ML100day_fourDay 逻辑回归

最新推荐文章于 2019-06-13 20:25:12 发布
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#机器学习 # 逻辑回归

博客涉及机器学习和逻辑回归相关内容，但具体信息缺失。逻辑回归是机器学习中有监督学习的重要算法，常用于分类问题。机器学习则是多领域交叉学科，逻辑回归是其重要组成部分。

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3 线性回归应用-波士顿房价预测
qq_51935319的博客
08-10 1040
小白学习机器学习中。。。
ML100_Mission
03-21
在机器学习项目中，我们通常会尝试多种算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，来找到最适合问题的模型。Scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供了各种模型的实现。在`...
ML100天——day1
qq_37386541的博客
09-02 361
数据处理 一.导入数据集 import pandas as pd dataset = pd.read_csv('Data.csv') #数据集通常为csv格式 X = dataset.iloc[ : , :-1].values #自变量矩阵 Y = dataset.iloc[ : , 3].values #因变量向量 first_rows = dataset.hea...
2、简单线性回归/ML100Days by Avik-Jain
fukaixin12的博客
08-02 275
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib as mpl ...
ml100days-serialize-1
qq_42121640的博客
01-14 217
‘2019/Jan/14/Mon 11:24:29’ In [3]: import time;time.strftime("%Y/%b/%d/%a %X") Out[3]: '2019/Jan/14/Mon 16:41:12' 第一步: 导入库 In [4]: import numpy as np import pandas as pd 第二步：导入数据集 数据集通常是.csv格式。CSV...
ml100days-serialize-4
qq_42121640的博客
01-17 236
‘2019/Jan/17/Thu 09:27:49’ ​ 机器学习100天——第4天：逻辑回归（Linear Regression） 第1步：数据预处理 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 导入数据集 这里获取数据集 dataset = pd.read_csv('../dataset...
ml100days-serialize-3
qq_42121640的博客
01-16 200
‘2019/Jan/16/Wed 11:24:34’ ​ 机器学习100天——第3天：多元线性回归（Multiple Linear Regression） 第1步：数据预处理 导入库 import pandas as pd import numpy as np 导入数据集 dataset = pd.read_csv('../datasets/50_Startups.csv') X = datas...
ml100days-serialize-2
qq_42121640的博客
01-15 195
‘2019/Jan/15/Tue 09:24:50’ ​ 机器学习100天——第二天：简单线性回归 第一步：数据预处理 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt datasets = pd.read_csv("…/datasets/studentscores.csv") datasets.head(...
ml100days-serialize-5
qq_42121640的博客
01-18 177
‘2019/Jan/18/Fri 17:48:26’ 机器学习100天——第5天：梯度下降(Gradient descent) 求最优解的一个过程 梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数
ml100days-serialize-7 KNN
qq_42121640的博客
01-20 184
2019/Jan/20/Sun 22:28:02
ML100Days
03-14
在"ML100Days"项目中，每个Notebook通常代表一个独立的学习主题，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。通过这些Notebook，我们可以逐步了解和掌握各种机器学习算法的原理、实现步骤...
降维
SmartShylyBoy的博客
06-13 2032
一、为什么要降维？ 举个例子 两个特征“千克”，“磅”。可以发现，虽然是两个变量，但它们传达的信息是一致的，即物体的重量。所以我们只需选用其中的一个就能保留原始意义，把2维数据压缩到1维，这样的好处减少矩阵大小，在集合中就是减少维度，减少计算量，减少共线性。 二、降维技术 降低数据维度的方法主要有两种 仅保留原始数据中最相关的变量（特征选择） 寻找一组较小的新变量，其中每个变量都是输入变量的组合...
啥是回归？
SmartShylyBoy的博客
06-04 728
今天突然想搞清楚这个问题，遂搜索了一下，现总结如下。 这一概念的英文是“regression”，是由高尔顿（Galton）在1886年的论文Regression towards Mediocrity in Hereditary Stature中提出的。论文基于对父亲和儿子身高的研究，发现子辈的平均身高是父辈平均身高与父辈所在族群的平均身高的加权平均和。 子辈的平均身高 = 父辈平均身高 * 权重...
100-Days-Of-ML oneday
SmartShylyBoy的博客
05-28 463
这个博客是基于github上项目，Avik Jain致力于通过这个项目，让机器学习入门者学习机器学习的理论与实战，话不多说，现在开始： https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 注意： 1、pandas包生成的DF使用切片方式不同于python中的切片（[:],包左不包右），DF.loc[0:3] 一共是四行 2、pandas中的df.co...
回归和分类的区别
SmartShylyBoy的博客
06-11 373
回归是定值 分类是定性 Q:分类与回归的区别就是离散和连续的区别吗？ A:这两者的区别完全不在于连续与否啊，而在于损失函数的形式不同啊！ https://www.zhihu.com/question/21329754 ...
ML 9day 开始无监督学习 聚类算法 K-means clustering.
SmartShylyBoy的博客
06-12 324
先看一个flush动画 http://shabal.in/visuals/kmeans/6.html 如图所示，数据样本用圆点表示，每个簇的中心点用叉叉表示。(a)刚开始时是原始数据，杂乱无章，没有label，看起来都一样，都是绿色的。(b)假设 数据集可以分为两类，令K=2，随机在坐标上选两个点，作为两个类的中心点。(c-f)演示了聚类的两种迭代。先划分，把每个数据样本划分到最近的中心点 那一...
python数据结构、numpy、pandas、matplotlib
SmartShylyBoy的博客
06-12 263
与Python列表不同，NumPy受限于所有包含相同类型的数组。如果类型不匹配，NumPy将尽可能向上转换（此处，整数向上转换为浮点数） 网址 https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/02.01-Understanding-Data-Types.ipynb https://github....
100-Days-Of-ML twoday
SmartShylyBoy的博客
06-03 245
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dataset = pd.read_csv(‘C:\Users\Administrator\Desktop\ml 100day\MLDayTwoData.csv’) #创建X和Y,注意一点dataframe切片包左不包右 X = dataset.iloc[...
ML 100Day sixday KNN算法
SmartShylyBoy的博客
06-06 227
1、KNN算法：k最近邻（K-NearestNeighbor，KNN）分类算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中的最临近）的样本中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归，通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值付给该样本，作为预测值 最后一步是投票选出出现频率最大的 “”" NearestNeighb...
探索JupyterNotebook在ML100任务中的应用
根据提供的文件信息，我们可以推断出所讨论的内容与一个特定的“ML100_Mission”项目有关，该项目似乎是以“Jupyter Notebook”这一工具作为主要开发平台。虽然描述部分并没有给出更多具体的细节，但我们可以从已知...
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