【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
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【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多项式回归非线性回归是用一条曲线或者曲面去逼近原始样本在空间中的分布，它“贴近”原始分布的能力一般较线性回归更强。多项式是由称为不定元的变量和称为系数的常数通过有限次加减法、乘法以及自然数幂次的乘方运算得到的代数表达式。多项式回归（Polynomial Regression）是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式关系的回归分析方法。多项式回归模型是....
机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)回归实战
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机器学习算法：K近邻(k-nearest neighbors)分类实战
2.4.2 莺尾花数据集--kNN分类Step1: 库函数导入1importnumpyasnp# 加载莺尾花数据集fromsklearnimportdatasets# 导入KNN分类器fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitStep2: 数据导入....
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