文章 2023-02-15 来自:开发者社区

快速入门Python机器学习(17)

8.5 LinearSVR8.5.1 LinearSVR类参数、属性和方法类class sklearn.svm.LinearSVR(*, epsilon=0.0, tol=0.0001, C=1.0, loss='epsilon_insensitive', fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, dual=True, verbose=0, rando....

快速入门Python机器学习(17)
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快速入门Python机器学习(16)

8.4 SVR8.4.1 SVR类参数、属性和方法类class sklearn.svm.SVR(*, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, tol=0.001, C=1.0, epsilon=0.1, shrinking=True, cache_size=200, verbose=False, max_iter=- 1)参数属性类型解....

快速入门Python机器学习(16)
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快速入门Python机器学习(15)

8.2.4 SVC分析红酒数据#SVC分析红酒数据 def SVC_for_load_wine(): warnings.filterwarnings("ignore") myutil = util() X,y = datasets.load_wine().data,datasets.load_wine().target X1 = datasets.load_win...

快速入门Python机器学习(15)
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快速入门Python机器学习(14)

我的Django电子商务代码已经可以支持Django 4.X版本了,由于github很慢,现在放到百度网盘上了。链接:https://pan.baidu.com/s/1FEs6lggPtPplnYTsyEbaSg?pwd=7gq1提取码:7gq18.2 SVC8.2.1 SVC类参数、属性和方法class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf', degre....

快速入门Python机器学习(14)
文章 2023-02-15 来自:开发者社区

快速入门Python机器学习(13)

8 支持向量机8.1 原理8.1.1 线性可分与线性不可分在左边的图,我们可以用一条直线区分不同的两类事件;叫做线性可分;在右边的图,我们找不到一条直线区分不同的两类事件;叫做线性不可分。在线性不可分的情形下,我们可以将它投射到三维空间不同高度达到线性可分。8.1.2 支持向量机原理在2维空间中y=kx+b:为一条直线 y1=kx+b+t y2=kx+b-t为两条平行,位于y两侧,与y距离相等的....

快速入门Python机器学习(13)
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快速入门Python机器学习(12)

7.5 多项式贝叶斯(MultinomialNB)7.5.1 属性与方法类class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(*, alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None)属性属性解释class_count_ndarray of shape (n_classes,)拟合期间遇到的每个类的样本数。当提供时,该值由样本重量加....

快速入门Python机器学习(12)
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快速入门Python机器学习(11)

朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。7.3 贝努利贝叶斯(BernoulliNB)7.3.1 属性与方法class sklearn.naive_bayes.Bernoull....

快速入门Python机器学习(11)
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快速入门Python机器学习(十)

6.2 K邻近回归算法(KNeighbors Regressor)类class sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, *, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=....

快速入门Python机器学习(十)
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快速入门Python机器学习(九)

6 K邻近算法(KNeighbors)所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。如果K=3,绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形,少数从属于多数,基于统计的方法,判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。如果K=5,绿色圆点的....

快速入门Python机器学习(九)
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快速入门Python机器学习(八)(下)

5.5.8弹性网络分析波士顿房价数据#对弹性网络进行分析波士顿房价数据 def ElasticNet_for_for_boston(): myutil = util() X,y = datasets.load_boston().data,datasets.load_boston().target X_train,X_test,y_train,y_test...

快速入门Python机器学习(八)(下)

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