【python机器学习】普通最小二乘法多元线性回归
2022-12-29
148
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
目录
相关文章
|
8天前
|
机器学习/深度学习
算法
TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。
37
6
6
|
7天前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
Python数据分析革命：Scikit-learn库，让机器学习模型训练与评估变得简单高效！
在数据驱动时代，Python 以强大的生态系统成为数据科学的首选语言，而 Scikit-learn 则因简洁的 API 和广泛的支持脱颖而出。本文将指导你使用 Scikit-learn 进行机器学习模型的训练与评估。首先通过 `pip install scikit-learn` 安装库，然后利用内置数据集进行数据准备，选择合适的模型（如逻辑回归），并通过交叉验证评估其性能。最终，使用模型对新数据进行预测，简化整个流程。无论你是新手还是专家，Scikit-learn 都能助你一臂之力。
47
8
8
|
4天前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
数据挖掘
数据可视化大不同！Python数据分析与机器学习中的Matplotlib、Seaborn应用新视角！
在数据科学与机器学习领域，数据可视化是理解数据和优化模型的关键。Python凭借其强大的可视化库Matplotlib和Seaborn成为首选语言。本文通过分析一份包含房屋面积、卧室数量等特征及售价的数据集，展示了如何使用Matplotlib绘制散点图，揭示房屋面积与售价的正相关关系；并利用Seaborn的pairplot探索多变量间的关系。在机器学习建模阶段，通过随机森林模型展示特征重要性的可视化，帮助优化模型。这两个库在数据分析与建模中展现出广泛的应用价值。
18
2
2
|
9天前
|
机器学习/深度学习
存储
人工智能
文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
使用Python作为开发语言，基于文本数据集（一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件），使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
19
0
0
|
15天前
|
算法
Python
揭秘！Python数据魔术师如何玩转线性回归，让你的预测精准到不可思议
【9月更文挑战第13天】在数据科学领域，线性回归以其优雅而强大的特性，将复杂的数据关系转化为精准的预测模型。本文将揭秘Python数据魔术师如何利用这一统计方法，实现令人惊叹的预测精度。线性回归假设自变量与因变量间存在线性关系，通过拟合直线或超平面进行预测。Python的scikit-learn库提供了简便的LinearRegression类，使模型构建、训练和预测变得简单直接。
34
5
5
|
17天前
|
存储
算法
测试技术
预见未来？Python线性回归算法：数据中的秘密预言家
【9月更文挑战第11天】在数据的海洋中，线性回归算法犹如智慧的预言家，助我们揭示未知。本案例通过收集房屋面积、距市中心距离等数据，利用Python的pandas和scikit-learn库构建房价预测模型。经过训练与测试，模型展现出较好的预测能力，均方根误差（RMSE）低，帮助房地产投资者做出更明智决策。尽管现实关系复杂多变，线性回归仍提供了有效工具，引领我们在数据世界中自信前行。
39
5
5
|
9天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
机器学习新纪元：用Scikit-learn驾驭Python，精准模型选择全攻略！
在数据爆炸时代，机器学习成为挖掘数据价值的关键技术，而Scikit-learn作为Python中最受欢迎的机器学习库之一，凭借其丰富的算法集、简洁的API和高效性能，引领着机器学习的新纪元。本文通过一个实际案例——识别垃圾邮件，展示了如何使用Scikit-learn进行精准模型选择。从数据预处理、模型训练到交叉验证和性能比较，最后选择最优模型进行部署，详细介绍了每一步的操作方法。通过这个过程，我们不仅可以看到如何利用Scikit-learn的强大功能，还能了解到模型选择与优化的重要性。希望本文能为你的机器学习之旅提供有价值的参考。
11
0
0
|
1月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
|
22天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
|
25天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
存储
一文读懂蒙特卡洛算法：从概率模拟到机器学习模型优化的全方位解析
蒙特卡洛方法起源于1945年科学家斯坦尼斯劳·乌拉姆对纸牌游戏中概率问题的思考，与约翰·冯·诺依曼共同奠定了该方法的理论基础。该方法通过模拟大量随机场景来近似复杂问题的解，因命名灵感源自蒙特卡洛赌场。如今，蒙特卡洛方法广泛应用于机器学习领域，尤其在超参数调优、贝叶斯滤波等方面表现出色。通过随机采样超参数空间，蒙特卡洛方法能够高效地找到优质组合，适用于处理高维度、非线性问题。本文通过实例展示了蒙特卡洛方法在估算圆周率π和优化机器学习模型中的应用，并对比了其与网格搜索方法的性能。
153
1
1