[帮助文档] 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。
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 使用Python实现感知机学习算法 在前一节中,我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理,下面使用Python进行实现并使用第1章 赋予计算机学习数据的能力中介绍的鸢尾花数据集进行训练。 面向对象的感知机API 我们采用面向对...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 1
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Python机器学习:通过scikit-learn实现集成算法
Python机器学习:通过scikit-learn实现集成算法 有时提高机器学习算法的准确度很困难,本文将通过scikit-learn介绍三种提高算法准确度的集成算法。本文选自《机器学习——Python实践》一书。 在现实生活中,常常采用集体智慧来解决问题。那么在机器学习中,能否将多种...
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