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...

//2019.08.14#机器学习算法评价分类结果1、机器学习算法的评价指标一般有很多种，对于回归问题一般有MAE,MSE，AMSE等指标，而对于分类算法的评价指标则更多：准确度score，混淆矩阵、精准率、召回率以及ROC曲线、PR曲线等。2、对于分类算法只用准确率的评价指标是不够的，并且对于一些情况它是存在问题的，...

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...

//2019.08.13#逻辑回归算法(LogisticRegression)1、根据2017-2018年人工智能与大数据科学领域的统计，不同的机器学习算法应用占比排名如下，其中，逻辑回归、决策树、随机森林以及人工神经网络算法占比前四，应用最为广泛，其次是贝叶斯算法、集成学习以及支持向量机SVM算法。目前全球人工智能最...

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...

PCA算法可以使得高维数据（mxn）降到低维，而在整个降维的过程中会丢失一定的信息，也会因此而实现降噪除噪的效果，另外，它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵（kxn），如果将其作为数据样本，则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量，如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征...

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...

PCA主成分分析法的数据主成分分析过程及python原理实现1、对于主成分分析法，在求得第一主成分之后，如果需要求取下一个主成分，则需要将原来数据把第一主成分去掉以后再求取新的数据X’的第一主成分，即为原来数据X的第二主成分，循环往复即可。2、利用PCA算法的原理进行数据的降维，其计算过程的数学原理如下所示...

PCA(PrincipalComponentAnalysis）主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下：(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维，可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用：去燥；可视化等2、主成分分析法的数学原理主要是利用梯度上升法来最优化...

1、对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下：  根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下...

对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。整体实现代码如下所示:#1-1导入相应的基础数据集模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl...

1、k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法，它是机器学习算法入门最好的算法之一，可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用。它是一种经典简单的分类算法，当然也可以用来解决回归问题。2、kNN机器学习算法具有以下的特点：(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的效果非常好(4)可以...

//2019.08.04#线性回归算法基础入门(LinearRegression)1、线性回归算法是一种非常典型的解决回归问题的监督学习算法，它具有以下几个特点：(1)典型的回归算法，可以解决实际中的回归问题；(2)思想简单，容易实现；(3)是许多强大的非线性算法模型的基础；(4)结果具有很好的可解释性；(5)蕴含机器...

//2019.08.03晚#k-近邻算法的拓展思考与总结1、k-近邻算法是一种非常典型的分类监督学习算法，它可以解决多分类的问题；另外，它的整体思想简单，效果强大。它也可以用来解决回归问题，使用的库函数为KNeighborsRegressor2、k-近邻算法虽然可以很好地解决多分类问题，但是它也有很多的缺点，具体主要有...

//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(featurescaling)1、数据归一化的必要性：对于机器学习算法的基础训练数据，由于数据类型的不同，其单位及其量纲也是不一样的，而也正是因为如此，有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大，即数量级相差比较大，这会导致在机器学习算法中不同列数据的权...