【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)3

【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)3

2. 训练数据的准备data=np.insert(data_x,data_x.shape[1],data_y,axis=1)data=pd.DataFrame(data,columns=["F1","F2","F3","F4","F5","F6","target...

【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)2

1.6 评估模型np.argmax(multi_pred.values,axis=1)==data_y.ravel()array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True,...

【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)1

【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)1

多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,...

【Python机器学习】实验03 逻辑回归3

【Python机器学习】实验03 逻辑回归3

2.7 定义正则化的梯度下降算法如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化,因为我们未对w 0  进行正则化,所以梯度下降算法将分两种情形:def grandient_reg(X,w,y,iter_num,alpha,lambd): y=y.reshape((X.shape[0],1))...

【Python机器学习】实验03 逻辑回归2

【Python机器学习】实验03 逻辑回归2

1.7 试试用Sklearn来解决from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LogisticRegression().fit(X, y) clf.score(X,y)0.89clf.predict(X)array([0, 0,...

【Python机器学习】实验03 逻辑回归1

【Python机器学习】实验03 逻辑回归1

简单分类模型 - 逻辑回归在这一次练习中,我们将要实现逻辑回归并且应用到一个分类任务。我们还将通过将正则化加入训练算法,来提高算法的鲁棒性,并用更复杂的情形来测试它。1.1 准备数据本实验的数据包含两个变量(评分1和评分2,可以看作是特征),某大学的管理者,想通过申请学生两次测试的评分,来决定他们是...

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