Python数据分析与机器学习-逻辑回归算法

最新推荐文章于 2018-08-16 11:38:37 发布
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#Python数据分析与机器学习

博客围绕Python在数据分析与机器学习领域的应用展开，虽无具体内容，但可知聚焦于利用Python进行数据处理、分析以及构建机器学习模型等信息技术相关操作。
[Python从零到壹] 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）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
[机器学习实战]使用 scikit-learn 预测用户流失
图解AI
03-14 1万+
客户流失“流失率”是描述客户离开或停止支付产品或服务费率的业务术语。这在许多企业中是一个关键的数字，因为通常情况下，获取新客户的成本比保留现有成本（在某些情况下，贵5到20倍）。因此，了解保持客户参与度是非常宝贵的，因为它是开发保留策略和推出旨在阻止客户走出门的运营实践的合理基础。因此，公司越来越感兴趣开发更好的流失检测技术，导致许多人寻求数据挖掘和机器学习以获得新的和创造性的方法。这是一篇关于使用
Python数据分析与机器学习-Python实现逻辑回归与梯度下降策略
那些疯狂到以为自己能够改变世界的人，才能真正改变世界！
12-30 825
Python数据分析与机器学习-Python实现逻辑回归与梯度下降策略
机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）
modabobo
03-02 1万+
机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression） zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定...
python数据分析与机器学习-用户流失预警
weixin_35637700的博客
03-03 6629
    本文针对某网站游戏用户数据，运用python、pandas、matplotlib及sklearn，对初始数据进行数据清理，并结合机器学习的一些算法，建立关于用户流失预警的简单模型，重点是模型评估指标，可作为入门机器学习的小案例。1.加载数据，查看数据特征，分析特征。2.删除无用特征，处理字符型特征及样本标签(可参考贷款申请利润最大化)，将数据标准化，消除量纲对机器学习建模的影响，这里使用s...
随机森林：客户流失预测
zhangyangfeiyu的专栏
03-19 1万+
http://blog.youkuaiyun.com/zhangyangfeiyu/article/details/79586549上篇主要针对客户价值进行分析，对于客户流失并没有具体的分析。本文主要对客户流失进行分类预测。1 背景与挖掘目标1.1 背景1、客户流失对利润增长造成的负面影响非常大，仅次于公司规模、市场占有率、单位成本等因素的影响；2、流失一个老客户比获得一个新客户对公司的损失更大；3、航空市场...
Python机器学习工具箱
zhouyongsdzh的专栏
04-24 2105
Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括： 一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。      SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化
Python- 机器学习项目 - 基于逻辑回归算法的乳腺癌数据集分类
最新发布
08-22
在机器学习领域中，逻辑回归算法是分类问题中广泛使用的一种算法，尤其适用于二分类问题。它的核心思想是将线性回归模型与Sigmoid函数相结合，通过预测概率值来划分样本属于某一类别的概率。在处理实际问题时，逻辑...
Python数据分析与机器学习-新闻分类任务
01-06
在本主题"Python数据分析与机器学习-新闻分类任务"中，我们将探讨如何使用Python语言进行高效的数据分析，并将其应用于实际的新闻分类问题。新闻分类是自然语言处理（NLP）领域的一个常见任务，旨在将新闻文章自动...
机器学习-逻辑回归分析（Python）
01-27
【机器学习-逻辑回归分析（Python）】 在机器学习领域，回归和分类是两种核心的预测技术，它们各自处理不同类型的问题。回归问题关注的是输入变量和输出变量均为连续值的情况，而分类问题则是针对输出变量为有限个...
【Python机器学习】系列之特征提取与处理篇
caiexu的博客
08-16 1万+
转载：http://www.10tiao.com/html/502/201607/2653283084/1.html 第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章...
如何用Python和深度神经网络发现即将流失的客户？
玉树芝兰
11-19 2729
想不想了解如何用Python快速搭建深度神经网络，完成数据分类任务？本文一步步为你展示这一过程，让你初步领略深度学习模型的强大和易用。（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）烦恼作为一名数据分析师，你来到这家跨国银行工作已经半年了。今天上午，老板把你叫到办公室，面色凝重。你心里直打鼓，以为自己捅了什么篓子
用Python开始机器学习（7：逻辑回归分类）
热门推荐
lsldd的专栏
11-27 5万+
在本系列文章中提到过用Python开始机器学习（3：数据拟合与广义线性回归）中提到过回归算法。逻辑回归算法本质还是回归，只是其引入了逻辑函数来帮助其分类。实践发现，逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀。现在让我们来一探究竟。1、逻辑函数假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测值与真实值的误差最小：而我们希望这样的f(x)具有能够很
pandas_profiling数据预览
那些疯狂到以为自己能够改变世界的人，才能真正改变世界！
02-03 1万+
做数据分析前需要先看一下数据的概况，有一个很好用的工具pandas_profiling可以快速预览数据 只用一行代码，即可快速显示数据概况 效果图： 代码如下: import pandas as pd import pandas_profiling df = pd.read_csv('churn.csv') # windows pycharm执行代码,执行完在浏览器打开exam
pycharm设置控制台不换行
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12-26 9204
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Python数据分析与机器学习-Python时间序列分析
那些疯狂到以为自己能够改变世界的人，才能真正改变世界！
01-26 7884
源码下载地址： http://download.youkuaiyun.com/download/adam_zs/10224873 from __future__ import absolute_import, division, print_function # http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost import sys im
Python数据分析与机器学习-足球赛事数据集
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02-03 6457
import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.height', 9999) pd.set_option('display.max_rows', 9999) pd.set_option('display.max_columns', 9999) pd.set_option('display.width', 9999) d
Python数据分析与机器学习-SVM调参实例
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01-06 5009
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # X, y = make_blobs(n_samples=200, ce
Python数据分析与机器学习教程全面解读
根据提供的文件信息，我们可以围绕Python数据分析和机器学习领域的核心知识点进行详细解释。 ### 知识点一：Python语言基础 Python数据分析和机器学习的课程通常假设学生已经具有Python编程的基本知识。这包括但不...
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