机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战（python实现 附源码 超详细）
数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析，这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个变量的称为一元回归，大于一个变量的情况叫做多元回归。利用线性回归，我们可以预测一组特定数据是否在一定时期内增长或下降。接下来以线性回归预测波士顿房价进行实战解析线性回归代码如下import numpy as....
机器学习实战：用Python和Scikit-Learn构建分类器
机器学习在当今科技领域发挥着越来越重要的作用，而构建分类器是其中的一项关键任务。本文将带你进入机器学习的世界，通过使用Python编程语言和Scikit-Learn库，实际动手构建一个分类器。我们将探讨机器学习的基本概念、数据准备、模型训练以及评估分类器性能的方法。 1. 介绍机器学习和分类问题 首先，让我们了解机器学习的基本概念。机器学习...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用EM期望最大化进行参数估计（十五）
[toc]1. 前言1.1 EM的介绍（Expectation-Maximization，EM）是一种迭代式的优化算法，主要用于解决含有隐变量的概率模型的参数估计问题。它的目标是在给定观测数据和未观测数据（隐变量）的情况下，估计概率模型的参数，使得模型能够最好地拟合观测数据。EM算法的基本思想是通过交替进行两个步骤来优化模型参数：E步骤（Expectation）和M步骤（Maximization....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用GBM梯度提升机进行预测（十四）
[toc]1.前言1.1 GBM的介绍梯度提升机（Gradient Boosting Machine，简称GBM）是一种强大的机器学习算法，它是集成学习的一种形式。GBM在解决分类和回归问题上表现优异，是数据科学领域中常用的算法之一。GBM通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型。训练过程采用梯度提升技术，逐步改进模型的预测能力。每一轮迭代中，新的弱学习器被训练来纠正前一轮模....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用Ridge岭回归进行正则化（十三）
[toc]1.前言1.1 岭回归的介绍岭回归（Ridge Regression）是一种常用的线性回归方法，用于处理具有共线性（collinearity）问题的数据集。在普通最小二乘线性回归中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致估计的回归系数不稳定，甚至无法准确估计。岭回归通过引入一个正则化项来解决这个问题。岭回归的关键思想是在最小二乘目标函数中添加一个L2正则化项，该项对回归系数进行惩罚。这个....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LASSO回归进行正则化（十二）
[toc]1 前言1.1 LASSO的介绍LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种用于线性回归和特征选择的正则化方法。它的基本原理是在损失函数中引入L1正则化项，通过最小化数据拟合误差和正则化项的和来实现模型参数的稀疏化和特征选择。这种正则化项以模型参数的绝对值之和乘以一个调节参数alpha的形式出现，促使模型选择少量重要....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用NN神经网络进行分类（十一）
[toc]1 前言神经网络（Neural network，NN）机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构，每个神经元都接收输入信号、进行计算并生成输出信号。1.1 神经网络的介绍首先了解一下神经元和层的概念：神经元（Neuron）是神经网络的基本单元，模拟了生物神经系统中的神经元的功能。每个神经元接收来自其他神经元的输....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用LR线性回归进行预测（十）
[toc]1 前言还没看过前九节的同学可以回顾一下，经典的Logistic回归、Bayes、SVM-RFE、KNN、LDA、DT等机器学习必学算法：注意这里的LR指的是Linear Regression，线性回归。而非逻辑回归Logistic Regression，虽然二者简称都是LR，但是后者我们还是俗称Logistic多点1.1 LR的介绍线性回归（Linear Regression）是一种....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用K均值K-means进行聚类（九）
[toc]1 前言1.1 K-means的介绍K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。需要区分一下，K-means和KNN是两种不同的机器学习算法，K-means和KNN都是基于距离度量的算法，但前者用于聚类问题，而后者用于分....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用SVD奇异值分解进行降维分类（八）
[toc]1 前言1.1 奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意 m X n 的矩阵 A，它的 SVD 分解为：其中 A 是待分解的矩阵，U 是一个正交矩阵，$\sigma $ 是一个对角矩阵，V^T 是.....
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