python做lasso回归

Lasso原理 Lasso与弹性拟合比较python实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score #def main(): # 产生一些稀疏数据 np.random.seed(42) n_samples, n_features = 50, 200 X = np.random.randn(n_samples, n_features) # randn(...)产生的

也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响,其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归. lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似,有一点不同的是,在公式中增加正则项来限制斜率(或者净斜率).这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响,通过增加一个依赖斜率A的损失函数实现. 对于lasso回归算法,在损失函数上增加一项:斜率A的某个给定倍数.我们使用TensorFlow的逻辑操作,但没有这些操作相关的梯度,而是使用阶跃函数的连续估计,也称作连续阶跃函数,其会在截止点跳跃扩

滚动回归 所谓滚动回归,通常用在时间序列上.记当前时刻为 t,回归时长为 s,则一直使用 当作自变量来预测 .使用滚动回归的目的通常是为了避免未来函数对于回归的影响. 具体来说,如果我们直接用所有数据来建立线性回归模型,则回归系数 ,是关于所有 x 与所有 y 的函数.然而,我们在 时是不知道未来的数据点的!如果使用全部数据进行回归则相当于未卜先知,会造成严重的过拟合. Python实现 之前 python 的 pandas 与 statsmodels 库均支持滚动回归,但是现在两个都不支持.因

所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础.虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种.第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树.第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出.这一种方法称为模型树. 今天我们先来看看其中的回归树. 回归树模型 CART算法的核心精髓就是我们每次选择特征对数据进行拆分的时候,永远对数据集进行二分.无论是离散特征还是连续性

文本: 每行在promotion后面包含一些数字,如果这些数字是相同的,则认为是相同的行,对于相同的行,只保留一行. 思路: 根据字典和字符串切割. 建立一个空字典. 读入文本,并对每行切割前半部分,在读入文本的过程中循环在这个字典中查找,如果没找到,则写入该行到字典.否则,则表示该行已经被写入过字典了(即出现重复的行了),不再写入字典,这就实现了对于重复的行只保留一行的目的. 文本如下: /promotion/232 utm_source /promotion/237 LandingPage/

1.什么是搜索引擎? 搜索引擎是"对网络信息资源进行搜集整理并提供信息查询服务的系统,包括信息搜集.信息整理和用户查询三部分".如图1是搜索引擎的一般结构,信息搜集模块从网络采集信息到网络信息库之中(一般使用爬虫):然后信息整理模块对采集的信息进行分词.去停用词.赋权重等操作后建立索引表(一般是倒排索引)构成索引库:最后用户查询模块就可以识别用户的检索需求并提供检索服务啦. 图1 搜索引擎的一般结构 2. 使用python实现一个简单搜索引擎 2.1 问题分析 从图1看,一个完整的搜索

Python做简单的字符串匹配详解 由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: ste

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数 拟合.插值和逼近是数值分析的三大工具 回归:对一直公式的位置参数进行估计 拟合:把平面上的一些系列点,用一条光滑曲线连接起来 logistic主要思想:根据现有数据对分类边界线建立回归公式.以此进行分类 sigmoid函数:在神经网络中它是所谓的激励函数.当输入大于0时,输出趋向于1,输入小于0时,输出趋向0

伴随着自然语言技术和机器学习技术的发展,越来越多的有意思的自然语言小项目呈现在大家的眼前,聊天机器人就是其中最典型的应用,今天小编就带领大家用不到20行代码,运用两种方式搭建属于自己的聊天机器人. 1.神器wxpy库 首先,小编先向大家介绍一下本次运用到的python库,本次项目主要运用到的库有wxpy和chatterbot. wxpy是在 itchat库 的基础上,通过大量接口优化,让模块变得简单易用,并进行了功能上的扩展.什么是接口优化呢,简单来说就是用户直接调用函数,并输入几个参数,就可以

前言 本人因为比较喜欢看漫画和动漫, 所以总会遇到一些问题, 因为订阅的漫画或者动漫太多, 总会忘记自己看到那一章节或者不知道什么时候更新. 故会有这么一个需求, 想记录自己想看的漫画或动画并在其更新的时候第一时间知道, 当然, 你可以拓展到任何你想关注的, 都可以通过邮件及时推送. 思路 目录 运行环境 Python3.6 第三方库 fake-useragent==0.1.11 pyquery==1.4.0 requests==2.21.0 pip3 install -r requiremen

0 引言 纸巾再湿也是干垃圾?瓜子皮再干也是湿垃圾??最近大家都被垃圾分类折磨的不行,傻傻的你是否拎得清?

这是一个由加油站油罐传感器测量的油罐高度数据和出油体积,根据体积和高度的倒数,用截面积来描述油罐形状,求出拟合曲线,再用标准数据,求积分来验证拟合曲线效果和误差的一个小项目. 主要的就是首先要安装Anaconda  python库,然后来运用这些数学工具. ###最小二乘法试验### import numpy as np import pymysql from scipy.optimize import leastsq from scipy import integrate ###绘图,看拟合效

物联网技术开创了一个智慧城市的新时代,从智能摄像头到部署各种传感器,以此对城市各种数据进行收集,并经云端AI技术处理后,有助于提高对交通和街道等城市公共管理能力:物联网的发展也为智能家居带来了新的玩法,智能机器人,智能冰箱,智能电视等相继推出,智能家居离我们越来越近.下面带大家用Python通过HTTP协议做一个廉价的温湿度报警系统. 物联网应用需要检测设备和处理设备,我们选用TPYBoard v102作为中心处理设备.为了方便我选择用无线传输,选了TPYBoard v202(ESP8266模块

一直以来都是用python脚本,执行的时候就是在终端直接命令执行,或者直接输入代码执行,最近为了方便他人使用,想做个界面,可以通过里面的控件菜单直接点击执行程序功能. 在文件夹中创建一个py文件test. 首先引入tkinter. 通过tk与mainloop做一个窗口,标题为 界面. 通过geometry设置窗口的大小. 通过button直接创建一个按钮,宽度width为10,样式bd为1. 执行脚本,我们会得到一个窗口中有个一个按钮. 以上就是关于python做UI界面的步骤,感谢大家的阅读和

本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.Logistic回归模型: 二.Logistic回归建模步骤 1.根据分析目的设置指标变量(因变量和自变量),根据收集到的数据进行筛选 2.用ln(p/1-p)和自变量x1...xp列出线性回归方程,估计出模型中的回归系数 3.进行模型检验.模型有效性检验的函数有很多,比如正确率.混淆矩阵.ROC曲线.KS值 4.模型应用. 三.对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模 源

本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.MNIST手写识别问题 MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几.可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,通过import引入MNIST数据集并进行读取,会自动从网上下载所需文件. %matplotlib inline import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutori

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数. 优点:计算代价不高,易于理解和实现. 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高. 使用数据类型:数值型和标称型数据. 好了,下面开始正文. 算法的思路我就不说了,我就提供一个万能模板,适用于任何纬度数据集. 虽然代码类似于梯度下降,但他是个分类算法 定义sigmoid函数 def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)

0 引言 纸巾再湿也是干垃圾?瓜子皮再干也是湿垃圾??最近大家都被垃圾分类折磨的不行,傻傻的你是否拎得清?

什么是接口测试 接口测试主要用于检测外部系统与内部系统之间,以及系统内部各 个子系统之间的交互点.其测试的重点是,检查数据的交换.传递和控 制管理过程,以及系统间的逻辑依赖关系等. 为什么要做接口测试 1.传统的测试方法成本急剧增加,且测试效率大幅下降 如今的系统复杂度不断上升,传统的测试方法成本急剧增加,且测 试效率大幅下降,所以要做接口测试. 另外,接口测试相对容易实现自动化,且接口自动化也比较稳定, 可以减少人工测试的人力成本与时间,缩短测试周期,支持后端版本的 快速迭代. 2.可以发现很

代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets.samples_generator import make_classification def initialize_params(dims): w = np.zeros((dims, 1)) b = 0 return w, b def sigmoid(x): z = 1 / (1 + np.exp(-x)) return z def logi