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RSS订阅原创 sklearn-学习笔记（一）LinearRegression
# sklern-LinearRegression Example# diabetes dataset 数据集：糖尿病数据集print(__doc__) # 输出文件开头注释内容（Automatically created module for IPython interactive environment）import matplotlib.pyplot as pltimport n...
2019-01-09 14:55:09
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原创 np.newaxis
numpy.newaxisNone的别名，对索引数组很有用。import numpy as npnp.newaxis is None# 返回：Truex = np.arange(3)# array([0, 1, 2]) 一维数组，行向量x.shape# (3,)x1 = x[:,np.newaxis] # 相当于多增加一个维度 # array([[0], 二维数组，此处表现...
2019-01-09 14:35:09
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原创 sklearn.metrics.r2_score
首先介绍一下相关指数R2R^{2}R2。以下来自百度百科：相关指数R2R^{2}R2表示一元多项式回归方程拟合度的高低，或者说表示一元多项式回归方程估测的可靠程度的高低。总体平方和（Total Sum of Squares）：TSS=∑i=1n(yi−yiˉ)2TSS=\sum_{i=1}^{n}\left ( y_{i}-\bar{y_{i}} \right )^{2}TSS=∑i=1n(...
2019-01-09 13:45:02
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原创 sklearn.metrics.mean_squared_error
计算均方误差回归损失格式：sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput=’uniform_average’)参数：y_true：真实值。y_pred：预测值。sample_weight：样本权值。multioutput：多维输入输出，默认为’uniform_aver...
2019-01-09 11:07:53
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原创 np.mean(y_test == y_predict)的简要说明
# 例 1x = [1, 0, 1, 1, 1, 1]y = [0, 0, 0, 0, 0, 1]print(x == y)结果：False# 例 2x = np.array([1, 0, 1, 1, 1, 1])y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1])print(x == y)结果：[False True False False False True...
2019-01-08 23:21:49
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转载 python机器学习基础教程-学习笔记（一）
了解 scikit-learn 及其用法是很重要的，但还有其他一些库也可以改善你的编程体验。 scikit-learn 是基于 NumPy 和 SciPy 科学计算库的。此外，我们还会用到 pandas 和 matplotlib。NumPyNumPy 是 Python 科学计算的基础包之一。它的功能包括多维数组、高级数学函数（比如 线性代数运算和傅里叶变换），以及伪随机数生成器。 在 sci...
2019-01-07 23:33:05
627
翻译 sklearn.model_selection.train_test_split
使用sklearn.model_selection.train_test_split可以在数据集上随机划分出一定比例的训练集和测试集，并返回拆分得到的train和test数据集。使用格式：from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...
2019-01-06 20:46:11
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翻译 sklearn - Logistic Regression
原文链接:https://scikitlearn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression1.1.11 Logistic regression逻辑回归，尽管它名字叫回归，但它是一个线性分类模型，而不是回归模型。逻辑回归在一些文献中也被称为logit回归，最大熵分类（MaxEnt）或者对数线性分类器。这个模型中，对单个输入样...
2019-01-05 21:47:39
930
《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码
2019-01-09
空空如也
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