- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.4节,作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.4节,作者是方巍 。
- 基于糖尿病数据集的多元线性回归(附MATLAB源代码) 基于糖尿病数据集的多元线性回归(附MATLAB源代码)
- 最广为人知的线性回归模型——将数据拟合成一条直线。直线拟合的模型方程为 y = ax + b,其中 a 是直线斜率,b 是直线截距。看看下面的数据,它们是从斜率为 2、截距为 -5 的直线中抽取的散点:rng = np.random.RandomState(1) x = 10 * rng.rand(50) y = 2 * x - 5 + rng.randn(50) plt.scatter(x... 最广为人知的线性回归模型——将数据拟合成一条直线。直线拟合的模型方程为 y = ax + b,其中 a 是直线斜率,b 是直线截距。看看下面的数据,它们是从斜率为 2、截距为 -5 的直线中抽取的散点:rng = np.random.RandomState(1) x = 10 * rng.rand(50) y = 2 * x - 5 + rng.randn(50) plt.scatter(x...
- 内容介绍本文重点在于如何利用python收集各类型因子并进行预处理最终用于构建量化选股模型。工具介绍本代码所需要调用的包如下图所示:import pandas as pdimport tushare as tspro = ts.pro_api()import numpy as npimport timeimport mathimport statsmodels.api as smfrom s... 内容介绍本文重点在于如何利用python收集各类型因子并进行预处理最终用于构建量化选股模型。工具介绍本代码所需要调用的包如下图所示:import pandas as pdimport tushare as tspro = ts.pro_api()import numpy as npimport timeimport mathimport statsmodels.api as smfrom s...
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- 写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 ... 写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 ...
- image.png 0.机器学习回顾: 监督学习: 从训练数据中学习模型,对测试数据进行预测 监督:每个样本均有一个已知的输出项(类标签) (1)分类模型(分类器):二分类,多分类 决策树算法,KNN算法,SVM算法,感知机,神经网络 逻辑斯特回归(分类模型,主要二分类,ovr-one vs rest) 朴素贝叶斯(分类模型,求解分类概率) (2)回归模型(回归器)... image.png 0.机器学习回顾: 监督学习: 从训练数据中学习模型,对测试数据进行预测 监督:每个样本均有一个已知的输出项(类标签) (1)分类模型(分类器):二分类,多分类 决策树算法,KNN算法,SVM算法,感知机,神经网络 逻辑斯特回归(分类模型,主要二分类,ovr-one vs rest) 朴素贝叶斯(分类模型,求解分类概率) (2)回归模型(回归器)...
- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.3节,作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.3节,作者是方巍 。
- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.2节,作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.2.2节,作者是方巍 。
- 1. Gradient Descent(梯度下降)梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0,θ1开始进行一些猜测通常将初θ0,θ1初始化为0在梯度算法中,要做的就是不停的一点点改变θ0和θ1试图通过这种改... 1. Gradient Descent(梯度下降)梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。1.1 线性回归问题应用我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01):Outline对θ0,θ1开始进行一些猜测通常将初θ0,θ1初始化为0在梯度算法中,要做的就是不停的一点点改变θ0和θ1试图通过这种改...
- 本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable)1. 线性回归算法(linear regression)1.1 预测房屋价格下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系:该问题属于监督学习中的回归问题,让我们来复习一下:监督学习(Supervised'Learning'):对示例数据给出“正确答案”。回归问题(Regress... 本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable)1. 线性回归算法(linear regression)1.1 预测房屋价格下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系:该问题属于监督学习中的回归问题,让我们来复习一下:监督学习(Supervised'Learning'):对示例数据给出“正确答案”。回归问题(Regress...
- 文章目录 一、提出任务 二、完成任务 (一)准备数据文件 (二)导入线性回归相关类 (三)读取数据文件得到RDD (四)拆分每行生成新... 文章目录 一、提出任务 二、完成任务 (一)准备数据文件 (二)导入线性回归相关类 (三)读取数据文件得到RDD (四)拆分每行生成新...
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