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一 引入相关库 二 一元回归范例 三 利用sklearn建立一元回归 波士顿房屋价格,SGDRegressor 输出结果: . . . . . Cross validation r squared score: . Test set r squared score: . ...
2016-12-30 09:32 0 1948 推荐指数:
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# K的选择:肘部法则 如果问题中没有指定 的值,可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量。肘部法则会把不同 值的成本函数值画出来。随着 值的增大,平均畸变程度会减小;每个类包含的样本数会减少,于是样 ...
# 决策树 输出结果: ...
目录 1. 线性模型 2. 线性回归 2.1 一元线性回归 3. 一元线性回归的Python实现 3.1 使用 stikit-learn 3.1.1 导入必要模块 3.1.2 使用 ...
# Extracting features from categorical variables # Extract ...
初步介绍 监督式学习: 给定数据集并且知道其正确的输出应该是怎么样的,即有反馈(feedback),分为 回归 (Regressioin): map输入到连续的输出值。 分类 (Classification):map输出到离散的输出值。 非监督式学习: 给定数据集,并不知道 ...
概要 线性回归是逻辑回归的基础,逻辑回归又是神经网络的组成部分,用于解决2分类问题 线性回归是所有算法的基础 线性关系 与 非线性关系 概念: 线性关系是指变量之间的关系是一次函数,一个自变量x和因变量y的关系表示为一条直线,两个自变量和因变量y的关系表示为一个平面 非线性 ...