基于sklearn进行线性回归、logistic回归、svm等的简单操作总结
基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 基本思路; 定义特征和目标的标签 -> 读取整个数据集 -> 分别读取特征与 ...
原文：SVM用于线性回归
SVM用于线性回归 方法分析 在样本数据集 中，不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价。与线性回归类型，目标函数是正则平方误差函数： 在SVM回归算法中，目的是训练出超平面，采用作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所有样本数据，而是部分数据 如在SVM分类算法中，支持向量的定义 ，采用误差函数 误差函数定义为，如果预测值与真实值的差值小于阈值将不对此样本做惩罚， ...
2018-10-26 20:19 0 3790 推荐指数：
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