ML之LoR:基于LoR算法实现对非线性数据集点进行绘制决策边界
相关推荐
-
一句话总结人工神经网络
一句话总结人工神经网络 核心:一个多层的复合函数. 人工神经网络在本质上是一个多层的复合函数: 它实现了从向量x到向量y的映射.由于使用了非线性的激活函数f,这个函数是一个非线性函数. 神经网络训练时 ...
-
DL之DNN:基于神经网络(从1层~50层)DNN算法实现对非线性数据集点进行绘制决策边界
DL之DNN:基于神经网络(从1层~50层)DNN算法实现对非线性数据集点进行绘制决策边界 输出结果 设计代码 首先查看数据集 import numpy as np from sklearn.data ...
-
ML之DT:基于DT算法对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测
ML之DT:基于DT算法对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测 输出结果 设计思路 核心代码 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_sp ...
-
ML之LoR:基于LoR(逻辑回归)算法对乳腺癌肿瘤(9+1)进行二分类预测(良/恶性)
ML之LoR:基于LoR(逻辑回归)算法对乳腺癌肿瘤(9+1)进行二分类预测(良/恶性) 输出结果 Testing accuracy (10 training samples): 0.86857142 ...
-
ML之LoR&DT&RF:基于LoR&DT(CART)&RF算法对mushrooms蘑菇数据集(22+1,6513+1611)训练来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
ML之LoR&DT&RF:基于LoR&DT(CART)&RF算法对mushrooms蘑菇数据集(22+1,6513+1611)训练来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 输出 ...
-
ML之FE:数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题
ML之FE:数据处理-特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)--基于LoR算法的广告点击预估问题 特征工程之高维组合特征的处理思路 1.原始数据:语⾔言和类型两种离散特征 2.为了提高拟合能力, ...
-
ML之NB、LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
ML之NB.LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类 注:LoR code waiting 输出结果 数据集:Dataset之IMDB影评数据 ...
-
ML:基于自定义数据集利用Logistic、梯度下降算法GD、LoR逻辑回归、Perceptron感知器、SVM支持向量机、LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策边界可视化)
ML:基于自定义数据集利用Logistic.梯度下降算法GD.LoR逻辑回归.Perceptron感知器.支持向量机(SVM_Linear.SVM_Rbf).LDA线性判别分析算法进行二分类预测(决策 ...
-
ML之LoR:LoR之二分类之线性决策算法实现根据两课成绩分数~预测期末通过率(合格还是不合格)
ML之LoR:LoR之二分类之线性决策算法实现根据两课成绩分数~预测期末通过率(合格还是不合格) 输出结果 LoR之二分类算法实现预测期末考试成绩合格还是不合格 LoR回归函数 代码设计 import ...
-
ML之LoR&SGD:基于LoR(逻辑回归)、SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性)
ML之LoR&SGD:基于LoR(逻辑回归).SGD梯度下降算法对乳腺癌肿瘤(10+1)进行二分类预测(良/恶性) 输出结果 breast-cancer size (683, 11) 训练集情 ...