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本文综述了监督学习中多种分类算法的核心概念与应用示例，强调了从线性模型到非线性核方法、支持向量机(SVM)及神经网络模型的演变。线性模型如普通最小二乘法和岭回归，通过优化误差和正则化策略处理简单至中等复杂度的数据分类。岭回归通过引入惩罚项提高模型在多重共线性数据上的稳定性。线性和二次判别分析(LDA/QDA)提供了解决分类问题的经典框架，尤其适合具有特定统计属性的数据分布。核岭回归和SVM引入核
回归分析是一种统计方法，用于确定因变量（目标变量）和自变量（预测变量）之间的关系。回归分析的目标是建立一个模型，通过自变量预测因变量。回归分析是机器学习中的一类重要方法，用于预测连续变量。本文介绍了几种常见的回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso 回归、弹性网络回归、决策树回归和支持向量回归，并展示了它们的数学公式、特点、应用场景及其在 Python 中的实现。不同的回归算法适用于不同的应用场
特征工程介绍及常用方法总结（含代码）
Python sklearn学习之数据预处理——标准化文章目录Python sklearn学习之数据预处理——标准化1. 数据集常见标准化方式min-max标准化(Min-Max-normalization)z-score 标准化(zero-mean-normalization)2. 数据标准化实现2.1 z-score 标准化(zero-mean-normalization)2.1.1 Sta.
本篇，介绍了PSO优化算法的原理与迭代步骤，并采用PSO粒子群优化算法寻找支持向量机SVM算法的最佳参数进行分类，并取得了很好的模型效果，供大家参考学习。
学习岭回归与LASSO回归模型的sklearn实现。岭回归：平方和（L2正则化）；LASSO回归：绝对值（L1正则化）。以及通过数据可视化来分析调参
推荐使用方法一，但我自己也是通过方法二解决的，哈哈。
简述特征的选取方式一共有三种，在sklearn实现了的包裹式(wrapper)特诊选取只有两个递归式特征消除的方法，如下：recursive feature elimination ( RFE )通过学习器返回的 coef_ 属性 或者 feature_importances_ 属性来获得每个特征的重要程度。 然后，从当前的特征集合中移除最不重要的特征。在特征集合上不断的重复递归这个步骤
本文在研究了论文的基础上，结合其他大佬的分析，加上自己的理解，叙述原理并独立用python实现，和sklearn包中函数对比，能完成独立成分提取。
本文将记录一下几个可以将模型参数分开进行调参的树形模型的调参顺序。以及几个能够加快调参速度的小技巧（主要介绍坐标下降）。（1）利用gridsearchcv的best_estimator_ 属性。（2）更改GridsearchcCV()参数cv。（3）使用 sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV替代GridsearchCV。
本文是对阿里云天池竞赛——零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测的学习记录，是一个很简单的baseline。
fit()函数，transform()函数，fit_transform()函数
1. 决策树介绍1. 信息熵2. 信息增益3. 信息熵和信息增益2. 使用sklearn实现决策树1. 导入包和数据2. 数据处理3. 开始训练模型4. 使用模型预测决策树可视化3. 附录1. 关于 `DictVectorizer( )`2. 关于 `dict(zip())`3. 关于 `tree.DecisionTreeClassifier`
电力负荷；光伏发电；风力发电；电价预测等GEFCom能源数据集
本文介绍sklearn.datasets模块本文是从jupyter文档转换来的，某个代码块不一定能直接复制运行，代码输出结果统一以注释形式添加在代码最后文章目录0. 前置0.1 关于Sklearn0.2 Bunch类型1. sklearn.datasets模块1.1 玩具数据集1.1.1 波士顿房价数据集（回归）乳癌数据集（二分类）糖尿病数据集（回归）手写字体数据集（多分类）鸢尾花数据集（多分类）
本文介绍 sklearn 中 VoteClassifier的工作原理，并使用鸢尾花数据集作为示例，展示如何通过投票分类器提高整体模型的表现。
在我们基于训练集训练了sklearn模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。其实把模型导出的这个过程也称为「对象序列化」-- 将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式，而还原的过程称为「反序列化」。本文将介绍实现这个过程的三种方法，每种方法都有其优缺点：1.Pickle[1]， 这是用于对象序列化的标准 Python
六、聚类算法0、概述0.1 无监督学习与聚类算法在之前的五篇文章中，我们学习了决策树，逻辑回归，随机森林，它们虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。机器学习当中，还有相当一部分算法属于“无监督学习“。无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无
sklearn库学习--SelectKBest 、f_regression
sklearn中SVC和SVR的参数说明SVC官方源码参数解析函数属性SVR官方源码参数解析部分内容参考博客，会有标注SVC转载于：机器学习笔记(3)-sklearn支持向量机SVM–Spytensor官方源码sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True,...
目前精细化运营已经普及到各行各业，如何把营销成本投入到真正被运营策略打动的用户身上，而不浪费在本身就会转化用户身上，是精准营销面临的重要课题，也是提高投入产出比的重要手段，业界成熟的解决方法是Uplift Model。本文主要介绍Uplift Model的应用背景、原理及建模细节、python中如何实现。
使用sklearn_crfsuite进行中文命名实体识别
在前面的博客中介绍了使用scikit-learn绘制分类器的学习曲线，今天介绍一下使用scikit-learn绘制分类器的ROC曲线，以及计算AUC的值。ROC曲线主要用于衡量二分类器的性能，当正负样本不均衡时，准确率和召回率不能合理度量分类器的性能。关于ROC曲线和AUC的计算scikit-learn工具包中主要提供了以下几个函数：1、roc_curve函数（只能用于二分类）：根据模型预测结果（
本节采用逻辑回归算法完成乳腺癌的检测。逻辑回归主要用于这种二项分类问题，采用sigmoid函数作为预测函数，当x=0时，sigmoid函数的值为0.5，之后向两边趋近，因此它得到的结果都是非黑及白的。例如划分乳腺癌是为阴性还是阳性，就比较好划分from sklearn.datasets import load_breast_cancercancer=load_breast_cancer()#...
1.这里介绍由sklearn.metrics.ConfusionMatrixDisplay所给出的关于混淆矩阵的一个小例子，来进行理解混淆矩阵及如何应用混淆矩阵来对数据进行分析
sklearn.metrics.calinski_harabasz_score
决策树不仅在理论上很容易理解（机器学习“最友好”的算法），实现时还能对构建过程进行可视化（诸如神经网络等算法本身就是黑盒模型，更难可视化展示模型的构建）。因此，决策树的另一大优势就是能利用相关包来查看构建的树模型。下面介绍一个可以对决策树进行可视化展示的包。
信息熵信息理论从信息的完整性描述：当系统的有序状态一致时，数据越集中的地方熵值越小，数据越分散的地方熵值越大。从信息的有序性描述：当数据量一致时，系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越高。“信息熵” (information entropy)是度量样本集合纯度最常用的一种指标。信息熵理解信息熵是一个变量包含信息多少的度量方式信息熵的值越大，则认为该变量包含的信息量就大信息熵越大，表示包含
通过读取竞标行为数据集,进行训练集和测试集的划分、为后续的模型构建提供训练数据和测试数据;并对数据集进行降维,以适当减少数据的特征维度。
sklearn
——sklearn
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