线性回归、逻辑回归、随机森林与聚类分析

最新推荐文章于 2025-06-23 18:35:03 发布
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本文将介绍如何使用Python的Scikit-learn库进行机器学习，包括线性回归、逻辑回归、随机森林及聚类分析等算法的实践应用。

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在接下来的课程里，涉及到线性回归、逻辑回归、随机森林与聚类分析的问题，都涉及用到了python的第三方库Scikit-learn,因此下一篇文章将学一下这个库。

随机森林分类聚类及降维在 Python 中的实现
Byte_O_O的博客
09-05 518
通过使用随机森林分类器进行分类、K-means 聚类算法进行聚类以及主成分分析进行降维，我们可以对数据集进行多个视角的分析和处理。接下来，我们将使用 K-means 聚类算法对数据集进行聚类。K-means 是一种迭代算法，将数据集划分为预先指定的 K 个簇，以最小化每个簇内部数据点与簇中心之间的平方距离。随机森林分类器是由多个决策树组成的集成模型，它通过对每个决策树的预测结果进行投票来确定最终的分类结果。PCA 是一种常用的降维算法，通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以保留数据的主要特征。
决策树、随机森林、聚类分析
dltan
07-03 3589
经典决策树、条件推断决策树、随机森林模型比较，聚类分析。
岭回归
anbingzhong1132的博客
02-11 195
回归算法之岭回归 具有L2正则化的线性最小二乘法。岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当数据集中存在共线性的时候，岭回归就会有用。 from sklearn.linear_mode...
【AI深究】随机森林（Random Forest）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|集成学习|数学原理、案例流程、代码演示及结果解读|参数与调优、工程启示、单棵决策树的对比、优缺点
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-23 2249
大家好，我是爱酱。本篇将会系统地讲解随机森林（Random Forest）的原理、核心思想、数学表达、算法流程、代码实现与工程应用。内容适合初学者和进阶读者，配合公式和可视化示例。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！ 注：随机森林（Random Forest）与决策树（Decision Tree）息息相关，因此不了解决策树的同学建议先去了解一下，爱酱也有文章深入探讨决策树，大家不妨去看看。
机器学习实战笔记3(决策树与随机森林)
小村长技术blog
07-21 1万+
决策树的优势就在于数据形式非常容易理解，而kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义。 1：简单概念描述        决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的，这里不做详解，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样的，本次定义主要针对ID3算法。下面我们介绍信息熵的定义。        事件ai发生的概率用p(ai
逻辑回归、聚类算法
weixin_52820633的博客
04-02 610
文章目录逻辑回归损失函数 逻辑回归损失函数 对数似然损失函数： 完整的损失函数：
线性回归, 逻辑回归与神经网络公式相似点
anmin1992的专栏
03-03 196
线性回归, 逻辑回归与神经网络公式相似点 线性回归与逻辑回归 线性回归的损失函数 \[ J(\theta)={1\over{2m}}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})^2 \] 逻辑回归的损失函数 \[ J(\theta)={-1\over{m}}[\sum_{i=1}^{m}y^{(i)}log(h_\theta(x^{(...
机器学习模型（线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林、SVM&向量机）
qq_41821067的博客
04-07 4910
R/python/jupter jupter notebook 包 mpl_finance 数据清洗与特征选择 OpenCV图像处理 时间序列分析 疫情模拟 机器学习与深度学习 明天 决策树与随机森林 无监督学习 关联规则 机器学习模型 股价预测 方法：自回归 loss SGD 线性回归（模型是什么样？损失函数是什么？）、逻辑回归 高斯分布，最大似然估计MIE，最小二乘法 逻辑回归和softmax和神经网络中的全连接层 houseing.data 500多个不同房屋的信息 m=506,n=13,Xmn Ym
基于Python编程语言的机器学习入门教程与算法实现全指南_包含监督学习无监督学习深度学习基础模型如线性回归逻辑回归决策树随机森林支持向量机K近邻朴素贝叶斯聚类算法主成分分析神经网.zip
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08-05
线性回归和逻辑回归是监督学习中最基本的算法之一。线性回归用于预测连续值，而逻辑回归则用于解决二分类问题。随着数据量的增大，决策树因其简洁直观而成为分类和回归问题的常用方法。随机森林作为一种集成学习方法...
Python3机器学习入门经典算法与应用实战项目_包含线性回归逻辑回归决策树随机森林支持向量机K近邻朴素贝叶斯聚类降维等经典算法_完整代码实现与详细学习笔记_用于机器学习初学者系统.zip
08-04
随机森林作为决策树的集成方法，通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行汇总，提高了模型的准确性和泛化能力。支持向量机(SVM)是处理分类和回归问题的强大算法，它试图找到数据中的最优边界，以最大化不同类别...
线性回归、逻辑回归、贝叶斯、决策树、随机森林、神经网络、聚类、kNN、SVM、+boost_Machine学习.zip
10-03
线性回归是最基础的机器学习算法之一，其原理是通过寻找自变量与因变量之间的线性关系，来构建一个预测模型。逻辑回归则是在线性回归的基础上发展而来，通常用于分类问题，它通过sigmoid函数将线性组合转换为概率值...
大数据一期机器学习课程完整项目资源与数据集_包含Python实现的各种机器学习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K近邻朴素贝叶斯聚类降维等_用于高校学生或自学者.zip
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数据科学微型项目：比较决策树回归，随机森林和多元线性回归的准确性
02-12
数据科学迷你项目 决策树回归，随机森林和多元线性回归的精度比较 风险资本家雇用您来预测一家初创公司的利润。 因此，您必须处理一个数据集，该数据集包含50个创业公司的详细信息，并根据某些功能预测新创业公司的利润。 根据您的决定和预测，是否应该投资特定的创业公司。 数据集包含以下字段：研究与发展趋势-研发管理支出总额-行政管理支出支出总额-营销市场支出总额-创业公司运营的州利润-获利启动 在应用机器学习算法之前，您必须执行以下任务：1）处理缺失值2）准备数据进行训练和测试3）应用决策树算法训练模型4）应用随机森林回归算法训练模型5）比较线性回归的精度。
机器学习之聚类算法、随机森林
LXMXHJ的博客
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根据业务场景学习相关的机器学习算法
二、机器学习基础16（GBDT 和随机森林、聚类算法）
myani的博客
04-21 1799
GBDT 和随机森林 相同点： 1、都是由多棵树组成 2、最终的结果都是由多棵树一起决定 不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而 GBDT 只由回归树组成 2、组成随机森林的树可以并行生成；而 GBDT 只能是串行生成 3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用多数投票等；而 GBDT 则是将所有结果累加起来，或者加权累加起来 4、随机森林对异常值不敏感，GBDT 对异常值非常敏感 5、随机森林对训练集一视同仁，GBDT 是基于权值的弱分类器的集成 6、随机森林是通过减少模型方
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本文介绍机器学习当中一个非常重要的内容：随机森林。
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总的来说，随机森林算法作为一种基于决策树的集成学习算法，在分类、回归和聚类等任务中具有广泛的应用。它通过随机选取样本和特征来构建决策树，避免了决策树过拟合的问题，并具有较好的泛化能力和处理不平衡数据集的能力。这样一来，每个决策树都会对数据集做出不同的预测，最终的结果则是由所有决策树的预测结果共同决定的。随机森林算法是一种集成学习算法，它通过构建多个决策树，并利用投票或平均的方式来决定最终的结果。每个决策树都是通过随机选取样本和特征来构建的，这样可以避免决策树过拟合的问题，提高模型的泛化能力。
机器学习算法实战教程：线性回归至随机森林分析
资源摘要信息:"本资源是关于使用sklearn库实现多种机器学习算法的项目源代码合集，涵盖了线性回归、岭回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树和随机森林等六种常见的算法。项目源码源自个人的毕业设计，经过严格的测试...
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