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高斯过程回归与sklearn代码实现

一、简介高斯过程回归是一个强大而灵活的非参回归工具，在机器学习和统计中经常应用。在处理输入和输出是连续变量且关系不明确的问题中尤其有用。...高斯过程可以被视为一种函数的分布。 1.1 有关高斯过程的主要概念高斯过程是一种非参、概率模型在统计和机器学习中经常被用于回归、分类和不确定度测量。...插值和平滑：高斯过程对于噪声较大或样本不规则的数据非常有用，因为它们在平滑噪声数据和在数据点之间进行插值方面表现良好。...1.2 高斯过程回归的概念对于回归任务，采用一种称为高斯过程回归的非参数概率机器学习模型。它是建模输入与输出变量之间复杂和模糊交互的强大工具。...核的选择会影响高斯过程回归可以建模的函数形状。参数优化：通过最大化数据的似然性来估计核函数的超参数。这可以使用诸如梯度下降等优化技术来完成。预测：给定一个新的输入，使用训练好的模型进行预测。

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机器学习 | 使用statsmodels和sklearn进行回归分析

记录一下使用Python进行的单变量回归分析的操作流程。另外推荐一个sklearn机器学习的哔哩哔哩视频（文末阅读原文，进行观看）。...python不像R中，默认的函数可以做回归分析lm，可以做方差分析aov，python中进行统计分析需要载入外在的包，这里经常用到的是statsmodels和sklearn包，statsmodels风格还是和...statsmodels和sklearn进行回归分析。...可以看出，formula和前者的结果完全一致。 4. sklearn的形式 ❝sklearn是非常强大的包，包括很多机器学习的方法，是机器学习的入门包，这里使用其分析回归分析。...结果可以看出，回归系数和截距和之前的分析完全一致。

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使用KNN进行分类和回归

一般情况下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用来解决分类的问题，其实KNN是一种可以应用于数据分类和预测的简单算法，本文中我们将它与简单的线性回归进行比较。...与分类任务不同，在回归任务中，特征向量与实值标量而不是标签相关联，KNN是通过对响应变量均值或加权均值来进行预测。惰性学习和非参数模型惰性学习是 KNN 的标志。...所以我们的准确率为75%: 使用 KNN 进行回归 KNN 也可以执行回归分析。让我们使用他们的身高和性别来预测他的体重。...我们在下表中列出了我们的训练和测试集：使用KNeighborsRegressor，我们可以进行回归的任务。...为了预测响应变量，它存储所有训练实例并使用最接近实例进行测试。在Sklearn中我们可以直接调用内置的方法来使用。

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使用sklearn进行数据挖掘

使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在使用sklearn做特征工程中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit...显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手： ? 　　...我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取）。...sklearn提供了包pipeline来完成流水线式和并行式的工作。 1.2 数据初貌　　在此，我们仍然使用IRIS数据集来进行说明。为了适应提出的场景，对原数据集需要稍微加工： ?...1.3 关键技术　　并行处理，流水线处理，自动化调参，持久化是使用sklearn优雅地进行数据挖掘的核心。

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Python:使用sklearn进行集成学习

sklearn提供了sklearn.ensemble库，支持众多集成学习算法和模型。...这样并不能真正地称为“会”用sklearn进行集成学习。　　我认为，学会调参是进行集成学习工作的前提。...本篇博文将详细阐述模型参数背后的理论知识，在下篇博文中，我们将对最热门的两个模型Random Forrest和Gradient Tree Boosting（含分类和回归，所以共4个模型）进行具体的参数讲解...使用模型的偏差和方差来描述其在训练集上的准确度和防止过拟合的能力对于bagging来说，整体模型的偏差和基模型近似，随着训练的进行，整体模型的方差降低对于boosting来说，整体模型的初始偏差较高...该损失函数是sklearn中Gradient Tree Boosting回归模型默认的损失函数。　　deviance：逻辑回归中用到的损失函数。

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如何使用sklearn进行数据挖掘

使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform...显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手： ?...我们使用sklearn进行虚线框内的工作(sklearn也可以进行文本特征提取)。...sklearn提供了包pipeline来完成流水线式和并行式的工作。 1.2、数据初貌不在此，我们仍然使用IRIS数据集来进行说明。为了适应提出的场景，对原数据集需要稍微加工： ?...1.3、关键技术并行处理，流水线处理，自动化调参，持久化是使用sklearn优雅地进行数据挖掘的核心。

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使用高斯过程回归指导网络轻量化

3.在网络计算量的限制下，使用高斯过程回归的方法寻找最优的输入图片分辨率、网络宽度和深度。并通过实验证明了使用该方法做网络轻量化的有效性。 4.方法简单，具有通用性，不会引入AI加速器不支持的算子。...分别使用、表示目标网络和baseline的宽度比值和深度比值，使用表示目标网络和baseline网络的输入图片长度（或宽度）比值，所以目标网络和baseline网络的输入图片的面积比值为。...使用高斯过程回归分别对和、和之间的关系进行建模，将上图中的20个模型作为训练数据。下面阐述对和之间关系的建模过程。使用表示训练集中20个模型的值，使用表示训练集中20个模型的值，训练集可表示为。...建立高斯过程模型：上式中是服从分布的随机噪声。根据高斯过程回归的理论，给定1个新的，要求得的与的联合高斯分布如下：上式中，，，，取RBF。...此外，作者按照EfficientNet中的思想减小网络计算量，设计了名为Efficient-B-3的网络结构，将其作为SSDLite的Backbone进行目标检测算法的训练；使用TinyNet-D网络做

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机器学习决策树：sklearn分类和回归

1 逻辑回归和决策树分类比较昨天的推送机器学习：对决策树剪枝，分析了决策树需要剪枝，今天再就这个话题，借助 sklearn 进一步分析决策树分类和回归时过拟合发生后，该如何解决的问题。...首先不设置树的最大深度，这样决策树在做回归的时候会考虑所有的样本点，而发生过拟合，如下图所示，噪音点也被纳入到了回归曲线上，这是不好的，考虑对决策树进行剪枝，降低过拟合风险。 ?...3. max_features or None ：max_features 使用所有的特征。...好了，这三天笔记了决策树的一些基本理论：特征选取方法，如何防止过拟合的发生，以及sklearn中的API直接调用模拟了决策树的分类和回归。...接下来，是否准备自己手动编写一个决策树分类器和回归器，进一步加深对决策树CART算法的理解。

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如何使用sklearn进行数据挖掘？

使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform...显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手： ?...我们使用sklearn进行虚线框内的工作(sklearn也可以进行文本特征提取)。...sklearn提供了包pipeline来完成流水线式和并行式的工作。 1.2 数据初貌在此，我们仍然使用IRIS数据集来进行说明。为了适应提出的场景，对原数据集需要稍微加工： ?...1.3 关键技术并行处理，流水线处理，自动化调参，持久化是使用sklearn优雅地进行数据挖掘的核心。

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使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

在 statsmodel 中，我们可以使用 t 检验和 p-value 进行假设检验。 t检验是一种统计方法，用于比较两组数据的均值。它告诉我们两组均值之间的差异是否具有统计显着性。...使用 Statsmodel 进行简单线性回归上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。...我们将介绍使用 statsmodel 的简单线性回归。上面的代码是对“X”和“Y”变量之间的关系进行建模。...我们可以使用 Statsmodel 进行多元线性回归假设要对“Y”变量与两个自变量“X1”和“X2”之间的关系建模，那么代码如下： model = smf.ols('Y ~ X1 + X2', data...总结本文简单介绍了 statsmodel 库的基础知识以及如何使用它进行统计分析。涵盖了数据操作、汇总统计、假设检验、线性回归模型以及可视化。

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使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

在 statsmodel 中，我们可以使用 t 检验和 p-value 进行假设检验。 t检验是一种统计方法，用于比较两组数据的均值。它告诉我们两组均值之间的差异是否具有统计显着性。...使用 Statsmodel 进行简单线性回归上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。...我们将介绍使用 statsmodel 的简单线性回归。上面的代码是对“X”和“Y”变量之间的关系进行建模。...我们可以使用 Statsmodel 进行多元线性回归假设要对“Y”变量与两个自变量“X1”和“X2”之间的关系建模，那么代码如下： model = smf.ols('Y ~ X1 + X2', data...总结本文简单介绍了 statsmodel 库的基础知识以及如何使用它进行统计分析。涵盖了数据操作、汇总统计、假设检验、线性回归模型以及可视化。

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使用sklearn高效进行数据挖掘，收藏！

一、使用sklearn数据挖掘 1.数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。...我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手：我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取）。...基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入；基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...sklearn提供了包pipeline来完成流水线式和并行式的工作。 2. 数据初貌在此，我们仍然使用IRIS数据集来进行说明。...使用FeatureUnionExt类进行部分并行处理的代码如下： from numpy import log1p from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

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如何使用sklearn优雅地进行数据挖掘？

一、使用sklearn数据挖掘 ‍‍ 1.数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。...我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手：我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取）。...基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入；基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...sklearn提供了包pipeline来完成流水线式和并行式的工作。 2. 数据初貌在此，我们仍然使用IRIS数据集来进行说明。...使用FeatureUnionExt类进行部分并行处理的代码如下： from numpy import log1p from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

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【转载】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform...显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。...此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手： [927391-20160504095443060-1317564420.jpg] 　　我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取...sklearn提供了包pipeline来完成流水线式和并行式的工作。 1.2 数据初貌　　在此，我们仍然使用IRIS数据集来进行说明。...但是纯粹使用sql语句来进行特征处理是很勉强的，除去特征提取以外，我又造了一回轮子，原来sklearn提供了这么优秀的特征处理、工作组合等功能。

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Python+sklearn使用线性回归算法预测儿童身高

问题描述：一个人的身高除了随年龄变大而增长之外，在一定程度上还受到遗传和饮食以及其他因素的影响，本文代码中假定受年龄、性别、父母身高、祖父母身高和外祖父母身高共同影响，并假定大致符合线性关系。...import copy import numpy as np from sklearn import linear_model def linearRegressionPredict(x, y):...60, 90, 100, 110,\ 130, 140, 150, 164,\ 160, 163, 168]) # 根据已知数据拟合最佳直线的系数和截距

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机器学习入门 5-9 使用sklearn解决回归问题

本小节主要介绍使用sklearn实现多元线性回归和kNN回归。使用sklearn实现多元线性回归 ? ? ?...从上面看到的系数和截距和前面得到的结果不一致，这是因为在前面使用sklearn封装好的train_test_split函数下进行测试数据集的分割在算法上和我们自己实现的train_test_split函数稍有不同...这就导致上一小节使用我们自己封装的train_test_split和sklearn提供的train_test_split得到的训练集和测试集会有不同。...下面使用我们自己封装的train_test_split函数，得到的结果和前一小节一致： ?...使用kNN算法解决回归问题前面提到使用kNN算法可以解决回归问题，下面使用sklearn中封装好的KNeighborsRegressor类来解决回归问题。 ? ? ? ?

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使用核模型高斯过程(KMGPs)进行数据建模

高斯过程(GPs) 高斯过程是随机变量的集合，任意有限个随机变量具有联合高斯分布，它是一种定义函数概率分布的方法。高斯过程通常用于机器学习中的回归和分类任务。...每个内核都有其特点，可以根据手头的问题进行选择。高斯过程中的核建模指的是选择和调优核以最好地捕获数据中的底层模式的过程。这一步骤是至关重要的因为核的选择和配置会显著影响高斯过程的性能。...在机器人和控制系统中，KMGPs在不确定情况下对动态系统的行为进行建模和预测。...X = np.linspace(0, 10, 100)[:, None] Y = np.sin(X) + np.random.normal(0, 0.1, X.shape) 使用GPy定义和训练高斯过程模型...model = GPy.models.GPRegression(X, Y, kernel) model.optimize(messages=True) 在训练模型后，我们将使用它对测试数据集进行预测。

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使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证

（除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。...很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score：我使用是cross_val_score方法，在sklearn中可以使用这个方法。...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码《深度学习：基于Keras的Python实践》PDF和代码特征提取与图像处理(第二版...特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征特征工程(五): PCA 降维特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠特征工程(七)：图像特征提取和深度学习...Machine Learning Yearning 中文翻译稿蚂蚁金服2018秋招-算法工程师（共四面）通过全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合) 斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查

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使用sklearn自带的贝叶斯分类器进行文本分类和参数调优

我们使用和上一篇博客同样的数据，使用sklearn自带的贝叶斯分类器完成文本分类，同时和上一篇文章手写的分类器，进行分类精度、速度、灵活性对比。...4.png Part 3:在真实数据上的实验结果和上一篇博客一样，我使用相同的数据，我这里使用在康奈尔大学下载的2M影评作为训练数据和测试数据，里面共同、共有1400条，好评和差评各自700...sklearn自带的多项式模型贝叶斯分类器，使用相同的训练集和测试集，结果后者在测试集上的精度达到了79%,比我们原始手写的精度高出将近10%百分点，效果显而易见，并且训练和分类的速度也大大提高。...下面我们使用sklearn自带的伯努利模型分类器进行实验。...，使用伯努利模型的贝叶斯分类器，在文本分类方面的精度相比，差别不大，我们可以针对我们面对的具体问题，进行实验，选择最为合适的分类器。

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使用 MATLAB 的 fitlm 函数进行线性回归

今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。...matlab中有很多函数可以做各种各样的回归，也有cftool工具箱可以可视化的做回归，很方便。...这里选用fitlm做回归，由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的，操作也只是参数个数的问题，所以这里用一元线性回归做例子，记录下来以备后用。...数据选用R中的自带数据：cars数据集，是一个关于汽车速度和距离的数据，50*2的矩阵。 ? 采用一元线性回归模型进行回归，公式这里就不说了，dist为因变量，speed为自变量。...: 0.651, Adjusted R-Squared 0.644 F-statistic vs. constant model: 89.6, p-value = 1.49e-12 可以看出输入形式和输出形式与

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