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机器学习基础功能练习II
机器学习基础功能练习II 一、导入sklearn 数据集 from sklearn.datasets import load_diabetes diabetes = load_diabetes() """返回字典，数据集的descr，data，feature_names等关键数据 diabetes.data 是一个矩阵 sklearn.datasets.load_boston sklearn.datasets.load_breast_camin_square
最小二乘法 测量一个棍子，10次数据如下： 12.3 , 11.8,11.2,11.6,12.5,12.1.11.6.12.0,12.4,11.2 怎样获取最后结果？？？？ 这样做有道理吗？用调和平均数行不行？用中位数行不行？用几何平均数行不行？ 从概论的角度考虑，每次测量结果的概率值为 Pi, 那么，产生以上结果的概率为： P1*P2....P10;如果方广义线性模型--1.1.普通最小二乘法
1.最小二乘法数学表达式： 使经验函数风险最小化 = 损失函数（平方损失） 2.示例 1 from sklearn import linear_model 2 reg = linear_model.LinearRegression() 3 reg.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2]) 4 LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1,线性回归
1 一元线性回归 import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression #导入机器学习库中的线性回归模块data=pd.DataFrame({'square_feet':[150,200,250,300,350,400,600], 'price':吴裕雄--天生自然 人工智能机器学习实战代码：线性回归模型
import numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0)#sklearn线性回归算法实现
官方文档参考 导入库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score 加载数据 diabetes=datasets.load_diabetes() ## 查看数据集 >>>diabetes['data'] array