ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能
说明在 ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(18+2)进行回归预测值VS真实值基础上出现了两个bug，成功解决。(1)、成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'(2)、成功解决TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'NoneType' a....
ML之回归预测：利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)来比较各模型性能
输出结果数据的初步查验：输出回归目标值的差异The max target value is 50.0The min target value is 5.0The average target value is 22.532806324110677LiR：The value of default measurement of LiR is 0.6763403830998702LiR：R-squar....
ML之回归预测：利用九大类机器学习算法对无人驾驶系统参数(2018年的data,18+2)进行回归预测+评估九种模型性能
输出记录1、第一次输出错误记录数据的初步查验：输出回归目标值的差异The max target value is PeakNonedb 89dtype: int64The min target value is PeakNonedb 56dtype: int64The average target value is PeakNonedb &...
随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？
Jason Brownlee 许多随机机器学习算法存在同样的问题：相同的算法、相同的数据，得到的计算结果却每次都不同。这意味着在进行随机算法检验或者算法比较的时候，必须重复试验很多次，然后用它们的平均值来评价模型。 那么对于给定问题，随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？ 一般建议重复30次以上甚至100次左右。有人甚至重复几千次，完全无视边际递减效应。 对于衡量随机机器....
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