl文件,这就是保存训练模型.使用该模型代码: # 模型加载示例 import numpy as np import sklearn.linear_model

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如何评价算法好坏?

在《如何用人工智能预测双 11 交易额》这篇文章,利用线性回归算法,我预测 2019 年双 11 交易额为 2471 亿元,而阿里官方公布实际交易额是 2684 亿元,预测值比实际值少 7.9%,...假如用三次多项式回归算法进行预测,那么算法代码如下: # 导入所需库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as...from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 内嵌画图 %matplotlib...但机器学习算法表现好坏,有一个关键因素,就是要有足够多数据量。 另外,应该适当地使用网格搜索法,优化算法参数,必要时还要与交叉验证法相结合,进行算法评估,从而提高算法可信度准确率。...除了算法准确率,还可以使用其他方法对模型进行评价,比如:召回率、F1 分数、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等。

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基于matplotlibion()ioff()使用详解

介绍 在使用matplotlib过程,发现不能像matlab一样同时开几个窗口进行比较,于是查询得知了交互模式,但是放在脚本里运行适合却总是一闪而过,图像并不停留,遂仔细阅读理解了一下文档,记下解决办法...python可视化库matplotlib有两种显示模式: 阻塞(block)模式 交互(interactive)模式 在Python Consol命令行,默认是交互模式。...而在python脚本matplotlib默认是阻塞模式。...其中区别是: 在交互模式下: plt.plot(x)或plt.imshow(x)是直接出图像,不需要plt.show() 如果在脚本中使用ion()命令开启了交互模式,没有使用ioff()关闭的话,则图像会一闪而过...ion()ioff()使用详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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pythonNumPy使用

参考链接: Pythonnumpy.compress Numpy 主要用途是以数组形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作,而 Numpy 使这些操作变得简单!...1、导库  使用numpy只需要在使用之前导入它库:  import numpy as np 2、创建数组  我们可以用numpy来创建一系列数组:  ### 通过直接给出数据创建数组,可以使用...ndarray.data Python缓冲区对象指向数组数据开头。ndarray.size 数组元素数。...示例:  # 在 Numpy ,数组上算术运算符总是应用在元素上。 填充一个新数组并返回结果。...np.bool # TRUE FALSE bool 类型 np.object # Python object 类型 np.string # 固定长度 string 类型 np.unicode

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