随笔分类 -  机器学习实战

线性回归—手工实现
摘要：参数值： [ 3.92908866 2.7990655 -0.02259148 14.02249997]均方误差： 2.78412631453 阅读全文
posted @ 2018-03-26 17:47 杰哥哥是谁 阅读(351) 评论(0) 推荐(0)
集成学习实战——Boosting（GBDT，Adaboost，XGBoost）
摘要：集成学习实践部分也分成三块来讲解： sklearn官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#ensemble 1、GBDT GradientBoostingClassifier：http://scikit-learn.org/ 阅读全文
posted @ 2018-03-17 09:39 杰哥哥是谁 阅读(2032) 评论(0) 推荐(0)
集成学习（Random Forest）——实践
摘要：对于集成学习，由于是多个基学习期共同作用结果，因此在做参数调节时候就有基学习器的参数和集成学习的参数两类 在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor 官方文档：http://scikit-learn.o 阅读全文
posted @ 2018-03-16 15:56 杰哥哥是谁 阅读(299) 评论(0) 推荐(0)
决策树实践
摘要：官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对 阅读全文
posted @ 2018-03-14 16:07 杰哥哥是谁 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)
线性回归实践
摘要：官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html 一、线性回归实践 1、导入相关库，并查看数据情况 2、对于预测的变量，查看分布情况 3、对于几个特征，查看与因变量的关系 结论：三个特征，前两个与销量呈现明显的线性关系，第三个 阅读全文
posted @ 2018-03-13 12:41 杰哥哥是谁 阅读(310) 评论(0) 推荐(0)
机器学习—Logistic Regression
摘要：一、一般模型 结果是：0.82222222222222219 二、加入正则项： 结果是：0.77777777777777779 阅读全文
posted @ 2017-10-06 12:49 杰哥哥是谁 阅读(397) 评论(0) 推荐(0)
机器学习—决策树
摘要：输出结果：0.97777777777777775 阅读全文
posted @ 2017-10-06 12:47 杰哥哥是谁 阅读(369) 评论(0) 推荐(0)
机器学习—线性回归
摘要：一、普通的线性模型 二、加入正则化的模型 Ridge回归 Lasso回归 阅读全文
posted @ 2017-10-05 20:25 杰哥哥是谁 阅读(659) 评论(1) 推荐(0)