我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点,我们将建立一个分类模型,根据考试成绩估计入学概率。 导入函数库 #三大件 import numpy as np import pan
【机器学习案例实战】信用卡欺诈检测(推荐入门看下,已更新至最新库) 1.故事背景原始数据为个人交易记录,但是考虑数据本身的隐私性,已经对原始数据进行了类似PCA的处理,现在已经把特征数据提取好了,接下来的目的就是如何建立模型使得检测的效果达到最好,这里我们虽然不需要对数据做特征提取的操作,但是面对的挑战还是蛮大的。利用Logistic regression进行信用卡欺诈检测,使用的是一份竞赛数据
【机器学习】【梯度下降】基本概念详解1. 梯度2. 梯度下降与梯度上升3. 梯度下降法算法详解3.1 梯度下降的直观解释3.2 梯度下降的相关概念1. 步长(Learning rate):2.特征(feature):3. 假设函数(hypothesis function):4. 损失函数(loss function):3.3 梯度下降的详细算法3.3.1 梯度下降法的代数方式描述1. 先决条件:
实现对’NB’, ‘KNN’, ‘LR’, ‘RF’, ‘DT’, ‘SVM’,‘SVMCV’, 'GBDT’模型的简单调用。 # coding=gbk import time from sklearn import metrics import pickle as pickle import pandas as pd # Multinomial Nai
机器学习算法之集成学习之模型融合前言:集成学习(Ensemble Learning),广泛用于分类和回归任务。它最初的思想很简单:使用一些(不同的)方法改变原始训练样本的分布,从而构建多个不同的分类器,并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器,来做最后的决策。也就是常说的“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的想法。 集成学习的理论基础来自于Kearns和Valiant提出的基于PAC(probabl
什么是keras Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库,请使用 Keras: 允许简单而快速的原型设计(由于用户友好,高度模块化,可扩展性)。 同时支
(一)特征值 如果一个非零向量v是方阵A的特征向量,将一定可以表示成下面形式,而λ是特征向量v对应的特征值:特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵甲的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对角阵,每一个对角线上的元素就是一个特征值。一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。 【练习题】求解矩阵一的特征值与特征向量。 方阵的特征值表示什么含义呢,我们通过一组向量图表示。初始
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