机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
ML之LoR：利用LoR二分类之非线性决策算法案例应用之划分正负样本
输出结果1、对数据集进行特征映射2、正则化 → 正则化 → 过度正则化实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import PolynomialFeaturesfrom scipy.optimize import minimize#加正则化项的损失函数def costFunct....
ML之LoR：LoR之二分类之线性决策算法实现根据两课成绩分数~预测期末通过率(合格还是不合格)
输出结果LoR之二分类算法实现预测期末考试成绩合格还是不合格LoR回归函数代码设计import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import minimizefrom sklearn.preprocessing impo....
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