LogisticRegression类的各项参数的含义classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_we...

最近偶尔在重温统计学，发现自己工作后用了各种高级的统计分析方法，各种统计模型，却忽视了统计学中一些最基础的知识，而这些知识是所有这些高级方法的基础，基础不扎实，高级方法用起来真觉得底气不足，今天看到哑变量在回归分析中的应用，总结如下：哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处...

deflinearmodel():"""线性回归对波士顿数据集处理:return:None"""#1、加载数据集ld=load_boston()x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(ld.data,ld.target,test_size=0.25)#2、标准化处理...

  具有L2正则化的线性最小二乘法。岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。当数据集中存在共线性的时候，岭回归就会有用...

  机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而...

使用scikit-learn中内置的回归模型对“美国波士顿房价”数据进行预测。对于一些比赛数据，可以从kaggle官网上获取，网址：https://www.kaggle.com/datasets1.美国波士顿地区房价数据描述fromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load...

  回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类...

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。优点：结果易于理解，计算不复杂缺点：对非线性的数据拟合不好适用数据类型：数值型和标称型对...

原始数据的下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/数据预处理importpandasaspdimportnumpyasnp#根据官方数据构建类别column_names=['Sampl...

逻辑回归（LogisticRegression），简称LR。它的特点是能够是我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用逻辑回归。了解过线性回归之后再来看逻辑回归可以更好的理解。优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：...

Value=emp.Household==1?"本地城镇":emp.Household==2?"本地农村":emp.Household==3?"外地城镇":emp.Household==4?"外地农村":"末定义" ...

不换行属性:线性布局中的组件不会自动换行,如果组件一个一个排列到尽头之后,剩下的组件就不会显示出来;(1)基线对齐设置方法:setBaselineAligned(booleanb);2)设分隔条作用:设置垂直布局时两个按钮之间的分隔条;(3)对齐方式(控制内部子元素)top,bottom,left,right,cent...

自动化回归测试案例评价标准试图定义不同维度来评价自动化案例的优劣，作为后续我们评判讨论测试框架、测试技术和测试案例编写模式的基础。那什么是好的自动化回归测试案例呢？简而言之，就是投资回报率高的案例，因为案例的回报相对稳定，所以，高投资回报率的测试案例的主要特征就是低成本，而这个成本应该是一个测试案例全生命周期的成本：测...

本题目来自物理学苑，原作者认为mmc不容易解决0-1规划。5个人选4个，组队游泳接力比赛，最好成绩组队。其实，mmc解决此类问题，还是很方便，轻松的。下面是原题目的求解： ...

主要议题：1分页，分段模式及实模式2Linux分页 3linux内存线性地址空间布局及物理内存空间布局4linux页表初始化及代码解析1.1.1内存寻址和保护模式在X86平台上，内存控制单元通过分段单元电路把逻辑地址转换为线性地址，又通过分页单元把线性地址转换为物理地址。   一...