【Python机器学习】实验06 贝叶斯推理 2
8 定义概率密度函数def gaussian_density(data,u,sigma): expo=np.exp(-np.power(data-u,2)/(2*sigma)) coef=1/(np.sqrt(2*np.pi*sigma)) return np.prod(coef*expo,axis...
【Python机器学习】实验06 贝叶斯推理 1
朴素贝叶斯推理贝叶斯推理的基本概念1．朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布后验概率最大等价于0-1损失函数时的期望风险最小化。模型：高斯模型多项式模型伯努利模型1 数据读取–文件获取，可视化from sklearn.datasets import load_iris ...
【Python机器学习】实验05 机器学习应用实践-手动调参2
1.8 如何选择超参数？比如多少轮迭代次数好？#1 利用pandas显示数据 path = 'ex2data1.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Exam1', 'Exam2', 'Admitted']) ...
【Python机器学习】实验05 机器学习应用实践-手动调参1
机器学习应用实践上一次练习中，我们采用逻辑回归并且应用到一个分类任务。但是，我们用训练数据训练了模型，然后又用训练数据来测试模型，是否客观？接下来，我们仅对实验1的数据划分进行修改需要改的地方为：下面红色部分给出了具体的修改。1 训练数据数量将会变少2 评估模型时要采用测试集1.1 准备数据本实验的...
【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)3
2. 训练数据的准备data=np.insert(data_x,data_x.shape[1],data_y,axis=1)data=pd.DataFrame(data,columns=["F1","F2","F3","F4","F5","F6","target...
【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)2
1.6 评估模型np.argmax(multi_pred.values,axis=1)==data_y.ravel()array([ True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True, True,...
【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)1
多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，...
【Python机器学习】实验03 逻辑回归3
2.7 定义正则化的梯度下降算法如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对w 0 进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：def grandient_reg(X,w,y,iter_num,alpha,lambd): y=y.reshape((X.shape[0],1))...
【Python机器学习】实验03 逻辑回归2
1.7 试试用Sklearn来解决from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LogisticRegression().fit(X, y) clf.score(X,y)0.89clf.predict(X)array([0, 0,...
【Python机器学习】实验03 逻辑回归1
简单分类模型 - 逻辑回归在这一次练习中，我们将要实现逻辑回归并且应用到一个分类任务。我们还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试它。1.1 准备数据本实验的数据包含两个变量(评分1和评分2，可以看作是特征),某大学的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
机器学习平台 PAI实验相关内容
机器学习平台 PAI您可能感兴趣
- 机器学习平台 PAI代码
- 机器学习平台 PAI论文
- 机器学习平台 PAI数字识别
- 机器学习平台 PAI实战
- 机器学习平台 PAI numpy
- 机器学习平台 PAI降维
- 机器学习平台 PAI模型
- 机器学习平台 PAI构建
- 机器学习平台 PAI升级
- 机器学习平台 PAIpai
- 机器学习平台 PAI算法
- 机器学习平台 PAIpython
- 机器学习平台 PAI数据
- 机器学习平台 PAI应用
- 机器学习平台 PAI训练
- 机器学习平台 PAI人工智能
- 机器学习平台 PAI入门
- 机器学习平台 PAI方法
- 机器学习平台 PAI分类
- 机器学习平台 PAI深度学习
- 机器学习平台 PAI平台
- 机器学习平台 PAI笔记
- 机器学习平台 PAI学习
- 机器学习平台 PAI特征
- 机器学习平台 PAI实践