ML之回归预测之Lasso：利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题—采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型 / 开普饭

对于数据分析来说,排序和筛选数据是不可或缺的一部分内容.NumPy 也提供了多种排序和筛选函数,本文就来介绍一下 NumPy 常见的排序和筛选函数. 排序函数 NumPy 中提供了排序相关的函数.排序 ...

好奇心Log 今天以下文章来源于阿宗的科研备忘 ,作者阿宗的科研备忘 Python支持的库非常多,这当然是它的一大优势,但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦:每个库对于数据的定义和运算处理都不同 ...

所谓"K 近邻(K-nearest neighbor,K-NN)",顾名思义,指的是"K 个最近的邻居",属于一种监督学习的方法. 1. 工作原理简单地介绍一 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18840 这篇文章中我们可以编写自己的代码来计算套索(lasso)回归, 我们必须定义阈值函数 R函数是 thresh = function(x,a ...

前言:作为一个 GISer 需要掌握多方面的知识,哪怕不是开发方向,了解了解天天和我们打交道的 GIS 数据变化背后的原因也是很好的! 除了社交.娱乐,人们外出使用最多的软件可能就是各种地图导航软件了 ...

来自于加州伯克利大学的David Bourgin 使用Numpy实现了几乎全部的机器学习算法,真正实现了手撸ML的愿景.多少"调包侠"的愿望都被这位小哥实现了! 该项目超过3万行代 ...

在多元线性回归中,多个变量之间可能存在多重共线性,所谓多重,就是一个变量与多个变量之间都存在线性相关.首先来看下多重共线性对回归模型的影响,假设一下回归模型 y = 2 * x1 + 3 * x2 + ...

ML之回归预测之BE:利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题-线性方法解决非线性问题输出结果设计思路代码实现 for row in xList: newRow = list(row) alc ...

ML之回归预测之Lasso:利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 输出结果设计思路核心代码 t=3 if t==1: X = numpy.array(x ...

ML之回归预测:利用FSR/RiR/BasisExpand/ Lasso/DT/RF/GB算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 输出结果 Index(['fixed ac ...

ML之PLiR之LARS:利用LARS算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 设计思路更新-- 输出结果 ['"alcohol"', '"volat ...

ML之PLiR之Glmnet算法:利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 输出结果 0 2 1 2 2 2 3 3 4 3 5 3 6 3 7 3 8 3 9 2 ...

EL之Bagging:利用Bagging算法实现回归预测(实数值评分预测)问题输出结果设计思路核心思路 #4.1.当treeDepth=1,对图进行可视化 #(1).定义numTreesMax. ...

ML之回归预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之回归(实数值年龄预测)问题的思路框架 1.总体思路架构图 2.各个步骤详细图

EL之Boosting之GB(DTR):利用梯度提升法解决回归(对多变量的数据集+实数值评分预测)问题输出结果设计思路核心代码 xList = [] labels = [] names = [] ...

EL之RF(随机性的Bagging+DTR):利用随机选择属性的bagging方法解决回归(对多变量的数据集+实数值评分预测)问题输出结果设计思路核心代码 for iTrees in range ...

ML之回归预测之Lasso：利用Lasso算法解决回归(实数值评分预测)问题—采用10折交叉验证(测试集error)来评估LassoCV模型