雪剑封心

线性回归 线性模型 先决条件：数据是线性分布。使用线性模型 线性模型定义公式（一般线性方程） y=预测值，b=w0(偏置值、截距)，w1~～wn(权重、斜率)，x1～xn(数据) y=w1x1+w2x2+w3x3+...+wnxn+b y = w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + ... + w_nx_n + b y=w1​x1​+w2​x2​+w3​x3​+...+wn​xn​+b 写成向量形式 y=wTx+b y = w^Tx + b y=wTx+b 其中，w=(w1;w2;...;wn

分类 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as Knn # 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris # 数据集切分 from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集 X, y = load_iris(return_X_y=True) # 训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签、 数据集分割为 80%训练 2

knn分类 import numpy as np # 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris # 数据集切分 from sklearn.model_selection import train_test_split class KNeighborsClassifier(object): """ 自定义分类器 """ def __init__(self, n_neighbors=5): """

机器学习库安装： pip install numpy pip install matplotlib pip install scipy pip install sklearn 注：直接利用anaconda软件，它是直接安装好了除sklearn库的其他库。