10种机器学习算法(附Python代码)
sklearn python API
- LinearRegression
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归 #
module = LinearRegression()
module.fit(x, y)
module.score(x, y)
module.predict(test)
- LogisticRegression
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 逻辑回归 #
module = LogisticRegression()
module.fit(x, y)
module.score(x, y)
module.predict(test)
- KNN
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #K近邻#
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
module = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)
module.fit(x, y)
predicted = module.predict(test)
predicted = module.predict_proba(test)
- SVM
from sklearn import svm #支持向量机#
module = svm.SVC()
module.fit(x, y)
module.score(x, y)
module.predict(test)
module.predict_proba(test)
- naive_bayes
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #朴素贝叶斯分类器#
module = GaussianNB()
module.fit(x, y)
predicted = module.predict(test)
- DecisionTree
from sklearn import tree #决策树分类器#
module = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini')
module.fit(x, y)
module.score(x, y)
module.predict(test)
- K-Means
from sklearn.cluster import KMeans #kmeans聚类#
module = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)
module.fit(x, y)
module.predict(test)
- RandomForest
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林#
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
module = RandomForestClassifier()
module.fit(x, y)
module.predict(test)
- GBDT
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier #Gradient Boosting 和 AdaBoost算法#
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
module = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=1, random_state=0)
module.fit(x, y)
module.predict(test)
- PCA
from sklearn.decomposition import PCA #PCA特征降维#
train_reduced = PCA.fit_transform(train)
test_reduced = PCA.transform(test)
References
注:若有不妥之处敬请指正
10种机器学习算法(附Python代码)相关推荐
- 10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)(转载)
10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)(转载) from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25273698 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人 ...
- 「数据科学家」必备的10种机器学习算法
来源 | 雷克世界(ID:raicworld) 编译 | 嗯~是阿童木呀.KABUDA.EVA 可以说,机器学习从业者都是个性迥异的.虽然其中一些人会说"我是X方面的专家,X可以在任何类型的 ...
- 10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)
前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大 ...
- 机器算法有哪几种 python_机器学习10种经典算法的Python实现
广义来说,有三种机器学习算法 1. 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成.这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来.利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射 ...
- 10 种机器学习算法的要点
前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大 ...
- 拥抱人工智能--机器学习(附python代码)
机器学习简述 加入了代码,如果不想看代码请直接跳过,这不会产生任何影响 文章来自于云栖社区,修改及补充了一些内容,增添了代码 文章目录 机器学习简述 机器学习算法:是使计算机具有智能的关键 下面我们将 ...
- 数据清洗:真值发现TruthFinder算法(附Python代码)
本篇博客主要介绍数据清洗中的真值发现问题及其经典求解算法TruthFinder的原理及Python实现. 1 真值发现 Web已经成为大多数人信息获取的重要来源,但由于信息时效性.传播性.信息 ...
- 收藏 | 机器学习领域必知必会的12种概率分布(附Python代码实现)
点上方计算机视觉联盟获取更多干货 仅作学术分享,不代表本公众号立场,侵权联系删除 转载于:机器之心 AI博士笔记系列推荐 周志华<机器学习>手推笔记正式开源!可打印版本附pdf下载链接 机 ...
- 【推荐收藏】机器学习12种回归评价指标(附Python代码)
你是否曾经遇到各种评价指标而不知道含义?或者不知道如何使用Numpy进行计算? 在本文我们将介绍常见的回归评价指标,并包含公式和Numpy计算代码. 文章目录 技术提升 Mean Absolute E ...
最新文章
- Cesium官方教程8-- 几何体和外观效果
- hackthon提高
- 前端面试题整理(js)
- ACM入门之【KMP】
- 有小数点的补码怎么算_写给投资小白,指数基金,在哪买?怎么买?
- STL中vectortype的复制
- 平方剩余(例题+详解+代码模板)
- 取消选中目标CALL
- wireshark全网过虑最全规则
- 《剑指Offer》 反转链表
- Qt——P12 信号连接信号
- enjoyable parameter in pgbouncer
- 龙卷风路径_如何设置龙卷风路径
- 为互连智能合约Connected Contracts使用Axelar SDK
- 什么原因导致了儿童自闭症?跟父母养育有关吗?
- HDRP UI上渲染模型的解决方式及常见问题
- Chapter8:控制系统状态空间分析
- Linux 各类设置、配置、使用技巧参考,Linux使用集锦
- Android开源项目分类汇总【畜生级别】[转]
- Qt编写地图综合应用19-地图服务
热门文章
- Samsung四核(ARM Cortex-A9)UT-Exynos4412开发板
- DjangoORM JsonField查询
- Nmap详细使用教程
- 企业中英文网站常用对照表
- Java的无参构造函数
- Linux安装禅道在web页面进行系统检查时出现:临时文件和上传文件目录不通过(敲命令:setenforce 0 搞定)
- Qt中取消信号槽的绑定关系
- 结合C4D和AE制作产品广告动画视频教程
- 无盘服务器内存64G够吗,电脑究竟要不要上64G内存,听听内行人怎么说,别再花冤枉钱了!...
- 光明区马田大围城市更新旧改项目--华润集团