Predict精品文章

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  機(jī)器學(xué)習(xí)之分類結(jié)果的評價(jià)

  ...個(gè)。 TN、FN、FP、TP 的實(shí)現(xiàn)如下（y_true 表示真實(shí)分類， y_predict 表示預(yù)測結(jié)果）： import numpy as np def TN(y_true, y_predict): return np.sum((y_true == 0) & (y_predict == 0)) def FP(y_true, y_predict): return np....

  zhaot 2019-07-30 18:38 評論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)之 K-近鄰算法

  ...該方法會返回分類器本身： kNN_classifier.fit(X_train, y_train) predict() 方法預(yù)測輸入的結(jié)果，該方法要求傳入的參數(shù)類型為矩陣。因此，這里先對 x 進(jìn)行 reshape 操作： X_predict = x.reshape(1, -1) y_predict = kNN_classifier.predict(X_predict) y_predict 值...

  Jensen 2019-07-31 11:15 評論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)之多項(xiàng)式回歸與模型泛化

  ...import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X2, y) y_predict = lin_reg.predict(X2) 此時(shí)對 $X2$ 的預(yù)測值反映到圖中就是第一張圖里的曲線。 PolynomialFeatures 和 Pipeline 對于增加新的特征（如：$x^2$），Scikit Learn 提...

  huhud 2019-07-30 18:36 評論0 收藏0
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  python實(shí)現(xiàn)成語找一找

  ...存成 word.txt。 代碼實(shí)現(xiàn) 1.構(gòu)建一個(gè)首字-成語的字典模型 predict.model import pickle from pathlib import Path seq = Path(word.txt).read_text().split( ) predict = {} for word in seq: pre = list(word)[0] predict....

  enrecul101 2019-07-30 15:38 評論0 收藏0
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  Python 機(jī)器學(xué)習(xí)之 SVM 預(yù)測買賣（標(biāo)的物：比特幣）

  ...ort numpy as np def main(): preTime = 0 n = 0 success = 0 predict = None pTime = None marketPosition = 0 initAccount = exchange.GetAccount() Log(Running...) whi...

  andong777 2019-07-30 14:55 評論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯回歸

  ...eption_ = self._theta[0] self.coef_ = self._theta[1:] return self predict_proba() 將傳入的測試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練好模型后的 $ heta$ 經(jīng)過計(jì)算后返回該測試數(shù)據(jù)的概率： def predict_proba(self, X_predict): X_b = np.hstack([np.ones...

  tain335 2019-07-30 18:37 評論0 收藏0
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  基于X11-ARIMA模型的時(shí)間序列分析

  ...lf,ts,maxLag = 9): self.data_ts = ts self.resid_ts = None self.predict_ts = None self.forecast_ts = None self.maxLag = maxLag self.p = maxLag self.q = maxLag self.pr...

  chengtao1633 2019-07-30 16:51 評論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)之線性回歸法

  ...ac{1}{m}sum_{i=1}^{m}(y_{test}^{(i)} - hat{y}_{test}^{(i)})^2 $$ np.sum((y_predict - y_true) ** 2) / len(y_true) 值得一提的是 MSE 的量綱是樣本單位的平方，有時(shí)在某些情況下這種平方并不是很好，為了消除量綱的不同，會對 MSE 進(jìn)行開方操作，就得到了...

  Jonathan Shieber 2019-07-31 11:17 評論0 收藏0
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  leetcode486. Predict the Winner

  ...chosen. The player with the maximum score wins. Given an array of scores, predict whether player 1 is the winner. You can assume each player plays to maximize his score. Example 1: Input: [1, 5, ...

  王軍 2019-08-19 10:25 評論0 收藏0