机器学习算法python实现. Contribute to ChulanZhang/MachineLearning_Python development by creating an account on GitHub.
我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 1importnumpy as np2importpandas as pd3fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split4fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler5fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression, SGDClassifier6fromskl...
Here is the Python code: from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score import matplotlib.pyplot as plt # Assuming you have fitted your logistic regression model # and obtained probabilities fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, prob_predictions) auc = roc_auc_score(y_true, prob...
代码及数据:https:///zle1992/MachineLearningInAction logistic regression 优点:计算代价不高,易于理解实现,线性模型的一种。 缺点:容易欠拟合,分类精度不高。但是可以用于预测概率。 适用数据范围:数值型和标称型。 准备数据: 1 def loadDataSet(): 2 dataMat,labelMat = [],[] 3 with open(filename,"r")...
回顾Logistic Regression的基本原理 关于sigmoid函数 极大似然与损失函数 牛顿法 实验步骤与过程 首先,读入数据并绘制原始数据散点图 根据图像,我们可以看出,左下大多为负样本,而右上多为正样本,划分应该大致为一个斜率为负的直线。 定义预测方程: 此处使用sigmoid函数,定义为匿名函数(因为在MATLAB中内联函数即将被淘...
而忽略了49%分成B类的可能性：linear regression是用来做回归（预测）的，logistic regression是用来做分类...
https://github.com/PoRuiHuang/ML2020SPRING 1"""22020/4/113cfancy4logistic-regression5实做一个线性二元分类器,来根据人们的个人资料,判断其年收入6是否高于50000$7所用数据是已经做了稍微的处理8X_train :训练集9Y_trian :目标集(训练标签集)10X_trian :测试集11手写 gradient descent12"""13#导入库14...
本次练习对应的完整代码实现(MATLAB + Python版本) → \rightarrow →Github链接。 一、Logistic回归 在本部分练习中,我们将建立一个Logistic回归模型,以预测学生是否被大学录取。 假设你是大学一个部门的管理人员,并且你想根据每位申请者的两次考试成绩来确定他们的录取机会。你...
logistic regression model 参数估计(Maximum likelihood &Stochastic gradient ascent) 为求得似然函数的最大值,一般采用梯度上升的法则(gradient ascent): 除了利用梯度上升的算法,我们也可以从牛顿的求根法则中获得灵感 似然函数取最大值意味着一阶导数为0,也就是说我们需要找一阶导数的零点这样我们就可以利用下边的迭...
而忽略了49%分成B类的可能性：linear regression是用来做回归（预测）的，logistic regression是用来做分类...