机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版

通过之前的学习，我们已经可以创建出手写数字训练的模型，并且经过不断优化能达到一个很好的效果，但是这些模型背后是如何工作，我们却一无所知，就像一个黑盒。深入了解模型背后的原理，可以使我们更快地适应模型、选择合适的算法、选择合适的超参数等等，甚至可以快速分析误差来源。

0. 导入所需的库

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import sklearnfor i in (np, mpl, sklearn):print(i.__name__,": ",i.__version__,sep="")

输出：

numpy: 1.17.4
matplotlib: 3.1.2
sklearn: 0.21.3

1. 线性回归

机器学习中，向量一般代表列向量，相当于只有一列的矩阵。

线性回归模型：

损失函数为圴方误差

闭型解：

更多关于线性回归及算法原理推导，请查看：https://blog.csdn.net/Jwenxue/article/details/106599344

1.1 线性回归求解

为了更好地进行案例分析，现在生成一些近似线性关系的数据：

X = 2 * np.random.rand(100,1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100,1)plt.plot(X,y,"b.")
plt.xlabel("$x_1$",fontsize=18)
plt.ylabel("$y$",rotation=0, fontsize=18)
plt.axis([0,2,0,15])
plt.show()

输出：

上图所示为生成的数据。现在利用上面提到的闭型解公式求解参数 θ：

X_b = np.c_[np.ones((100,1)),X]  # 为了方便求解偏置b，在X中加入一列全1
theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)
theta_best

输出：

array([[3.97080953],[2.89942544]])

可以得出

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第4章训练模型相关推荐

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第9章无监督学习技术(Chapter9_Unsupervised_Learning_Techniques)
机器学习实践-基于Scikit-Learn.Keras和TensorFlow2第二版-第9章无监督学习技术(Chapter9_Unsupervised_Learning_Techniques) 虽然 ...
机器学习实践指南：案例应用解析（第二版）
试读及购买链接机器学习实践指南2版代码及资源(原书中的360网盘链接因为360关闭网盘的原因已经失效) 1.https://pan.baidu.com/s/1nw37A5N 2.http://w ...
动手学机器学习(第二版)-第四章训练模型
第四章训练模型线性模型(Linear Regression) 线性模型的一般形式如下 y^=θ0+θ1x1+θ2x2+-+θnxn\hat{y} = \theta_0 + \theta_1 x_1 ...
python笔迹识别_python_基于Scikit learn库中KNN,SVM算法的笔迹识别
之前我们用自己写KNN算法[网址]识别了MNIST手写识别数据 [数据下载地址] 这里介绍,如何运用Scikit learn库中的KNN,SVM算法进行笔迹识别. 数据说明: 数据共有785列,第一列 ...
O‘relly 机器学习实战基于Scikit-learn 、Keras和Tensorflow 学习记录-第一章
@[TOC](这里写自定义目录标题) #第一章机器学习概述案例1.1: 使用Scikit-learn 训练并运行一个线性模型 import matplotlib.pyplot as plt imp ...
Python 从入门到实践（第二版）第九章练习9-15 彩票分析
刚学到第九章,昨晚习题9-15的彩票分析,产生一个想法,但苦于不知如何开头,求助大神指点(下面是思路,见笑了~): '''编写一个自动根据数字范围进行对比测试选出号码的代码, 其中包括: 七星彩(Se ...
《Python编程从入门到实践第二版》第九章练习
9-1 餐馆创建一个名为Restaurant 的类,为其方法__init__() 设置属性restaurant_name 和cuisine_type.创建一个名为describe_restauran ...
机器学习与Scikit Learn学习库
摘要: 本文介绍机器学习相关的学习库Scikit Learn,包含其安装及具体识别手写体数字案例,适合机器学习初学者入门Scikit Learn. 在我科研的时候,机器学习(ML)是计算机科学领域中最 ...
【scikit-learn】如何用Python和SciKit Learn 0.18实现神经网络
本教程的代码和数据来自于 Springboard 的博客教程.本文的作者为 Jose Portilla,他是网络教育平台 Udemy 一门数据科学类课程的讲师. GitHub 链接:https://g ...

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第4章训练模型

0. 导入所需的库

1. 线性回归

1.1 线性回归求解

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第4章训练模型相关推荐

最新文章

热门文章

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第4章 训练模型

0. 导入所需的库

1. 线性回归

1.1 线性回归求解

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第4章 训练模型相关推荐

最新文章

热门文章

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第4章训练模型

机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第4章训练模型相关推荐