apply系列函数 大家好，这里是想做生信大恐龙
文章目录 一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归 （三）回归诊断 四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理 本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集
以鸢尾花数据为例： 其中包含四个主要的信息（萼片（sepal）的长宽、花瓣（petal）的长宽） 根据以上数据大致可以分为三个种类，Iris-Setosa、Iris-Versicolour、Iris-Virginica 其数据的结构大致如下： 现有以下数据为例： 此处使用数字0，1，2在机器学习中分别简化表示三种类型。 上面示例的数
机器学习是关于使模型适应数据。出于这个原因，我们首先展示如何表示数据以便计算机理解。 在本章的开头，我们引用了 Tom Mitchell 对机器学习的定义：“适定学习问题：一个计算机程序被称为从经验 E 中学习关于某些任务 T 和某些性能度量 P，如果它在 T 上的性能，为由 P 衡量，随着经验 E
test.go package main import ( iris "github.com/kataras/iris/v12" ) func main() { app := iris.New() app.Get("/", func(ctx iris.Context) { ctx.HTML("<h1>Hello World!</h1>") }) app.Run
课上练习:要求取petal_length和petal_width两列,满足筛选条件为sepal_length>=5且species=setosa 1 iris.loc[(iris['sepal_length']>5)&(iris['species']=='setosa'),['petal_length','petal_width']] 其中&前后我一开始用的是列表,报错:
集成算法 投票法 1.少数服从多数 2.多模型一致（硬投票） 3.更高把握（置信度）原则，以最高执行度的模型预测结果为准 4.把握程度汇总进行投票（软投票） 基于多个优化模型的投票分类器 from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 导入投票分类器 from sklearn.datasets import loa
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。 该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 可以在有噪音的数据
使用鸢尾花数据集来测试逻辑回归。由于鸢尾花数据集是三个类别，而简单逻辑回归解决的是二分类，故只取鸢尾花数据集的前两个类别，而且为了可视化方便，只取数据集的前两个特征。 1.首先导入数据 #导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import data
1 scikit-learn中数据集API介绍 获取数据集 sklearn.datasets 获取小规模数据集：sklearn.datasets.laad_* (注意：该数据从本地获取） 获取大规模数据集：sklearn.datasets.fetch_* （注意：该数据从网上下载） 1.1 sklearn大数据集 sklearn.datasets.fetch_20newsgroups(dat
本文档使用{ggplot2}和解释了 PCA、聚类、LFDA 和 MDS 相关绘图{ggfortify}。 绘制 PCA（主成分分析） {ggfortify}让我们{ggplot2}知道如何解释 PCA 对象。加载后{ggfortify}，您可以ggplot2::autoplot对stats::prcomp和stats::princomp对象使用函数。 library(ggfortify) df <- iris
逻辑回归案例二：鸢尾花数据分类，决策边界绘制逐步代码讲解 1 数据加载2 数据EDA3 模型创建及应用3.1 数据切分3.2 创建模型与分类3.3 决策边界绘制3.3.1 二分类决策边界绘制3.3.2 多分类决策边界绘制3.3.3 三维决策平面的绘制 手动反爬虫，禁止转载： 原博地址 https://blog.
在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。 如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东西 - 未来
前言 在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。 如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东
【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测 一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用 2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测** 3
IRIS框架ctx.header响应头设置 Go的iris框架在使用中感觉是功能非常强大的框架，功能很完善，且可以通过框架的api灵活的处理客户端发送的请求以及返回信息。 在一个项目中需要对返回客户端的数据进行响应头处理，增加权限认证，使用context中的Header()方法设置。该方法是添加响应头
目录环境介绍散点图源码数据集数据结构散点图k近邻算法k近邻源码输出结果结论注意 环境 编程语言: python3.10 运行平台: windows10 依赖库安装: matplotlib pandas numpy scikit-learn 介绍 根据花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,得出花的品种属于setosa、versicolor 或vir
SVM调用实例——鸢尾花 任务描述: 构建一个模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小将其分为三种不同的品种。 数据集: 每一行数据由4个特征值及1个目标值组成，4个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度，目标值为三种不同类别的鸢尾花。 代码实现： #! /usr/bin/env pytho
Or copy and paste one of these URLs: http://(a61298ac6493 or 127.0.0.1):8888/?token=708d365fce9d9a76f98b2ade7e9aefcbc8401dbf5027ffa6 [W 06:31:15.960 NotebookApp] Clearing invalid/expired login cookie username-192-168-121-137-8888 [W 06:31:15.961 Notebook
目录 练习6-统计探索风速数据 练习7-可视化探索泰坦尼克灾难数据 练习8-创建数据框探索Pokemon数据 练习9-时间序列探索Apple公司股价数据 练习10-删除数据探索Iris纸鸢花数据 Pandas是入门Python做数据分析必须要掌握的一个库,是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能
特征选择 一、 特征二、特征选择（一）过滤法（Filter）单变量多变量连续型VS连续型连续型VS离散型离散型VS离散型 （二）包裹法（wraper）完全搜索穷举搜素非穷举搜索 启发式搜索前向搜索后向搜索双向搜索递归特征消除 随机搜索随机特征子集Null Importance （三）嵌入法（Embedded）基于惩罚项
目录 1 两主特征：二维散点图 1.1 二维散点图 1.2 二维分类散点图 1.3 气泡图 2 三主特征：三维散点图 2.1 三维散点图 2.2 三维分类散点图 3 多主特征：二维散点图矩阵 3.1 二维散点图矩阵 3.2 二维分类散点图矩阵 以python自带数据鸢尾花数据为例，导入需要用到的包和数据。注：除此步
问题定义 本示例用于说明一个自组织映射神经网络（self-organizing map neural network）如何通过拓扑角度将鸢尾花进行聚类。 每一个鸢尾花采用以下四个特征进行描述：【说明：具体特征含义不是很懂】 Sepal length in cm Sepal width in cm Petal length in cm Petal width in cm
''' 导入sklearn自带数据集：山鸢鸟数据集 数据集包括 150 条鸢尾花的四个特征 (萼片长/宽和花瓣长/宽) 和三个类别。 是从 csv 文件读取的，本工程从 Sklearn 里面的 datasets 模块中引入，代码如下： ''' from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() import numpy
实验一 逻辑回归 一、实验目的 加深对逻辑回归算法的理解和认识。 掌握基于逻辑回归的二分类算法和基于 softmax 的多分类算法的设计方法。 二、实验原理 先拟合决策边界(不局限于线性，还可以是多项式)，再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率
