机器学习算法详解▪ 一、线性回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度下降算法 ◦ 3、均值归一化 ◦ 4、最终运行结果 ◦ 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 ▪ 二、逻辑回归 ◦ 1、代价函数 ◦ 2、梯度 ◦ 3、正则化 ◦ 4、S型函数（即） ◦ 5、映射为多项式 ◦ 6、使用的优化方法 ◦ 7、运行结果 ◦ 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 ▪ 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll ◦ 1、随机显示100个数字 ◦ 2、OneVsAll ◦ 3、手

主要介绍了scikit-learn线性回归，多元回归，多项式回归的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

匹萨的直径与价格的数据 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt def runplt(): plt.figure() plt.title(u'diameter-cost curver') plt.xlabel(u'diameter') plt.ylabel(u'cost') plt.axis([0, 25, 0, 25]) plt.grid(True) return plt plt = runplt()

使用Scikit的机器学习算法学习和学习 该存储库包含在Scikit-Learn中实现的各种机器学习算法。 在Scikit-Learn和Keras中实现了有监督，无监督，简单强化学习，自然语言处理中的情感分析，有监督的简单深度学习算法，降维，装袋，增强等机器学习算法。 Numpy，Pandas，Matplotlib教程笔记本文件中的Pdf及其实现。 监督学习算法 回归算法 线性回归 多元线性回归 多项式回归 支持向量机 决策树 随机森林 使用正则化评估回归模型 分类算法 逻辑回归 K最近邻居