在之前已介绍了线性回归的模型算法，那么有了模型之后，如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢？而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装，方便他人使用呢？这需要具备回归模型的评估与封装的知识。
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。
值错误：应为二维数组，而得到的是一维数组： 使用array重新调整数据的形状。如果数据有单个功能或数组，则重新调整形状（-1，1）。如果数据包含单个示例，则重新调整形状（1，-1）。
利用数据集：MNIST http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 完成手写体数字识别 紫色yyds
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html
有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn，一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁，统一，流线型的 API，以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是，一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。
关键词：机器学习，算法 正文： 本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。 通用的机器学习算法包括： 1.决策树
scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。
除了随机过采样，SMOTE及其变体之外，还有许多方法可以对不平衡数据进行过采样。 在使用scikit-learn的make_classification默认设置生成的分类数据集中，使用交叉操作生成的样本在最相关的指标上胜过SMOTE和随机过采样。
王新民 编译自 Deep Learning Sandbox博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模
你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集，并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助
在某些场景下，线性回归无法给出一个效果好的预测模型，那么就需要使用线性回归的升级版，去面对更复杂的应用场景，本文所记录的岭回归便是线性回归的一个升级版。
线性回归问题是机器学习中最基本的问题，它常用来预测一些和特征具有线性关系的值，我们在之前的文章中也提到过，可见这篇文章：机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN博客
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上，里面的 API 的设计非常好，所有对象的接口简单，很适合新手上路。
在基于机器学习的文本分类中，我们介绍了几种常见的文本表示方法：One-hot、Bags of Words、N-gram、TF-IDF。这些方法存在两个共同的问题：一是转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；二是没有考虑到单词与单词之间的关系，只是进行了统计。
“谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。 ” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官） 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不是因为已经取得的成就，而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就。 对我来说，如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及，从而带来了计算的春天。作为一名数据科学家，我可以建造一个数据处理系统来进行复杂的算法运算，这样每小时能赚几美金。可是学习这些算法却花了我
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。本文尝试使用两个版本的python代码，一个是不调用sklearn库版本，另一个是调用sklearn库版本的
环境 ubuntu 12.04, 64 bits python 2.7 sklearn 0.14 准备 sklearn 快速入门的官方文档7。这个文档主要描述机器学习的概念，以及如何加载数据，训练模型，保存模型。 这里提供另外一个更加详细的材料，这份材料基于ipython notebook（可选），可以在浏览器里运行代码，功能强大，演示效果非常好，github下载地址6。 将材料下载到本地： git clone git@github.com:jakevdp/sklearn_pycon2013.git 安装
逻辑回归模型是一种广泛使用的统计模型，在其基本形式中，使用逻辑函数来模拟二进制 因变量; 存在更复杂的扩展。在回归分析中，逻辑回归是估计逻辑模型的参数; 它是二项式回归的一种形式。在数学上，二元逻辑模型具有一个具有两个可能值的因变量，例如通过/失败，赢/输，活/死或健康/生病; 这些由指示符变量表示，其中两个值标记为“0”和“1”。在逻辑模型中，对数比值（在对数的的可能性），用于标记为“1”的值是一个线性组合的一个或多个自变量（“预测”）;自变量可以是二进制变量（两个类，由指示符变量编码）或连续变量（任何实际值）
大数据文摘作品，转载需授权 编译：@酒酒 校正：寒小阳 && 龙心尘 摘自：http://www.analyticsvidhya.com 大数据文摘“机器学习”专栏成立啦！ 欢迎大家留言提出宝贵意见，欢迎投稿给我们。如何加入我们？文章末尾有说明: “谷歌的无人车和机器人得到了很多关注，但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明，更人性化的技术，机器学习。 ” —— 埃里克 施密特（谷歌首席执行官） 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天，我们可能正处于人类历史上最关键的时期。之所以关键，并不
翻译：丁雪 校对：王方思 在拿破仑·希尔（Napolean Hill）所著的《思考致富》（Think and Grow Rich）一书中，他为我们引述了Darby苦挖金矿多年后，就在离矿脉一步之遥的时候与宝藏失之交臂的故事。 思考致富中文版的豆瓣阅读链接： http://read.douban.com/reader/ebook/10954762/ 根据该书内容进行的修改 如今，我虽然不知道这故事是真是假，但是我明确知道在我身边有不少这样的“数据Darby”。这些人了解机器学习的目的和执行，对待任何研究问题只
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。
今早刚刚上了节实验课，关于逻辑回归，所以手有点刺挠就想发个博客，作为刚刚入门的小白，看到代码运行成功就有点小激动，这个实验没啥含金量，所以路过的大牛不要停留，我怕你们吐槽哈哈。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图（Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数（即我们的机器学习模型）和一组特征之间的依赖关系，并边缘化其他特征的值（也就是补充特征）。它们是通过将模型
作者 | Md Sohel Mahmood 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。
决策树模型既可以做分类分析（即预测分类变量值），也可以做回归分析（即预测连续变量值），分别对应的模型为分类决策树模型（DecisionTreeClassifier）及回归决策树模型（DecisionTreeRegressor）。
xgboost是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包，比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面，有大量kaggle选手选用它进行数据挖掘比赛，其中包括两个以上kaggle比赛的夺冠方案。在工业界规模方面，xgboost的分布式版本有广泛的可移植性，支持在YARN, MPI, Sungrid Engine等各个平台上面运行，并且保留了单机并行版本的各种优化，使得它可以很好地解决于工业界规模的问题。 下载地址：直通车
二维卷积网络是通过将卷积核在二维矩阵中，分别从width和height两个方向进行滑动窗口操作，且对应位置进行相乘求和。而图像则正是拥有二维特征像素图，所以图像应用卷积网络是二维卷积网络。
GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估，即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击。
Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时，除了xgboost/lightgbm/catboost之外，又不想搞训练很慢的深度学习模型时，可以尝试考虑的一个能够快速落地的机器学习baseline基准。
我们可能生活在人类历史上最具决定性的时期。计算机正从大型主机过渡到 PC 再过渡到云计算。但它的定义不是发生了什么，而是未来几年将要发生什么。
这是一种无监督算法，可以解决聚类问题。它的过程遵循一种简单的方法，可以通过一定数量的聚类（假设k个聚类）对给定的数据集进行分类。集群中的数据点对同级组是同质的，并且是异构的。
Flask很有趣易于设置，就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API，以供第三方业务应用程序访问。
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：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单！我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这
多项式回归（Polynomial Regression）顾名思义是包含多个自变量的回归算法，也叫多元线性回归，多数时候利用一元线性回归（一条直线）不能很好拟合数据时，就需要用曲线，而多项式回归就是求解这条曲线。
当使用predict()方法进行预测时，返回值是数值，表示样本属于每一个类别的概率，我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。
本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译，唐尤华 校稿。 英文出处：SUNIL RAY。欢迎加入翻译组。 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：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对监督学习下二分类问题提供了一个绝妙的解决方案。通过对偶函数和核函数求解，将适用范围从二维线性推广到多维非线性模型，使用相关方法变形，也可用于多分类问题和回归问题。
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：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能赚到好几美金。但能做到这个程度可并不简单！我也曾有过无数黑暗的日日夜夜。 谁能从这篇指南
本文约6000字，建议阅读8分钟。 通过本文为大家介绍了3种机器学习算法方式以及10种机器学习算法的清单，学起来吧~ 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：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学
作者使用的是theano训练的，训练好的模型文件要使用theano作为Keras的后端才能调用，在配置文件~/.keras/keras.json中（没有可创建）确认/修改backend为theano（如果没有安装tensorflow[Keras的另一可选后端]好像就不用管了），配置文件样式下文中卷积神经网络小节的补充里有。
本文使用一个完整的例子来理解python数据科学，例子用到numpy/pandas/matplotlib/keras这些和数据科学相关的python库，实现数据预处理、分析、时间序列模型训练及预测一整个流程。最终目的是帮助理解python数据科学的一般过程，以及熟悉python相关科学计算库的使用。
小编邀请您，先思考： 1 你熟悉那些机器学习算法？ 2 你如何应用机器学习算法？ 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：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建立数据处理机器一小时能
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最近看到一篇博客，是时间预测问题，数据和代码的原地址在这里， https://www.jianshu.com/p/5d6d5aac4dbd
来源：数据与算法之美 通过本文为大家介绍了3种机器学习算法方式以及10种机器学习算法的清单，学起来吧~ 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：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，作为一名数据科学家，用复杂的算法建
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