前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM ...
.matplotlib 首先看一下这个静态图绘制模块 静态图形处理 数据分析三剑客 Numpy : 主要为了给pandas提供数据源 pandas : 更重要的数据结构 matplotlib : 静态图形处理 海滨城市温度分析案例 导包 导入数据 各个海滨城的数据 去除没用的列 构造数据,显示最高温度与离海远近的关系 .创建算法模型 . 线性回归算法模型 多用于预测 sklearn.linear ...
2019-09-06 17:09 0 2011 推荐指数:
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM ...
一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个。 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。 顾名思义。分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic ...
在之前的文章《机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)》中说到,使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况,就只会得到错误的模型。下面来看一下,使用最小二乘回归模型需要满足 ...
在《机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)》一文中阐述了最小二乘线性回归的5个基本假设以及违反这些假设条件会产生的后果。那么,我们怎么检测出是否有违反假设的情况出现 ...
1. 模型表达(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法,让我们通过一个例子来开始。这个例子用来预测住房价格,我们使用一个数据集,该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集: 我们来看这个数 ...
线性回归是机器学习中最基础的算法,掌握了线性回归算法,有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个 ...
# 注:使用线性回归算法的前提是,假设数据存在线性关系,如果最后求得的准确度R < 0,则说明很可能数据间不存在任何线性关系(也可能是算法中间出现错误),此时就要检查算法或者考虑使用其它算法; 一、功能与特点 1)解决回归问题 2)思想简单,实现容易 # 因为算法运用 ...