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ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测)【图文】

玛丽莲萌鹿发布于 2021-06-15 20:27
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ML之PLiR之LARS：利用LARS算法求解ElasticNet回归类型(包括类别编码+属性重要程度排序)问题(实数值年龄预测) 目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 xCoded = []for row in xList:codedSex = [0.0, 0..

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ML之PLiR之Glmnet：利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测)【附源码】

在等星星嗎发布于 2021-06-15 20:27
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ML之PLiR之Glmnet算法：利用Glmnet算法求解ElasticNet回归类型问题(实数值评分预测) 目录输出结果 1、Glmnet算法实现代码输出结果 0 21 22 23 34 35 36 37 38 39 210 211 212 213 314 315 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 ..

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ML之LiR之PLiR：惩罚线性回归PLiR算法简介、分类、代码实现之详细攻略【图文】

罐装冰块发布于 2021-06-15 20:27
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ML之LiR之PLiR：惩罚线性回归PLiR算法简介、分类、代码实现之详细攻略目录 PLiR算法简介 PLiR算法分类 PLiR算法代码实现 PLiR算法简介更新…… PLiR算法分类 1、RiR VS Lasso回归图4-1 及图4-2 的曲线集合代表RiR..

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ML之分类预测之ElasticNet之PLoR：在二分类数据集上调用Glmnet库训练PLoR模型(T2)【图文】

孬发布于 2021-06-15 20:27
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ML之分类预测之ElasticNet之PLoR：在二分类数据集上调用Glmnet库训练PLoR模型(T2) 目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 for iStep in range(nSteps):lam = lam * lamMult betaIRLS = list(beta)b..

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ML之SVM：基于sklearn的svm算法实现对支持向量的数据进行标注【附源码】

文件转输助手发布于 2021-06-15 20:27
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ML之SVM：基于sklearn的svm算法实现对支持向量的数据进行标注目录输出结果实现代码输出结果实现代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pl#python中的绘图模块from pylab import showfrom sklearn import..

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ML之分类预测之LARS：利用回归工具将二分类转为回归问题并采用LARS算法构建分类器【附源码】

姐不是好惹的发布于 2021-06-15 20:27
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ML之分类预测之LARS：利用回归工具将二分类转为回归问题并采用LARS算法构建分类器目录输出结果设计思路代码实现输出结果 ['V10', 'V48', 'V44', 'V11', 'V35', 'V51', 'V20', 'V3', 'V21', 'V15', 'V43', 'V0', 'V22', 'V45', ..

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ML之回归预测之Lasso：利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测)【图文】

到我身边发布于 2021-06-15 20:27
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ML之回归预测之Lasso：利用Lasso算法对红酒品质wine数据集实现红酒口感评分预测(实数值评分预测) 目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码 t=3if t==1:X = numpy.array(xList) #Unnormalized X's# X = numpy..

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ML之回归预测之BE：利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题—线性方法解决非线性问题【图文】

盛夏之末发布于 2021-06-15 20:27
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ML之回归预测之BE：利用BE算法解决回归(实数值评分预测)问题—线性方法解决非线性问题目录输出结果设计思路代码实现输出结果设计思路代码实现 for row in xList:newRow = list(row)alch = row[alchCol - 1]newRow...

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ML之多分类预测之PLiR：使用PLiR实现对六类label数据集进行多分类【图文】

云清雾淡发布于 2021-06-15 20:27
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ML之多分类预测之PLiR：使用PLiR实现对六类label数据集进行多分类目录输出结果设计思路核心代码输出结果[[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 0.0, ..

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