#PCA算法的底层原理实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.empty((100,2))np.random.seed(666)#噪声数据验证x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[:,1]=0.75*x[:...

#梯度下降法原理编写#一维函数的梯度下降方法编写importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-1,6,141)y=(x-2.5)**2-1plt.plot(x,y)plt.show()defdJ(theta):return2*(theta-2.5)d...

#向量化运算importmatplotlibasmplmpl.rcParams['agg.path.chunksize']=1000000importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltm=100x=np.random.random(size=m)y=x*2.0+3.0+np.ra...

python实现KNN算法的全体流程代码#1-1KNN算法的原理底层代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#导入相应的数据可视化模块raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381],[3.110073483,1.781539638],[1.3...

1、集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练，最后结合不同的算法给出的意见进行决策，这个方法兼顾了许多算法的"意见"，比较全面，因此在机器学习领域也使用地非常广泛。生活中其实也普遍存在集成学习的方法，比如买东西找不同的人进行推荐，病情诊断进行多专家会诊等，考虑各方面的意见进行最终的综合的决策，这样...

1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维...

1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下所示：#（一...

sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearnimportdatasetsd=datasets.load_digits()x=d.datay=d.target.co...

sklearn中实现多分类任务（OVR和OVO）1、OVR和OVO是针对一些二分类算法（比如典型的逻辑回归算法）来实现多分类任务的两种最为常用的方式，sklearn中专门有其调用的函数，其调用过程如下所示： #多分类任务的封装OVR(n个)和OVO（Cmn个）#sklearn中采用的逻辑回归是可以进行多分类任...

sklearn实现多分类逻辑回归#二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1、对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题，它只能解决二分类的问题，不过经过一定的改造便可以进行多分类问题，主要的改造方式有两大类：(1)OVR/A(OneVSRest/ALL)(2)OVO(OneVSOne)2、对于OVR的改造方式，主...

1、逻辑回归算法即可以看做是回归算法，也可以看作是分类算法，通常用来解决分类问题，主要是二分类问题，对于多分类问题并不适合，也可以通过一定的技巧变形来间接解决。2、决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体)，它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度，我们可以通过决策边界来调整算法的超参数。&n...

sklearn中的多项式回归算法1、多项式回归法多项式回归的思路和线性回归的思路以及优化算法是一致的，它是在线性回归的基础上在原来的数据集维度特征上增加一些另外的多项式特征，使得原始数据集的维度增加，然后基于升维后的数据集用线性回归的思路进行求解，从而得到相应的预测结果和各项的系数。2、多项式回归的函数在pyhton的...

sklearn中调用PCA算法PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示：#sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算（自定义数据）importnumpyasnpimportmatpl...

sklearn中实现随机梯度下降法随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式，在sklearn中主要用于多元线性回归算法中，是一种比较高效的最优化方法，其中的梯度下降系数（即学习率eta）随着遍历过程的进行在不断地减小。另外，在运用随机梯度下降法之前需要利用sklearn的Standard...

1、k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法，它含有训练基础数据集，但是是一种没有模型的算法，为了将其和其他算法进行统一，我们把它的训练数据集当做它的模型本身。2、在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下（利用实际例子举例如下）：#1导入相应的数据可视化模块importnumpyasnpimp...