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机器学习-线性回归模型示例

一、拟合效果二、代码实现import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#使用numpy生成200个随机点x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]noise = np.random.normal(0,0.02,x_data....

#神经网络#tensorflow#深度学习 +1
机器学习-特征预处理：归一化

一、定义通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间二、公式三、APIsklearn. preprocessing .MinMaxScaler (feature_range=(0, 1)…)​o MinMaxScalar .fit_ transform(X)X: numpy array格式的数据[n_ samples, n_ features]​返回值:转换后的...

#机器学习#数据分析
特征降维-主成分分析

一、模块sklearn. feature_selection二、定义高维数据转化为低维数据的过程,在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量使数据维数压缩,尽可能降低原数据的维数(复杂度),损失少量信息。**应用: **回归分析或者聚类分析当中**原理：**找到一条合适直线，通过一个矩阵计算得出主成分分析的结果三、APIsklearn.decomposition.PCA(n...

#机器学习#数据分析
机器学习-特征预处理：标准化

一、定义通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0,标准差为1范围內二、公式​示例：三、APIsklearn. preprocessing .MinMaxScaler (feature_range=(0, 1)…)​o MinMaxScalar .fit_ transform(X)X为 numpy array格式的数据[n_ samples, n_ features]​返回值...

#机器学习#数据挖掘#python
Servlet 定义及方法

创建 JavaEE 项目后，定义一个类，实现 Servlet 接口方法为：public class ServletDemo1 implements ServletServlet 的生命周期方法：public class ServletDemo2 implements Servlet {//初始化方法//在Servlet被创建时执行。只会执行一次@Overrid...

#servlet
特征降维-Filter(过滤式)特征选择

一、模块sklearn. feature_selection二、过滤式1、低方差特征过滤删除低方差的一些特征,再结合方差的大小来考虑这个方式的角度特征方差小:某个特征大多样本的值比较相近特征方差大:某个特征很多样本的值都有差别1.1、APIsklearn .feature_ selection.VarianceThreshold(threshold=0.0)...

#机器学习#数据分析
到底了