原文:機器學習之路:python線性回歸分類器 LogisticRegression SGDClassifier 進行良惡性腫瘤分類預測

使用python 學習了線性回歸的api 分別使用邏輯斯蒂回歸 和 隨機參數估計回歸 對良惡性腫瘤進行預測 我把數據集下載到了本地,可以來我的git下載源代碼和數據集:https: github.com linyi MachineLearning ...

2018-04-29 10:06 0 1623 推薦指數:

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邏輯回歸3-癌症分類預測-/惡性乳腺癌腫瘤預測

1 背景介紹 數據介紹 原始數據的下載地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ 數據描述 (1)699條樣本,共11列數據,第一列用語檢索的id,后9列分別是與腫瘤相關的醫學特征,最后一列 ...

Sun Sep 19 18:34:00 CST 2021 0 121
機器學習/惡性乳腺癌腫瘤預測

知識點:   邏輯斯蒂回歸分類器   訓練數據集:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data 數據預處理 打開 ...

Sat Jul 22 19:30:00 CST 2017 0 5241
關於機器學習線性分類器與非線性分類器的幾點思考

2017 3.1在一點鍾從宿舍爬起來去實驗室,看了一篇論文,產生如下思考。紀念下第一次通宵學習,哈哈。 悖論1:任何的快速線性分類器可以被應用生成一個整體的非線性分類器。 如下圖:正方形是一個非線性分類器,那么他不就是由四個線性分類器組成的嗎 悖論2:若干個線性特征可以組成一個整體 ...

Wed Mar 01 14:10:00 CST 2017 0 2960
Python機器學習(基礎篇---監督學習線性分類器))

監督學習經典模型 機器學習中的監督學習模型的任務重點在於,根據已有的經驗知識對未知樣本的目標/標記進行預測。根據目標預測變量的類型不同,我們把監督學習任務大體分為分類學習回歸預測兩類。監督學習任務的基本流程:首先准備訓練數據,可以是文本、圖像、音頻等;然后抽取所需要的特征,形成特征向量 ...

Thu Mar 14 05:59:00 CST 2019 0 1230
 
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