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  1. 逻辑回归算法python实战（简单版）sklearn

  2. 这是个人学习逻辑回归时写的代码，主要时用的sklearn包。很简单的代码，只适合初学者。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-19
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_42370261

  1. 盈利预测及代码实现

  2. 基于sklearn，anaconda，spyder开发平台，使用逻辑回归实现销售系统的盈利预测评估。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-29
    • 文件大小：181248
    • 提供者：qq_38286571

  1. sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

  2. 主要介绍了sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：593920
    • 提供者：weixin_38673235

  1. python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

  2. Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，这篇文章主要介绍了python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38729221

  1. sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

  2. 线性逻辑回归 本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。 这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。 python代码 首先导入包和载入数据 写一个画图的函数，把这些数据表示出来： 然后我们调用这个函数得到下面的图像： 接下来开始创建模型并拟合，然后调用sklearn里面的逻辑回归方法，里面的函数可以自动帮算出权值和偏置值，非常简单，接着画出图像。 最后我们可以来看看评估值： 可以看到，正确率、召回率、F

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38698403

  1. python实现逻辑回归的示例

  2. 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification def initialize_params(dims): w = np.zeros((dims, 1)) b = 0 return w, b def sigmoid(x): z = 1 / (1 + np.exp(-x)) return

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38657353

  1. python实现逻辑回归的方法示例

  2. 本文实现的原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 先来看看实现的示例代码： # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38618094

  1. python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

  2. Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。 Sklearn具有以下特点： 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 让每个人能够在复杂环境中重复使用 建立NumPy、Scipy、MatPlotL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38555350

  1. Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码）

  2. 除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html。 skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 逻辑回归：from

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38703980

  1. 基于sklearn的LogisticRegression鸢尾花多类分类实践

  2. 文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：445440
    • 提供者：weixin_38516190

  1. Ecommerce:英国电子商务客户细分-源码

  2. 客户分类：项目概述 对英国企业的客户进行了分析，以了解客户行为并提供准确的目标市场。 使用了来自541909客户的数据，并使用python进行了分析。 根据客户的消费习惯和消费金额创建客户群。 优化的朴素贝叶斯，逻辑回归，支持向量分类器和XGBoost以达到最佳模型。 使用的代码和资源 Python版本3.7 包装：熊猫，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn 资料清理 我进行了以下更改并创建了以下变量： 删除了具有空值的变量CustomerID 在客户总支出的新列中创

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：126976
    • 提供者：weixin_42124497

  1. Exercices-Classification-Ensemble-learning-Clustering-源码

  2. TD-2-3-4-5 您必须保存您的代码。 您将在以后使用 挑战 在本练习中，我们将实现逻辑回归并将其应用于分类任务。 在本练习的第一部分中，我们将建立一个逻辑回归模型，以预测管理人员是否会升职。 您必须根据每位员工在两次与领域相关的考试（年龄和性别）上的成绩来确定他们晋升的机会。 您具有以前申请人的历史数据，可以用作逻辑回归的训练集。 为此，我们将建立一个分类模型，根据考试分数估算入学概率。 从加载数据，使用pandas方法检查数据，检查变量类型并将分类变量转换为数值 使用扩展数据集Min

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_42125867

  1. Sentiment-Analysis-源码

  2. 情绪分析-COVID-19鸣叫 项目概况 在这个项目中，我为COVID-19推文创建了一个分类系统：正面，负面，中立。 我使用了朴素贝叶斯分类和词袋功能。 使用的代码和资源 的Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn Kaggle：数据集 数据清理 删除的网址 删除以开头的Twitter用户名 删除主题标签 删除数字 将逗号等转换为空格 将所有字母转换为小写 执行词干，以便仅保留词根 删除了除“ not”以外的停用词

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42106299

  1. mlflow-sklearn分类-源码

  2. 用于XGBoost和Scikit学习模型的MLFlow模型 该回购包含用于通过MLFlow训练和提供以下三个分类模型的代码，这些模型针对相同的数据进行训练。 然后，将经过训练的模型保存在它们各自的实验位置下，可以通过MLFlow GUI对其进行查看。 管理员可以选择一个或多个他们要用作推论的模型。 随机森林（RF） XGBoost（XGB） 逻辑回归（LR） 在本地计算机上运行此步骤的步骤（在Ubuntu 18.04上进行了测试） 在本地计算机上运行此步骤的步骤如下： 设置 将此仓库克隆

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42117485

  1. DSND_Capstone_Starbucks：Capstone Udacity项目-源码

  2. DSND_Capstone_Starbucks Capstone Udacity项目分析了要约组合对个人支出的影响。 通过此分析，可以得出分类和逻辑回归模型，该模型可以预测任何潜在要约（现有或将来）对任何个人（现有或将来）的影响。 这些模型的目的是用于优化分析。 将产品和报价的获利能力与客户的生命周期价值以及报价对支出的影响相结合。 随后针对个人量身定制产品（优化持续时间，难度，渠道等）。 先决条件 需要以下软件包； sklearn，xgboost，熊猫，numpy，matplotlib，s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42134097

  1. fastai-course2-nlp-源码

  2. 自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42151036

  1. nlp-in-practice：用于解决实际文本数据问题的入门代码。 包括：Gensim Word2Vec，短语嵌入，具有逻辑回归的文本分类，具有pyspark的单词计数，简单的文本预处理，预训练的嵌入等等-源码

  2. NLP实践 使用这些NLP，文本挖掘和机器学习代码示例和工具来解决现实世界中的文本数据问题。 笔记本/来源 第一列中的链接将您带到带有源代码的子文件夹/存储库。 任务 相关文章 来源类型 描述 python脚本 使用PySpark提取大量数据的短语。 使用这些短语注释文本或将这些短语用于其他下游任务。 python脚本+笔记本 使用字数统计或tfidf可视化热门关键字 笔记本 如何正确使用Word2Vec以获得所需的结果 python脚本 如何使用PySpark读取带有字数示例的不同格式的文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：97517568
    • 提供者：weixin_42172204

  1. course-nlp：NLP课程的代码优先简介-源码

  2. 自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42166626