[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。
ML之回归预测:利用两种机器学习算法(LiR,XGBoost(调优+重要性可视化+特征选择模型))对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
输出结果1、LiR模型LiR:The value of default measurement of LiR is 0.8729775261968014LiR:R-squared value of DecisionTreeRegressor: 0.87297752619680142、XGBoost模...
ML之回归预测:利用十(xgboost,10-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值——bug调试记录
输出结果1、增加XGBR算法1、增加XGBR算法时候,采用网格搜索的方法XGBR_grid_model Training time: 135.60037931849538输出XGBR_grid_model模型的最优参数: {'learning_rate': 0.03, 'max_depth': 4,...
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)进行回归预测值VS真实值(二)
1.2、模型性能评估及输出预测值各个模型结果LiR LiR:The value of default measurement of LiR is 0.4125342966025278LiR:R-squared value of DecisionTreeRegressor: 0.41253429660...
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)进行回归预测值VS真实值(一)
模型评估相关文章: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系统参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90383516输出结果1、13.0环境下1.1、...
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...
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(2018年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
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 PeakNonedb 89dtype: int64The min target value is PeakNonedb 56dtype: int64The ...
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...
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