Máy học hồi quy phi tuyến tính python
Trong hướng dẫn Python này, chúng ta sẽ tìm hiểu Cách Scikit học phi tuyến tính hoạt động và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các ví dụ khác nhau liên quan đến Scikit học phi tuyến tính. Ngoài ra, chúng tôi sẽ bao gồm các chủ đề này Show
Trước khi tiếp tục với hướng dẫn này, chúng tôi khuyên bạn nên đọc Scikit Learn in Python là gì Mục lục
Scikit học phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách Scikit học phi tuyến tính hoạt động trong pythonMã số Trong đoạn mã sau, chúng tôi sẽ nhập một số thư viện mà từ đó chúng tôi có thể tạo scikit learn phi tuyến tính
đầu ra Sau khi chạy đoạn mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau, trong đó chúng tôi có thể thấy rằng dữ liệu phi tuyến tính được hiển thị trên màn hình Đọc. Hồi quy logistic học Scikit Scikit học hồi quy phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách Scikit học hồi quy phi tuyến tính hoạt động trong python
Mã số Trong đoạn mã sau, chúng ta sẽ tìm hiểu một số thư viện để từ đó chúng ta có thể tạo mô hình hồi quy phi tuyến tính
Trong đoạn mã sau, chúng tôi chọn một mô hình để vẽ hồi quy tuyến tính trên màn hình
Ở đây, chúng ta có thể sử dụng hàm logistic để xây dựng mô hình phi tuyến tính của mình Bây giờ, cốt truyện. cốt truyện (x_data, Y_pred*15000000000000. ) được sử dụng để vẽ vị trí ban đầu đối với các điểm dữ liệu
Tại đây, chúng tôi có thể chuẩn hóa dữ liệu của mình để làm cho đường cong phù hợp nhất
Sau khi chạy đoạn mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau, trong đó chúng tôi có thể thấy rằng đường phù hợp nhất phi tuyến tính được vẽ trên màn hình Đọc. Scikit tìm hiểu Cây quyết định Scikit tìm hiểu ví dụ hồi quy phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách Scikit học ví dụ hồi quy phi tuyến tính hoạt động trong python Hồi quy phi tuyến tính được định nghĩa là hồi quy bậc hai xây dựng mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập. Dữ liệu này được thể hiện bằng một đường cong Mã số Trong đoạn mã sau, chúng tôi sẽ nhập một số thư viện theo đó một ví dụ hồi quy phi tuyến tính hoạt động
đầu ra Sau khi chạy đoạn mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau, trong đó chúng tôi có thể thấy rằng đường cong thể hiện tính phi tuyến tính của biểu đồ Đọc. Scikit tìm hiểu Phân cụm theo cấp bậc Scikit học SVM phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách scikit learn phi tuyến tính SVM hoạt động trong python
Mã số Trong đoạn mã sau, chúng tôi sẽ nhập một số thư viện mà từ đó chúng tôi có thể tạo mô hình SVM phi tuyến tính
đầu ra Sau khi chạy đoạn mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau, trong đó chúng tôi có thể thấy rằng biểu đồ SVM phi tuyến tính của Scikit learn được vẽ trên màn hình Đọc. Scikit tìm hiểu Mô hình Markov ẩn Scikit học mô hình phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách Scikit học mô hình phi tuyến tính hoạt động trong python
Mã số Trong đoạn mã sau, chúng tôi sẽ nhập một số thư viện mà từ đó chúng tôi có thể thấy rằng mô hình phi tuyến tính hoạt động
đầu ra Sau khi chạy đoạn mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau, trong đó chúng tôi có thể thấy rằng mô hình phi tuyến tính của Scikit learn được vẽ trên màn hình Đọc. Scikit tìm hiểu Hồi quy sườn Scikit tìm hiểu một bộ phân loại phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách hoạt động của bộ phân loại phi tuyến tính Scikit learn trong python Bộ phân loại phi tuyến tính được định nghĩa là một quá trình phân loại được sử dụng để mô tả tính phi tuyến tính và tham số của nó phụ thuộc vào một hoặc nhiều biến độc lập mã số Trong đoạn mã sau, chúng tôi sẽ nhập một số thư viện mà từ đó chúng tôi có thể tạo bộ phân loại phi tuyến tính
Trong đoạn mã dưới đây, chúng tôi sẽ vẽ các ranh giới của bộ phân loại
Đọc. Scikit tìm hiểu hồi quy tuyến tính Scikit học giảm kích thước phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách Scikit học giảm kích thước phi tuyến tính hoạt động trong python Giảm kích thước phi tuyến tính được sử dụng để giảm số lượng mục trong tập dữ liệu mà không làm mất thông tin mã số Trong đoạn mã sau, chúng tôi sẽ nhập một số thư viện mà từ đó chúng tôi có thể tạo scikit learn giảm kích thước phi tuyến tính
0đầu ra Sau khi chạy đoạn mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau, trong đó chúng tôi có thể thấy việc giảm kích thước phi tuyến tính Đọc. Scikit học Điều chỉnh siêu tham số Scikit học PCA phi tuyến tínhTrong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách Scikit học PCA phi tuyến tính hoạt động trong python. Nơi chúng tôi sẽ chỉ ra sự khác biệt giữa PCA và KernalPCA
Mã số Trong đoạn mã sau, chúng tôi đang nói về những lợi thế của việc sử dụng kernel khi chiếu dữ liệu bằng PCA Trong khối mã này, chúng tôi đang tạo hai bộ dữ liệu lồng nhau 1đầu ra Sau khi chạy đoạn mã sau, chúng tôi nhận được đầu ra sau nơi chúng tôi có thể xem nhanh hai bộ dữ liệu được tạo lồng nhau
Trong khối mã này, chúng tôi đang sử dụng PCA có và không có hạt nhân để xem những tác động nào có thể xảy ra khi sử dụng hạt nhân
2đầu ra Sau khi chạy đoạn mã sau, chúng tôi nhận được đầu ra sau nơi chúng tôi có thể thấy so sánh dữ liệu Thử nghiệm, Chiếu dữ liệu thử nghiệm bằng PCA và Chiếu dữ liệu thử nghiệm bằng KernelPCA
Bạn cũng có thể muốn đọc các hướng dẫn về Scikit learn
Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã thảo luận về Scikit học Phi tuyến tính và chúng tôi cũng đã đề cập đến các ví dụ khác nhau liên quan đến việc triển khai nó. Dưới đây là danh sách các ví dụ mà chúng tôi đã đề cập
Bijay Kumar Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi không phải là gìHồi quy phi tuyến tính là một loại hồi quy đa thức . Đó là một phương pháp để mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập. Nó được sử dụng tại chỗ khi dữ liệu hiển thị xu hướng cong và hồi quy tuyến tính sẽ không tạo ra kết quả rất chính xác khi so sánh với hồi quy phi tuyến tính.
không phải là gìHồi quy phi tuyến tính là kỹ thuật thống kê giúp mô tả các mối quan hệ phi tuyến tính trong dữ liệu thử nghiệm . Các mô hình hồi quy phi tuyến tính thường được coi là tham số, trong đó mô hình được mô tả dưới dạng phương trình phi tuyến tính. Thông thường, các phương pháp học máy được sử dụng cho hồi quy phi tuyến tính không tham số.
không phải là gìHồi quy phi tuyến tính là một mô hình toán học khớp một phương trình với dữ liệu nhất định bằng cách sử dụng một dòng được tạo . Giống như trường hợp hồi quy tuyến tính sử dụng phương trình đường thẳng (chẳng hạn như Ỵ= c + m x), hồi quy phi tuyến tính thể hiện sự liên kết bằng cách sử dụng một đường cong, khiến nó trở thành phi tuyến tính trong tham số.
Hồi quy có thể được sử dụng cho khôngMột ví dụ về cách hồi quy phi tuyến tính có thể được sử dụng để dự đoán tốc độ tăng dân số theo thời gian . Biểu đồ phân tán dữ liệu dân số thay đổi theo thời gian cho thấy dường như có mối quan hệ giữa thời gian và tốc độ tăng dân số, nhưng đó là mối quan hệ phi tuyến tính, yêu cầu sử dụng mô hình hồi quy phi tuyến tính. |