SVM分类,就是找到一个平面,让两个分类集合的支持向量或者所有的数据(LSSVM)离分类平面最远; SVR回归,就是找到一个回归平面,让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。 SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写,是支持向量机(SVM)的重要的应用 ...
今天介绍一个机器学习包,sklearn。其功能模块有regression classification clustering Dimensionality reduction data preprocessing model selection 对我来说,常用的主要有regression SVR 和classification SVC 两个部分。 首先介绍一下用sklearn.svm.SVR来做回 ...
2019-12-03 22:07 0 990 推荐指数:
SVM分类,就是找到一个平面,让两个分类集合的支持向量或者所有的数据(LSSVM)离分类平面最远; SVR回归,就是找到一个回归平面,让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。 SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写,是支持向量机(SVM)的重要的应用 ...
sklearn.metrics 1.MSE(均方误差)和RMSE(均方根误差),以及score() lr.score(test_x,test_y)#越接近1越好,负的很差 from sklearn.metrics import mean_squared_error ...
今天了解到sklearn这个库,简直太酷炫,一行代码完成机器学习。 贴一个自动生成数据,SVR进行数据拟合的代码,附带网格搜索(GridSearch, 帮助你选择合适的参数)以及模型保存、读取以及结果绘制。 ...
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1.数据标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 进行标准化缩放的数据均值为0,具有单位方差。 同样我们也可 ...
Text classifcation with Naïve Bayes In this section we will try to classify newsgroup messages usin ...
简介 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy的扩展,建立在NumPy ...
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