[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。
人工智能入门指南:Web 开发者版 (4)机器学习算法与实践
A. 监督学习算法 监督学习是一种通过使用带有标签的训练数据来训练模型,以预测新样本标签的方法。下面介绍几种常用的监督学习算法。 1. 线性回归 线性回归是一种用于建立线性关系的监督学习算法,它通过拟合线性模型来预测连续型目标变量。 示例 1: 线性回归模型训练与预测 from sklearn.li...
Python3入门机器学习 - 线性回归与knn算法处理boston数据集
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Python3入门机器学习 - k近邻算法
邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该...
来自小姐姐的入门推荐:7个基本机器学习算法Python实现
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 有位美女小姐姐,刚刚在GitHub上放出一份福利。 嗯,正经的福利。 她总结了一份基本的机器学习算法,全部以纯Python(版本3.6+)实现。其中包括线性回归等七套算法,具体地址在此: https://github.com/zotroneneis/mach...
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