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引自https: blog.csdn.net wishchin article details 回歸分析是建模和分析數據的重要工具。本文解釋了回歸分析的內涵及其優勢,重點總結了應該掌握的線性回歸 邏輯回歸 多項式回歸 逐步回歸 嶺回歸 套索回歸Lasso Regression ElasticNet回歸 SoftMax回歸等八種最常用的回歸技術及其關鍵要素,最后介紹了選擇正確的回歸模型的關鍵因素。 ...
2018-10-26 09:01 0 664 推薦指數:
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首先我們來看下面一組數據集: 前面的x1與x2都表示的是年收入和年齡這兩個因素決定的是否買車的結果。 開始代碼部分,我們先輸入x和y的變量,開始輸入數據: 擬合邏輯回歸模型: 這個時候我們的模型已經擬合好了,現在可以開始進行輸出了,隨便 ...
方法與參數 LogisticRegression類的各項參數的含義 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept ...
目錄 題目要求 ex2data1.txt處理 方案一:無多項式特征 方案二:引入多項式特征 ex2data2.txt處理 兩份數據 ...
sklearn中的邏輯回歸 目錄 sklearn中的邏輯回歸 1 概述 1.1 名為“回歸”的分類器 1.2 為什么需要邏輯回歸 1.3 sklearn中的邏輯回歸 ...
1. 普通線性回歸 Linear Regression (1)目標: class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs ...
中最著名的機器學習庫之一。它提供了幾種分類、回歸和聚類算法,在我看來,它的關鍵優勢是與Numpy、Pan ...
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