目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

接上一部分,此篇将用tensorflow建立神经网络,对波士顿房价数据进行简单建模预测. 二.使用tensorflow拟合boston房价datasets 1.数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集. 2.使用一层隐藏层的简单网络,试下来用当前这组超参数收敛较快,准确率也可以. 3.激活函数使用relu来引入非线性因子. 4.原本想使用如下方式来动态更新lr,但是尝试下来效果不明显,就索性不要了. def learning_rate(epoch): if epoch < 200: re

#coding=utf8 # 从sklearn.datasets导入波士顿房价数据读取器. from sklearn.datasets import load_boston # 从sklearn.model_selection中导入train_test_split用于数据分割. from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入numpy并重命名为np. import numpy as np # 从sklearn.preproces

根据已给的波士顿房价数据,对波斯顿房价进行预测.即,实现给出若干条件(如房间数.社区的低收入阶层的比率和镇上学生与教师数量比例的部分数据),要能说出给出的条件是否能够有效进行预测,如可以做有效预测,则给出预测的结果.上面的是数据下面是ID3的算法 #coding:utf-8 __author__ = 'liukai' from math import log class DecisonTree: trainData = [] trainLabel = [] featureValus = {} #

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

作为Python中经典的机器学习模块,sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集,本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍: datasets中的数据集分为很多种,本文介绍几类常用的数据集生成方法,本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网: http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 中找到对应

大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归树组合而成的.本文就回归树的基本原理进行讲解,并手把手.肩并肩地带您实现这一算法. 1. 原理篇 1.1 最简单的模型 如果预测某个连续变量的大小,最简单的模型之一就是用平均值.比如同事的平均年龄是 28 岁,那么新来了一批同事,在不知道这些同事的任何信息的情况下,直觉上用平均值 28 来预测是比较准确的,至少比 0 岁或者 100 岁要靠谱一些.我们不妨证明一下我们的直觉: 1.2 加一点难度 仍然是预测同事年龄,这次我们预先知道了同事的职级,假设职级的范围

API参考:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html# 作为Python中经典的机器学习模块,sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集,本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍: datasets中的数据集分为很多种,本文介绍几类常用的数据集生成方法,本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网: http://scikit-learn.o

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的). 在许多机器学习相关的书里,很难

在做机器学习时需要有数据进行训练,幸好sklearn提供了很多已经标注好的数据集供我们进行训练. 本节就来看看sklearn提供了哪些可供训练的数据集. 这些数据位于datasets中,网址为:http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 房价数据 加载波士顿房价数据,可以用于线性回归用: sklearn.datasets.load_boston:http://scikit-learn.or

代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

目录 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 1. 线性模型和正则化(Embedded方式) 2. 基于树模型的特征选择(Embedded方式) 3. 顶层特征选择算法(Wrapper方式) 4. 一个完整的例子 5. 总结 6. Tips 7. References 基于模型的特征选择详解 (Embedded & Wrapper) 单变量特征选择方法独立的衡量每个特征与响应变量之间的关系,另一种主流的特征选择方法是基于机器学习模型的方法.有些机器学习方法本身就具

如下图所示(回归的过拟合问题):如果机器学习得到的回归为下图中的直线则是比较好的结果,但是如果进一步控制减少误差,导致机器学习到了下图中的曲线,则100%正确的学习了训练数据,看似较好,但是如果换成另外一批数据,则不能较好的反应数据,造成过大的误差,这就是过拟合问题 再看下图这是分类问题的过拟合问题 2. 正规化方法 (1)l1正规化:使用权重绝对值和的方式惩罚误差 (2)l2正规化:使用权重平方和的方式惩罚误差 3. 代码实现: from __future__ import print_fun

#### [转载]原文地址:http://dataunion.org/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征

一.原理篇 1.1 温故知新回归树是GBDT的基础,之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现.链接如下: 回归树的原理及Python实现 1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例,从<回归树>那篇文章中我们可以知道,如果需要通过一个常量来预测同事的年龄,平均值是最佳选择之一. 1.3 年龄的残差我们不妨假设同事的年龄分别为5岁.6岁.7岁,那么同事的平均年龄就是6岁.所以我们用6岁这个常量来预测同事的年龄,即[6, 6, 6].每个同事年龄的残差 = 年龄 - 预测值 = [5, 6, 7]

用美国波士顿的房价数据来介绍如何使用LR和SGDR模型进行预测 # 从sklearn.datasets导入波士顿房价数据读取器. from sklearn.datasets import load_boston # 从读取房价数据存储在变量boston中. boston = load_boston() # 输出数据描述. print (boston.DESCR) # 从sklearn.cross_validation导入数据分割器. from sklearn.cross_validation i

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行.GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间.随着NVIDIA.AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行

在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型,其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作,然后因为我只是入门了点tensorflow,所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念. 线性回归模型的表达式如下: 其中,是权重,是偏置,和则是输入数据和对应的模型预测值. 在tensorflow中,是用图来表示计算的形式的,图中的每个节点称为一个op(即operation),每个operation获得相关张量(Tensor)后进行数值计算,每个