首页 > TAG信息列表 > regressor
Simple Linear Regression(二)
#Data Preprocessing import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dataset =pd.read_csv("studentscores.csv") X = dataset.iloc[ : , :1].values y = dataset.iloc[ : ,1].values from sklearn.model_selection import train_test机器学习（二）决策树的比较以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性
以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性 实验内容实验步骤源代码实验结果 总结 实验内容 在1.9节使用普通的决策树回归器和带AdaBoost算法的决策树回归器预测房屋价格的基础上，判断13个特征中哪个特征对结果的影响最大 实验步骤 (1) 创建一个新的Python文件housiKeras（五）LSTM 长短期记忆模型 原理及实例
LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做 长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆，比如一个句子太长时开头部分可能会忘记，从而给出错误的答案。 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在 反向传递 得100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析
第一天机器学习100天|Day1数据预处理，我们学习了数据预处理。知道了，数据预处理是机器学习中最基础和最麻烦，未来占用时间最长的一步操作。数据预处理一般有六个步骤，导入库、导入数据集、处理缺失值、分类数据转化、分出训练集和测试集、特征缩放等。在处理数据过程中，必须得两个库100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析
第一天机器学习100天|Day1数据预处理，我们学习了数据预处理。知道了，数据预处理是机器学习中最基础和最麻烦，未来占用时间最长的一步操作。数据预处理一般有六个步骤，导入库、导入数据集、处理缺失值、分类数据转化、分出训练集和测试集、特征缩放等。在处理数据过程中，必须得两个库是nuPython Automated Machine Learning tool :TPOT
TPOT是一个开源的机器学习项目，项目地址为：https://github.com/EpistasisLab/tpot 1. TPOT with code step 1: 导入类模块from tpot import TPOTClassifier #分类器from tpot import TPOTRegressor #回归器 step 2: 实例化（default)#创建默认分类器default_pipeline_Python----简单线性回归
简单线性回归 1、研究一个自变量(X)和一个因变量（y）的关系 简单线性回归模型定义：y=β0+β1x+ε 简单线性回归方程：E(y)=β0+β1x 其中： β0为回归线的截距 β1为回归线的斜率 通过训机器学习100天-简单线性回归 [代码实现细节分析]
预测学生 学习时间 与 考试分数 之间的关系 原始数据： （1）导入python包，加载.csv文件中的数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt dataset = pd.read_csv('studentscores.csv') X = dataset.iloc[:,:1].values Y = dataset.iloc[:,1].va