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  • 機器學習之分類結果的評價

    ...個。 TN、FN、FP、TP 的實現如下(y_true 表示真實分類, y_predict 表示預測結果): 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 評論0 收藏0
  • 機器學習之 K-近鄰算法

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

    Jensen 評論0 收藏0
  • 機器學習之多項式回歸與模型泛化

    ...import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X2, y) y_predict = lin_reg.predict(X2) 此時對 $X2$ 的預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 評論0 收藏0
  • python實現成語找一找

    ...存成 word.txt。 代碼實現 1.構建一個首字-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 評論0 收藏0
  • Python 機器學習之 SVM 預測買賣(標的物: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 評論0 收藏0
  • 機器學習之邏輯回歸

    ...eption_ = self._theta[0] self.coef_ = self._theta[1:] return self predict_proba() 將傳入的測試數據與訓練好模型后的 $ heta$ 經過計算后返回該測試數據的概率: def predict_proba(self, X_predict): X_b = np.hstack([np.ones...

    tain335 評論0 收藏0
  • 基于X11-ARIMA模型的時間序列分析

    ...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 評論0 收藏0
  • 機器學習之線性回歸法

    ...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 進行開方操作,就得到了...

    Jonathan Shieber 評論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, ...

    王軍 評論0 收藏0

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