ml sklearn

June 26, 2023

尝试 # $ pip install scikit-learn $ python3.10 >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> data, y = load_iris(return_X_y=True) >>> clf = LogisticRegression(random_state=0, max_iter=1000).fit(data, y) >>> clf.predict(data[:2, :]) >>> clf.predict_proba(data[:2, :]) >>> clf.score(data, y) 查找操作记录 # cat ~/.python_history. 模型、策略、优化算法 # 模型是输入输出函数：Y = F(X). 策略是拟合过程的损失函数：L(Y, F(X)), 可以是均方误差、对数损失函数、交叉熵损失函数。 优化算法：确定模型和损失函数后，可以加速计算的方法，比如：随机梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法。