一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,

已迁移到我新博客,阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集,数据集中的数据属性有全部是离散型的,有全部是连续型的,也有离散与连续混合型的.通过对各个数据集的浏览,总结出各个数据集的一些基本信息如下: 连续型数据集: 1. diabets(4:8d-2c) 2. mozilla4(6:5d-2c) 3. pc1(7:21d-2c) 4. pc5(8:38d-2c) 5. wavefo

javascript数据结构与算法---检索算法(二分查找法.计算重复次数) /*只需要查找元素是否存在数组,可以先将数组排序,再使用二分查找法*/ function qSort(arr){ if (arr.length == 0) { return []; } var left = [];//存储小于基准值 var right = [];//存储大于基准值 var pivot = arr[0]; for (var i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i]

sklearn中有很多经典分类器,使用非常简单:1.导入数据 2.导入模型 3.fit--->predict 下面的示例为在iris数据集上用各种分类器进行分类: #用各种方式在iris数据集上数据分类 #载入iris数据集,其中每个特征向量有四个维度,有三种类别 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() print ("The iris' target names: ",iris.target_names)

本文以线性回归为例,介绍使用sklearn进行机器学习的一般过程. 首先生成模拟数据 import numpy as np def get_data(theta_true,N): X=np.random.normal(size=(N,len(theta_true))) Y=X@theta_true+np.random.normal(size=(N)) return (X,Y) theta_true=np.array([2,3,4]) X,Y=get_data(theta_true,100) 实例

组合分类器: 组合分类器有4种方法: (1)通过处理训练数据集.如baging  boosting (2)通过处理输入特征.如 Random forest (3)通过处理类标号.error_correcting output coding (4)通过处理学习算法.如voting 1 bagging from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier me

模拟计算一些分数的和,结果以带分数的形式输出注意一些细节即可 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <cmath> using namespace std; /* 模拟计算一些分数的和,结果以带分数的形式输出 注意一些细节即可 */ ; ; //long int范围实际上就是int的范围,sqrt(int)不超过

输入为两个分数,让你计算+,-,*,\四种结果,并且输出对应的式子,分数要按带分数的格式k a/b输出如果为负数,则带分数两边要有括号如果除数为0,则式子中的结果输出Inf模拟题最好自己动手实现,考验细节处理,其它没啥好说的. #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ]; ]; long long GC

sklearn 是 python 下的机器学习库. scikit-learn的目的是作为一个“黑盒”来工作,即使用户不了解实现也能产生很好的结果. 其功能非常强大,当然也有很多不足的地方,就比如说神经网络就只有一个RBM(不是人民币哈).但是,不管怎样,首荐!! 这个例子比较了几种分类器的效果,并直观的显示之 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColorma

题解 本题的状态很容易设计: f[i] 为到第i个物件的最小代价. 但是方程不容易设计,因为有"后效性" 有两种方法解决: 1)倒过来设计动态规划,典型的,可以设计这样的方程: dp(i) = min( dp(j) + F(i) * (T(i) - T(j) + S) ) (i < j <= N) F, T均为后缀和. http://www.cnblogs.com/JSZX11556/p/5184251.html 2)提前计算代价,典型的,可以设计这样的方程: 「设f[i]

参考了https://www.cnblogs.com/dwtfukgv/p/5645446.html (1)直接二分答案.说实话我没有想到, 一开始以为是贪心, 以某种策略能得到最优解. 但是想了很久没想出来, 后来看了博客发现因为显然答案是单调的, 可以用二分来做. 看到最大, 最小, 可以考虑答案是否单调, 单调考虑用二分 (2)然后是小数化分数, 其实一开始我想模拟分数, 然后发现很麻烦, 之后博客里的方法技巧性很强. 其实这个方法默认了分母是在1到n之间的, 而好像题目并没有给出这个条件

题意: 给你一个24格式的数字时间,(字符串),问你这个时刻时针与分针 时针与秒针 分针与秒针 之间的夹角, 我们发现 秒针每秒转6度,分针每秒转1/10度,每分转6度,时针每小时转30度,每分转1/2度,没秒转 1/120 度,那么我们将表盘看做一个坐标系,12点钟为起点,那么可以计算出每个指针这一刻的角度是多少,但是为了避免 分数的加减,我们将所有的数通分,同时乘以120,那么圆盘一圈360 度变成了360*120 =43200度,肯定在int内,将时间转化 为12制的时间,计算角度,然后做

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train

目录 目录 思路: (有任何问题欢迎留言或私聊 && 欢迎交流讨论哦 目录 题意:传送门  原题目描述在最下面.  求\(sum/len\)最小值.\(sum\)是一段区间内不同数字的个数,\(len\)是这段区间的长度. 思路:  首先预处理出每个数上一次出现的位置\(pre[i]\)和最后一次出现的位置\(lst[i]\).这个操作在静态求区间内不同数的个数和动态求区间内不同数的个数都有用到. 法一:  二分答案\(mid\).枚举序列,每加入一个数就在\(pre[i]-i\)区间加一

import java.util.Scanner; public class test{ public static void main(String args[]){ Rational a=new Rational(4,5); Rational b=new Rational(3,2); Rational c=a.chu(b); c.show(); } } class Rational{ int fenzi=1; int fenmu=1; int f(int a,int b){//公约数 if(

1.什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系.回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制.按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归. 线性回归(Linear regression) 假设样本数据集中的输出变量(y)与输入变量(X)存在线性关系,即输出变量是输入变量的线性组合.线性模型是最简单的模型,也是非常重要和应用广泛

二分类问题的交叉熵   在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数.对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 \[-log(yt|yp)=-(ytlog(yp)+(1-yt)log(1-yp))\] 对于整个模型而言,其损失函数就是所有样本点的损失函数的平均值.注意到,对于该损失函数,其值应该为

线性回归原理介绍 线性回归python实现 线性回归sklearn实现 这里使用sklearn框架实现线性回归.使用框架更方便,可以少写很多代码. 写了三个例子,分别是单变量的.双变量的和多变量的.单变量和双变量的画出了图,多变量的由于高维空间难以实现,所以没有画图.单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的boston房价数据集. 1.单变量线性回归 代码 运行结果 2.双变量线性回归 代码 运行结果 3.多变量线性回归 代码 运行结果 如果需要代码和数据集,请扫描下

P1572 计算分数 题目描述 Csh被老妈关在家里做分数计算题,但显然他不愿意坐这么多复杂的计算.况且在家门口还有Xxq在等着他去一起看电影.为了尽快地能去陪Xxq看电影,他把剩下的计算题交给了你,你能帮他解决问题吗? 输入输出格式 输入格式: 输入一行,为一个分数计算式.计算式中只包含数字.’+’.’-‘.’/’.其中’/’为分数线,分数线左边为分子,右边为分母.输入数据保证不会出现繁分数.如果输入计算式的第一项为正,不会有前缀’+’号:若为负,会有前缀’-‘号. 所有整数均以分数形式出现.

题目链接: [APIO2017]商旅 枚举任意两个点$(s,t)$,求出在$s$买入一个物品并在$t$卖出的最大收益. 新建一条从$s$到$t$的边,边权为最大收益,长度为原图从$s$到$t$的最短路,最短路用$floyd$求即可. 对于原图的边,边权为$0$,长度为输入长度. 对于新图,需要找到一个环使得换上边的边权和比长度和最大. 显然二分答案然后分数规划,之后就变成了判断图中是否有负环,用SPFA判负环即可. 注意此题卡精,需要使用$long\ double$. #include<set>

记录下学习使用sklearn,将使用sklearn实现机器学习大部分内容 基于scikit-learn机器学习(第2版)这本书,和scikit-learn中文社区 简单线性回归 首先,最简单的线性回归也有几个地方要注意 fit的时候,对于X,要求是n*m的类型,y要是n*1的类型 sklearn会将得到的系数存储起来,分别在coef_中和intercept_中,intercept_是偏移,也就是b,coef_是k,或者向量中的W 来看具体例子 from sklearn.linear_model