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Predict精品文章

  • 机器学习之分类结果的评价

    ...个。 TN、FN、FP、TP 的实现如下(y_true 表示真实分类, y_predict 表示预测结果): 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 评论0 收藏0
  • 机器学习之 K-近邻算法

    ...该方法会返回分类器本身: kNN_classifier.fit(X_train, y_train) predict() 方法预测输入的结果,该方法要求传入的参数类型为矩阵。因此,这里先对 x 进行 reshape 操作: X_predict = x.reshape(1, -1) y_predict = kNN_classifier.predict(X_predict) y_predict 值...

    Jensen 评论0 收藏0
  • 机器学习之多项式回归与模型泛化

    ...import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X2, y) y_predict = lin_reg.predict(X2) 此时对 $X2$ 的预测值反映到图中就是第一张图里的曲线。 PolynomialFeatures 和 Pipeline 对于增加新的特征(如:$x^2$),Scikit Learn 提...

    huhud 评论0 收藏0
  • python实现成语找一找

    ...存成 word.txt。 代码实现 1.构建一个首字-成语的字典模型 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 评论0 收藏0
  • Python 机器学习之 SVM 预测买卖(标的物:比特币)

    ...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 评论0 收藏0
  • 机器学习之逻辑回归

    ...eption_ = self._theta[0] self.coef_ = self._theta[1:] return self predict_proba() 将传入的测试数据与训练好模型后的 $ heta$ 经过计算后返回该测试数据的概率: def predict_proba(self, X_predict): X_b = np.hstack([np.ones...

    tain335 评论0 收藏0
  • 基于X11-ARIMA模型的时间序列分析

    ...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 评论0 收藏0
  • 机器学习之线性回归法

    ...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 的量纲是样本单位的平方,有时在某些情况下这种平方并不是很好,为了消除量纲的不同,会对 MSE 进行开方操作,就得到了...

    Jonathan Shieber 评论0 收藏0
  • 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, ...

    王军 评论0 收藏0

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