疝气病数据集逻辑回归
标签: 机器学习实战
机器学习实战数据集def loadDataSet(): 3 dataMat = [] ; labelMat = [] 4 fr = open('testSet.txt') 5 for line in fr.readlines(): # 对文件的数据进行按行遍历 6 lineArr = line.strip().split() 7 dataMat....
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机器学习实战数据集def loadDataSet(): 3 dataMat = [] ; labelMat = [] 4 fr = open('testSet.txt') 5 for line in fr.readlines(): # 对文件的数据进行按行遍历 6 lineArr = line.strip().split() 7 dataMat....
机器学习-01-一篇万字长文深入了解机器学习必备准备工作:基础知识学习、机器学习工具选择和Python工具包运用
使用逻辑回归算法预测患有疝病的马的死亡率,该数据包含368个样本和28个特征,要求底层算法实现及使用sklearn库。
使用另外的机器学习算法预测缺失值。 我们对要用的数据集进行预处理: 选择实数0来替换所有的缺失值。 因为更新时不会影响系数。回归系数的更新公式如下: 如果dataMatrix的某特征对应值为0,那么该特征的系数...
刚开始学习 《机器学习实战》这本书,传一下自己写的代码
(2)预测患疝气病的马的存活问题 ................... - 21 - 实验 1.6 SVM 算法实现 ............................................ - 23 - 实验目标 ................................................. - 23 -...
标签: 机器学习
机器学习常见数据集下载数据集下载从sklearn库中获取数据集 机器学习用到数据集都在UCI上面,做个笔记方便自己找。 UCI官网(老版本):https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php UCI官网(新版本):...
数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/horse-colic处理过程由于该数据集存在30%的缺失,那么首先必须对数据集进行预处理,这里我把缺失值用每列的平均值来代替,同时把数据集没用的...
一、数据处理 首先,我们调用数据,并查看数据: file = open('F:/MachineLearning/data/horse-colic.txt') print(file.read()) 得到数据显示为: 1 1 530170 38.10 88 24 3 3 4 1 5 4 3 2 1 ?...
本资源为机器学习实战的所有源代码。包含的内容有使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果、使用k-近邻算法识别手写数字、使用决策树预测隐形眼镜类型、使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件、从疝气病症预测病马的死亡率、SVM...
机器学习中的Logistic回归算法的完整代码,包含梯度上升算法以及改进的随机梯度上升算法,包含了一个示例:从疝气病预测病马的死亡率。
Logistic回归(三)从疝气病症状预测病马的死亡率(含数据集)准备准备数据:处理数据中的缺失值训练算法:使用优化算法,找到最佳系数测试算法:用Logistic回归进行分类 转载请注明作者和出处:...
本次实战内容,将使用Logistic回归来预测患疝气病的马的存活问题。原始数据集下载地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Horse+Colic 这里的数据包含了368个样本和28个特征。这种病不一定源自马的肠胃问题...
从疝气病症预测病马的死亡率 说明: 将 horseColicTraining.txt 和 horseColicTest.txt 放在当前目录下。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 定义 Sigmoid 函数 def sigmoid(inX): return 1.0 / ...
1. 准备数据:处理缺失...算法来自:机器学习实战:逻辑回归 Logistic Regression def stocGradAscent1(dataMatrix,classLabels,numIter=150): m,n=np.shape(dataMatrix) weights=np.ones(n) for j in range(nu...
机器学习分类学习器性能测试 1. 数据部分 从文件中读取数据 特征为马的某些医院检测的指标 标签为是否属于疝气病症 在本次测试中只选取了部分特征 list格式数据 2. 学习器部分 K-近邻居算法 决策树 朴素贝叶斯 ...
前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率。操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-...