岭回归 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息.降低精度为代价获得回归系数更为符合实际.更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法. 使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归 一个简单的例子 from sklearn.linear_model import Ridge clf = Ridge(alpha=.5) X = [[0,0],[0,0],[1,1]] y = [0,…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归 关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

用Bagging优化模型的过程:1.对于要使用的弱模型(比如线性分类器.岭回归),通过交叉验证的方式找到弱模型本身的最好超参数:2.然后用这个带着最好超参数的弱模型去构建强模型:3.对强模型也是通过交叉验证的方式找到强模型的最好超参数(比如弱模型的数量) 对于Bagging.RandomForest.Boosting这些组合算法,默认是用的弱模型是决策树,但是可以通过base_estimator参数调整. np.linspace() 创建等比数列,生成(start,stop)区间指定元素个数nu…

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进…

https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-s…

简介   自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了.scikit-learn简称sklearn,支持包括分类.回归.降维和聚类四大机器学习算法.还包含了特征提取.数据处理和模型评估三大模块.  sklearn是Scipy的扩展,建立在NumPy和matplotlib库的基础上.利用这几大模块的优势,可以大大提高机器学习的效率.  sklearn拥有着完善的文档,上手容易,具有着丰富的API,在学术界颇受欢迎.sklearn已经封装了大量的机器学习算法,…

Explaining Titanic hypothesis with decision trees decision trees are very simple yet powerful supervised learning methods, which constructs a decision tree model, which will be used to make predictions. The main advantage of this model is that a huma…

Text classifcation with Naïve Bayes In this section we will try to classify newsgroup messages using a dataset that can be retrieved from within scikit-learn. This dataset consists of around 19,000 newsgroup messages from 20 different topics ranging…

Image recognition with Support Vector Machines #our dataset is provided within scikit-learn #let's start by importing and printing its description import sklearn as sk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fe…

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻…