对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归 ...
本文将用一个例子来讲述怎么用scikit learn和pandas来学习Ridge回归。 . Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中,对Ridge回归做了一些介绍,以及什么时候适合用 Ridge回归。如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇文章。 线性回归原理小结 Ridge回归的损失函数表达形式是: J mathbf theta frac mathbf X t ...
2016-11-02 16:34 35 16766 推荐指数:
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归 ...
一、岭回归模型 岭回归其实就是在普通最小二乘法回归(ordinary least squares regression)的基础上,加入了正则化参数λ。 二、如何调用 alpha:就是上述正则化参数λ;fit_intercept:默认 ...
import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression #数据1 tem16_1 ...
回归算法原理 CART(Calssification and Regression Tree)算法是目前决策树算法中最为成熟的一类算法,应用范围也比较广泛。它即可用于分类,也可用于预测。 西方预测理论一般都是基于回归的,CART是一种通过决策树方法实现回归的算法,它有很多其他全局回归算法 ...
一、基础理解 使用逻辑回归算法训练模型时,为模型引入多项式项,使模型生成不规则的决策边界,对非线性的数据进行分类; 问题:引入多项式项后,模型变的复杂,可能产生过拟合现象; 方案:对模型正则化处理,损失函数添加正则项(αL2),生成新的损失函数,并对新的损失函数进行 ...
sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的、基于numpy、scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用。 1、三大模块和六大功能 1.1监督学习模块 算法 ...
1.10. Decision Trees 决策树(Decision Trees ,DTs)是一种无监督的学习方法,用于分类和回归。它对数据中蕴含的决策规则建模,以预测目标变量的值。 某些情况,例如下面的例子,决策树通过学习模拟一个包含一系列是否判断的正弦曲线。树越深,决策树的规则和拟合越复杂 ...
这是机器学习系列的第一篇文章。 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势。请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手。下面按逐步介绍如何进行实践。 准备数据 本文使用的数据来自www.quandl.com网站。使用Python相应的quandl库 ...