【scikit-learn基础】--『回归模型评估』之偏差分析

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(原创)（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

机器学习之路：python 集成回归模型随机森林回归RandomForestRegressor 极端随机森林回归ExtraTreesRegressor GradientBoostingRegressor回归预测波士顿房价

python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble…

Poisson回归模型

Poisson回归模型也是用来分析列联表和分类数据的一种方法,它实际上也是对数线性模型的一种,不同点是对数线性模型假定频数分布为多项式分布,而泊松回归模型假定频数分布为泊松分布. 首先我们来认识一下泊松分布: 一.泊松分布的概念和实际意义: 我们知道二项分布是离散型概率分布中最重要的一种,而二项分布的极限形式就是泊松分布(P很小,n很大),也是非常重要的一种离散型概率分布,现实世界中许多偶然现象都可以用泊松分布来描述. 泊松分布认为:如果某些现象的发生概率p很小,而样本例数n又很大,则二项分布…

(原创)（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1. 均方误差(mean squared error,MSE): 2. 平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3. R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础

逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心.本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化.逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章. 1 逻辑回归模型回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系.最常见问题有如医生治病时的望.…

『高性能模型』轻量级网络ShuffleNet_v1及v2

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…