知识点 scikit-learn 对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析. 我们也可以使用scikit-learn的线性回归函数,而不是从头开始实现这些算法. 我们将scikit-learn的线性回归算法应用于编程作业1.1的数据,并看看它的表现. 一般来说,只要觉得数据有线性关系,LinearRegression类是我们的首选.如果发现拟合或者预测的不好,再考虑用其他的线性回归库.如果是学习线性回归,推荐先从这个类开始第一步的研究. LinearRegression…

线性模型 用于回归的线性模型 线性回归(普通最小二乘法) 岭回归 lasso 用于分类的线性模型 用于多分类的线性模型 1.线性回归 LinearRegression,模型简单,不同调节参数 #2.导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression #3.实例化线性回归模型对象 lr = LinearRegression() #4.对训练集进行训练 lr.fit(X_train,y_train) #“斜率”参数(w,也叫作权重或系…

K近邻 构建模型只需要保存训练数据集即可.想要对新数据点做出预测,算法会在训练数据集中找到最近的数据点,也就是它的“最近邻”. 1.K近邻分类 #第三步导入K近邻模型并实例化KN对象 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #其中n_neighbors为近邻数量 clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) #第四步对训练集进行训练 clf.fit(X_train,y_train) #查看训练集和…

题目下载[传送门] 第1步:读取数据文件,并可视化: % Load from ex5data1: % You will have X, y, Xval, yval, Xtest, ytest in your environment load ('ex5data1.mat'); % m = Number of examples m = size(X, 1); % Plot training data plot(X, y, 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 1…

在线性回归中,是假设每个特征之间独立的,也即是线性回归模型是无法捕获特征之间的关系.为了捕捉特征之间的关系,便有了FM分解机的出现了.FM分解机是在线性回归的基础上加上了交叉特征,通过学习交叉特征的权重从而得到每个交叉特征的重要性.这个模型也经常用于点击率预估. 因为线性回归中特征都是独立存在的,不存在特征组合项,除非事先人工添加.如果要在线性回归上加入二特征组合,可以如下: 其中,n代表样本的特征数量,x_i是第i个特征的值,w_0,w_i,w_ij是模型参数. 从上面公式可以看出组合特征一共…

最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 目录 一.线性回归 1.代价函数 2.梯度下降算法 3.均值归一化 4.最终运行结果 5.使用scikit-learn库中的线性模型实现 二.逻辑回归 1.代价函数 2.梯度 3.正则化 4.S型函数 5.映射为多项式 6.使用的优化方法 7.运行结果 8.使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1.随机显示100个数字 2.OneVsAll 3.手写数字识别 4.预测 5.运行…

/** * 编程作业 2.1 向highArray.java程序(清单2.3)的HighArray类添加一个名为getMax()的方法,它返回 数组中最大关键字的值,当数组为空时返回-1.向main()中添加一些代码来使用这个方法. 可以假设所有关键字都是正数. 2.2 修改编程作业2.1中的方法,使之不仅返回最大的关键字,而且还将该关键字从数组中删除. 将这个方法命名为removeMax(). 2.3 编程作业2.2中的removeMax()方法提供了一种通过关键字值进行数组排序的方法.实现一…

编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大学录取. 载入学生数据,第1,2列分别为两次考试结果,第3列为录取情况. % Load Data % The first two columns contain the exam scores and the third column contains the label. data = load(…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2:Logistic Regression---实现一个逻辑回归 问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学. 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取:y=1表示录…

本作业使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于逻辑回归的一个编程练习,可参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6078530.html 下面使用逻辑回归实现多分类问题:识别手写的阿拉伯数字(0-9),使用神经网络实现:识别手写的阿拉伯数字(0-9),请参考:神经网络实现 数据加载到Matlab中的格式如下: 一共有5000个训练样本,每个训练样本是400维的列向量(20X…