独上兰舟1 - 博客园

2021年7月15日

摘要：转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/27293420 Python · SVM（二）· LinearSVM 射命丸咲一个啥都想学的浮莲子关注他 138 人赞同了该文章（这里是本章会用到的 Jupyter Notebook 地址）很多人（包括我）第一次听说 SVM 阅读全文

posted @ 2021-07-15 17:23 独上兰舟1 阅读(115) 评论(0) 推荐(0)

Python svm.LinearSVR方法代码示例

摘要： Python svm.LinearSVR方法代码示例 https://vimsky.com/examples/detail/python-method-sklearn.svm.LinearSVR.html 阅读全文

posted @ 2021-07-15 17:18 独上兰舟1 阅读(451) 评论(0) 推荐(0)

自己用python写一个线性支持向量机linearSVM

摘要：自己用python写一个线性支持向量机linearSVM https://blog.csdn.net/iteapoy/article/details/117814830转自此网址 iteapoy 2021-06-11 13:50:05 61 收藏 1 分类专栏： ❤️ 机器学习版权 ❤️ 机器学习阅读全文

posted @ 2021-07-15 17:15 独上兰舟1 阅读(137) 评论(0) 推荐(0)

2021年5月28日

python实现差分隐私Laplace机制

摘要： python实现差分隐私Laplace机制 https://blog.csdn.net/qq_38242289/article/details/80798952 kyton123 2018-06-25 11:22:43 7005 收藏 12 分类专栏： Differential Privacy La 阅读全文

posted @ 2021-05-28 15:43 独上兰舟1 阅读(663) 评论(0) 推荐(0)

2021年5月25日

利用皮尔逊相关系数找出与目标最相关的特征（Python实现）

摘要： #coding:utf-8#检测各特征和辐照度之间的相关性以及各个特征之间的相关性from __future__ import divisionimport tensorflow as tfimport mathimport csvfrom sklearn import metricsimport 阅读全文

posted @ 2021-05-25 10:17 独上兰舟1 阅读(659) 评论(0) 推荐(0)

corrcoef函数python_用Numpy计算Python中的Pearson相关系数

摘要：本文介绍了皮尔逊(Pearson)相关系数，其手动计算以及通过Pythonnumpy模块进行的计算。皮尔逊相关系数测量变量之间的线性关联。它的值可以这样解释： +1-完全正相关+0.8-强正相关+0.6-中等正相关0-无关联-0.6-中度负相关-0.8-强烈的负相关-1-完全负相关我们将说明相关系阅读全文

posted @ 2021-05-25 09:54 独上兰舟1 阅读(1085) 评论(0) 推荐(0)

Python Numpy库 numpy.corrcoef()函数讲解

摘要：例子：代码： import numpy as np Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]]Mat1 = np.array(Array1)Mat2 = np.array(Array2)correlat 阅读全文

posted @ 2021-05-25 09:53 独上兰舟1 阅读(2368) 评论(0) 推荐(0)

摘要：概述定义物理意义皮尔森距离机器学习中的应用代码实现概述皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数，是最常用的一种相关系数。记为r，用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r值介于-1到1之间阅读全文

posted @ 2021-05-25 09:35 独上兰舟1 阅读(1905) 评论(0) 推荐(0)

摘要：文章目录0 皮尔逊系数1 python计算方法1.1 根据公式手写1.2 numpy的函数1.3 scipy.stats中的函数0 皮尔逊系数在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-mo 阅读全文

posted @ 2021-05-25 09:32 独上兰舟1 阅读(5192) 评论(0) 推荐(0)

特征选择 (feature_selection)

摘要：特征选择 (feature_selection) 目录特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance) 2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection 阅读全文

posted @ 2021-05-25 09:28 独上兰舟1 阅读(440) 评论(0) 推荐(1)