线性回归的应用场景包括房价预测、销售预测等。 逻辑回归 逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习算法。它假设输入和输出之间存在一个非线性的关系,并使用一个sigmoid函数将输入变量映射到0和1之间的输出。逻辑回归的应用场景包括信用卡欺诈检测、客户流失预测等。 决策树 决策树是一种基于树结构的机器学习算法。它将数据...
1.决策树算法多数用来解决分类问题,但是它也可以用来解决回归问题。 2.决策树的基本流程介绍:构造完决策树之后,每个节点都有一些对应的决策属性,我们从根节点将一堆数据传入,从上到下按顺序和每个点的决策选择走完这棵树直到叶子节点,最终的每个叶子节点就是我们的分类结果,也就是输出。 举个例子,比如对于家里的...
我们可以收集一些已知良恶性的肿瘤样本数据,使用逻辑回归模型对其进行训练,得到一个能够区分良恶性的分类模型。 决策树 算法原理 决策树是一种常用的分类与回归方法。其原理是通过对数据集进行递归的二元划分,构造一棵树形结构,使得每个叶节点对应一个分类或回归值。决策树的节点上包含了对特征的判断条件,通过这些条件对...
吹爆!这绝对是B站最强的机器学习算法!博士精讲线性回归、逻辑回归、聚类算法、决策树、支持向量机等十大经典算法,全程通俗易懂!原理推导+代码实现+实验分析共计100条视频,包括:第一章 线性回归原理推导:1-回归问题概述、线性回归原理推导:2-误差项定义、线性回归原
人工智能-研究生创建的收藏夹人工智能-研究生内容:太...太全了!线性回归、逻辑回归、K-邻近、梯度下降、欠拟合、决策树、集成算法、聚类算法一口气学到爽!原理推导+实验分析+代码实现,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
1、线性回归算法(运用了LinearRegression函数) 2、逻辑回归算法(运用了logisticRegression函数) 3、决策树算法(运用了DecisionTreeClassifier以及GradientBoostingClassifier函数) 4、神经网络算法(运用了MLPClassifier函数) 5、支持向量机算法(运用了SVC函数) 我的比较思路是对比各种算法的运行时间长短,训练集、测试集准度,RO...
逻辑回归的假设包括相互独立的观察结果以及自变量和对数几率的线性关系。LDA 和 QDA 假设具有正态分布的特征,即预测变量对于“好”和“差”的葡萄酒质量都是正态分布的。对于非线性模型,我们进行了广义加性模型(GAM)、多元自适应回归样条(MARS)、KNN模型和二次判别分析(QDA)。对于树模型,我们进行了分类树和随机...
分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,那么通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。这样的机器学习就被称之为监督学习。
线性回归预测模型 1fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression23X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X_R1, y_R1,4random_state =0)5linreg =LinearRegression().fit(X_train, y_train)67#coef_:偏置参数8print('linear model coeff (w): {}'9.format(linreg.coef_))10#interc...
2)通过拟合度指标R2评价回归模型的拟合效果。任务目标1波士顿房价预测1.2 任务分解import方式引入依赖的模块可视化样本的空间分布、待测试样本和训练样本的空间关系依赖库导入数据探查数据可视化从探查数据内容开始,经过分析数据分布,使用逻辑回归模型找到标签和数据特征之间的关系,然后利用线性回归模型测试数据,通过模型拟合度...