快速入门Python机器学习（八）（上)
5.5 弹性网络(Elastic Net)5.5.1类class sklearn.linear_model.ElasticNet(alpha=1.0, *, l1_ratio=0.5, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, max_iter=1000, copy_X=True, tol=0.0001, warm_start=....
快速入门Python机器学习（七）（下）
5.4.8套索回归分析波士顿房价数据#对套索回归进行分析波士顿房价数据def Lasso_for_for_boston(): myutil = util() X,y = datasets.load_boston().data,datasets.load_boston().target X_train,X_test,y_train,y_test = tra...
快速入门Python机器学习（七）（上）
5.4 套索回归(Lasso Regression)5.4.1类sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001,warm_start=False, positive=False, r....
快速入门Python机器学习（六）（下）
5.3.3对糖尿病数据岭分析回归def Ridge_for_for_diabetes(): myutil = util() X,y = datasets.load_diabetes().data,datasets.load_diabetes().target X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split...
快速入门Python机器学习（六）（上）
5.2 岭（Ridge）回归、套索（Lasso）回归与弹性网络（Elastic Net）的基本概念有些数据是不太符合线性关系的，但是我们还是希望使用线性回归，在这里数学家加入了正则化Regularization的概念。5.2.1 岭回归（Ridge Regression）正则化Regularization为所有系数的平方和，即L2范数，对应的回归方法叫做Ridge回归，岭回归。岭回归(英文名：R....
快速入门Python机器学习（五）（下）
5.2 用make_regression数据（有噪音）进行线性回归#加入噪音 def LinearRegression_for_make_regression_add_noise(): myutil = util() X,y = make_regression(n_samples=100,n_features=1,n_informative=2,noise=50,ra...
快速入门Python机器学习（五）（上）
5 线性回归Sklearn类的线性回归以sklearn.linear_model.LinearRegression为基础，以sklearn.linear_model.Ridge（岭回归）、sklearn.linear_model.Lasso（套索回归）和sklearn.linear_model.ElasticNet（弹性网络）为优化。我们首先来看一下如何通过Python画一条直线。画出y = 0....
快速入门Python机器学习（四）
四、线性分类与回归1 线性函数大家知道，在二维空间内，线性函数可以表达为：y=kx+b或者ax+by=0在第一个表达式中k叫做斜率，b叫做截距(即x=0的时候，直线与y轴的交叉点)把线性函数扩展到n维空间，其表达式为：y=k1x1+k2x2+…kn-1xn-1+b或者a1x1+ a2x2+…an-1xn-1+ anxn=0同样在第一个表达式中k1…kn-1叫做斜率，b叫做截距(即x1= x2=…....
快速入门Python机器学习（三）
三、基本绘图工具1 引入包# coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #pip3 install matplotlib import seaborn as sns #pip3 install seaborn1 折线图def broken_line(): s = ...
快速入门Python机器学习（二）
二、常用数据1 使用函数生成数据1.1 生成一个随机回归问题X,y = make_regression()n_samples：样本数。n_features：特征数(自变量个数)。n_informative：参与建模特征数。n_targets：因变量个数。noise：噪音。bias：偏差(截距)。coef：是否输出coef标识。random_state：随机生成器的种子。返回：X：形状数组(n个样....
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