1. 数据加载
假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用）
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop")
df = pd.read_csv('sample_data_sets.csv')
print(df.columns)
print(df.shape)
–> 输出的结果为：
Index(['id', 'complete_year',
2021-11-01 13:59:52
149KB
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逻辑回归算法matlab伪代码统计_分析_代码
机器学习和数据挖掘的各种算法的
Matlab、Pyhton
和
C++
实现。这些是作为我的研究生课程（云计算、机器学习、SMAI）的要求而实现的。
其中一些算法是：
聚类
凝聚聚类
(AgglomerativeClustering.m)
K
均值聚类
(KMeanClustering.m)
K-Mean
with
FFP
(KMeanFFP.m)
K-mean
FFP
和
PCA
(KmeanFFP_PCA.m)
Kmean_FFP_Fisher
(Kmean_FFP_Fisher.mm)
软
K
均值
(SoftKMeans.m)
球面
K
均值
(SpehricalKMeans.m)
高斯混合模型
(GMM.cpp)
分类
贝叶斯分类器.m
各种分类器（Classifier.py、Implement_classifier.py、Dataset.py）
单样本感知器学习（固定
eta）
批量感知器学习（变量eta）
单样本弛豫（可变
eta）
批量松弛学习（变量eta）
使用伪逆的
MSE
使用
LMS
程序的
MSE
验证组合
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2021-10-28 23:27:10
51KB
1
Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练
2021-10-27 20:25:38
1.1MB
1
斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex2，Logistic Regression逻辑回归题目，满分，2015最新作业答案，MATLAB
2021-10-16 21:27:36
268KB
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摘要：分类问题是商业业务中遇到的主要问题之一。本文对三种主要技术展开讨论，逻辑回归（LogisticRegression）、决策树（DecisionTrees）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）。分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（LogisticRegression）、决策树（DecisionTrees）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）。上面列出的算法都是用来解决分类问题（SVM和DT也被用于回归，但这不在我们的讨论范围之内）。我
2021-10-16 17:01:10
498KB
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典型相关分析matlab实现代码
iris
一、简介
学习机器学习有一段时间了，由于以前使用的是matlab，所以想使用python来实现一些机器学习的问题。
鸢尾花分类问题时一个很经典的问题，我就想从这个问题入手吧。网上有一些相关的代码，但是我看到的几
个都有些肉眼可见的缺陷，所以，我索性把网上的参考抛开，按照自己的思路实现一个。
会有不少缺陷，求
大神轻喷
:)
二、iris数据集
Iris（鸢尾花）数据集是多重变量分析的数据集。
数据集包含150行数据，分为3类，每类50行数据。
每行数
据包括4个属性：Sepal
Length（花萼长度）、Sepal
Width（花萼宽度）、Petal
Length（花瓣长度）、
Petal
Width（花瓣宽度）。可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。所以本项目是利用lr方法进行
多分类处理。引用Iris数据集的方法主要有在sklearn的sklearn库中导入iris数据集和下载官方的iris.csv文
件。本项目使用后一种获取数据的方法。
三、数据预处理
将数据集进行数据类型的转换，将Sepal
Length（花萼长度）、Sep
2021-10-15 21:11:19
5KB
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