本文档主要讲解线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类算法使用说明及特征
1. 数据加载 假如进行房价的预测,这里加载的数据共1000条,共十个维度(十个特征),除了id以外,其余的都是自变量(9个可用) import pandas as pd import numpy a
PCA(主成分分析法—Principal Component Analysis)一. 求数据的前n个主成分二. 高维数据映射为低维数据 一. 求数据的前n个主成分 紧接着上次汇报的内容: ⟶将周围离散
主要介绍了python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Coursera上的Standford机器学习学习笔记线性回归和多项式回归
文章目录数据导入作图:我们可以先把这些离散的点在散点图上呈现出来,对数据有一个直观的感受,根据数据点的分布去选者一个合适的模型。向量化:将数据数据向量化:分成两个维度,第一维所有的行都要,X是前面所有
跟着Leo机器学习实战:Logistic回归 github https://github.com/LeoLeos/MachineLearningLeo/tree/master/logRegres Lo
主要介绍了Python机器学习logistic回归代码解析,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记,比较潦草,有兴趣的可以看一看。 知识点概要: 1、多元梯度下降法 2、特征与多项式回归 3、正规方程 4、正规方程在矩阵不可逆的情况下的解法 5、编程技巧
本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记,比较潦草,有兴趣的可以看一看。 知识点概要: 1、假设函数 2、代价函数 3、梯度下降法 4、如何选择学习率 5、关于线性回归的梯度下降
