用Python實現GBDT算法並處理Iris數據集
GBDT，梯度提升樹屬於一種有監督的集成學習方法，與之前學習的監督算法類似，同樣可以用於分類問題的識別和預測問題的解決。該集成算法體現了三個方面的又是，分別是提升Boosting、梯度Gradient、決策樹Decision Tree。“提升”是指將多個弱分類器通過線下組合實現強分類器的過程 ...
原文：用Python實現支持向量機並處理Iris數據集
SVM全稱是Support Vector Machine，即支持向量機，是一種監督式學習算法。它主要應用於分類問題，通過改進代碼也可以用作回歸。所謂支持向量就是距離分隔面最近的向量。支持向量機就是要確保這些支持向量距離超平面盡可能的遠以保證模型具有相當的泛化能力。 當訓練數據線性可分時，通過硬間隔最大化，學習一個線性分類器，即線性可分支持向量機 當訓練數據近似線性可分時，通過軟間隔最大化，也學習一 ...
2019-04-13 23:23 1 2370 推薦指數：
相關推薦
用Python實現嶺回歸算法與Lasso回歸算法並處理Iris數據集
在介紹嶺回歸算法與Lasso回歸算法之前，先要回顧一下線性回歸算法。根據線性回歸模型的參數估計公式可知可知，得到的前提是矩陣可逆。換句話說就是樣本各個特征（自變量）之間線性無關。然而在實際問題中，常常 ...
Iris數據集
和研究機器學習算法提供了極大的便利，類似於模式生物對於生物學實驗的價值。 Iris數據集概況 ...
iris數據集
開始--- IRIS分類問題分類：根據數據集目標的特征和屬性，划分為已有的類別中常用的分類算法：K緊鄰（KNN),邏輯 ...
KNN-iris數據集實現
前言： 上篇介紹了knn的實現過程，這次我們使用庫里自帶的數據集來進行knn的實現。 正文： 各類參數如下： avg / total 0.96 0.95 0.95 40 [[20 0 0] [ 0 10 2] [ 0 0 8]] 總結： 這個算法 ...
seaborn 與 iris 數據集
簡易用法 Relational plots（關系圖） scatterplot（散點圖） lineplot（線圖） relplot（關系圖） Categorical p ...
Iris數據集實戰
本次主要圍繞Iris數據集進行一個簡單的數據分析, 另外在數據的可視化部分進行了重點介紹. 環境 win8, python3.7, jupyter notebook 目錄 1. 項目背景 2. 數據概覽 3. 特征工程 4. 構建模型 正文 1. 項目背景 鳶尾屬(拉丁學名 ...
使用KNN對iris數據集進行分類——python
filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for line in lines: line=line.strip() if len(line)> ...