ML之多分类预测之PLiR：使用PLiR实现对六类label数据集进行多分类

相关推荐

• Python深度学习02：神经网络的数学基础

  2.1 初始神经网络 MNIST数据集:手写数字的灰度图像(28 像素×28 像素),包含 60 000 张训练图像和 10 000 张测试图像. 类:分类问题中的某个类别叫作类(class) 样本: ...

• 史上最强：numpy实现全部机器学习算法

  来自于加州伯克利大学的David Bourgin 使用Numpy实现了几乎全部的机器学习算法,真正实现了手撸ML的愿景.多少"调包侠"的愿望都被这位小哥实现了! 该项目超过3万行代 ...

• 十大最受数据科学欢迎的Python库

  很多读者,学习python的就是希望通过数据分析.AI进行求职.转行或者是科研.所以行哥这里罗列了数据科学最受欢迎的十大Python数据科学库,看看有几个是你没掌握的: NumPy NumPy是一个主 ...

• ML之RF&XGBoost：基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)

  ML之RF&XGBoost:基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还) 输出结果 比赛结果 设计思路 核心代码 rfc ...

• ML之分类预测：基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测

  ML之分类预测:基于sklearn库的七八种机器学习算法利用糖尿病(diabetes)数据集(8→1)实现二分类预测 输出结果 数据集展示 输出结果 1.k-NN k-NN:Accuracy of K ...

• ML之二分类预测：以岩石水雷数据集(RockMine)为例从0到1深入理解科学预测之分类问题的思路框架(特征工程详细步骤(特征分析与特征处理)+分类模型设计)

  ML之二分类预测:以岩石水雷数据集(RockMine)为例从0到1深入理解科学预测之分类问题的思路框架(特征工程详细步骤+分类模型设计) 一.总体思路框架 二.特征工程详细步骤(特征分析与特征处理) ...

• ML之多分类预测：以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之多分类问题的思路框架

  ML之多分类预测:以某个数据集为例从0到1深入理解科学预测之多分类问题的思路框架 一.总体思路框架 二.各个步骤详细说明

• ML之分类预测之LARS：利用回归工具将二分类转为回归问题并采用LARS算法构建分类器

  ML之分类预测之LARS:利用回归工具将二分类转为回归问题并采用LARS算法构建分类器 输出结果 ['V10', 'V48', 'V44', 'V11', 'V35', 'V51', 'V20', ' ...

• ML之分类预测之ElasticNet：利用ElasticNet回归对二分类数据集构建二分类器(DIY交叉验证+分类的两种度量PK)

  ML之分类预测之ElasticNet:利用ElasticNet回归对二分类数据集构建二分类器(DIY交叉验证+分类的两种度量PK) 输出结果 设计思路 核心代码 #(4)交叉验证 for ixval ...

• ML之分类预测之ElasticNet之OPLiR：在二分类数据集上训练OPLiR模型(T1)

  ML之分类预测之ElasticNet之OPLiR:在二分类数据集上训练OPLiR模型(T1) 输出结果 设计思路 核心代码 #对属性程度进行排列 nzList = [] for iAlpha in r ...

• ML之分类预测之ElasticNet之PLoR：在二分类数据集上调用Glmnet库训练PLoR模型(T2)

  ML之分类预测之ElasticNet之PLoR:在二分类数据集上调用Glmnet库训练PLoR模型(T2) 输出结果 设计思路 核心代码 for iStep in range(nSteps): lam ...

• ML之LoR&Bagging&RF：依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)

  ML之LoR&Bagging&RF:依次利用LoR.Bagging.RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测 输出结果 1.数据集可视化以及统计分析 ...