一、機器學習 1.人工智能與機器學習之間的關系 機器學習是實現人工智能的一種技術手段 2.算法模型 概念:特殊對象。該對象內部封裝了某種還沒有求出解的方程! 作用:算法模型對象內部封裝的方程的解就是算法模型預測或則分類的結果 預測:天氣預報 分類 ...
一 簡介 . 比賽描述 建模零售數據的一個挑戰是需要根據有限的歷史做出決策。如果聖誕節一年一次,那么有機會看到戰略決策如何影響到底線。 在此招聘競賽中,為求職者提供位於不同地區的 家沃爾瑪商店的歷史銷售數據。每個商店都包含許多部門,參與者必須為每個商店中的每個部門預測銷售額。要添加挑戰,選定的假日降價事件將包含在數據集中。眾所周知,這些降價會影響銷售,但預測哪些部門受到影響以及影響程度具有挑戰性。 ...
2019-08-25 14:45 0 1432 推薦指數:
一、機器學習 1.人工智能與機器學習之間的關系 機器學習是實現人工智能的一種技術手段 2.算法模型 概念:特殊對象。該對象內部封裝了某種還沒有求出解的方程! 作用:算法模型對象內部封裝的方程的解就是算法模型預測或則分類的結果 預測:天氣預報 分類 ...
8. 1 用線性回歸找到最佳擬合直線 線性回歸 優點:結果易於理解,計算上不復雜。 缺點:對非線性的數據擬合不好。 適用數據類型:數值型和標稱型數據。 回歸的目的是預測數值型的目標值。最直接的辦法是依據輸人寫出一個目標值的計算公式。 假如你想要預測姐姐男友汽車的功率大小,可能會這么計算 ...
數據讀取 運行結果: K:候選對象個數,近鄰數(如找3個和自己最近的樣本) 先使用可容納旅客的數量(accommodat ...
作者:Gianluca Malato deephub翻譯組:劉欣然 當今世界正在與一個新的敵人作斗爭,那就是Covid-19病毒。 該病毒自首次在中國出現以來,在世界范圍內迅速傳播。不幸的是 ...
四、特征重要性衡量 通過上面可以發現准確率有小幅提升,但是似乎得到的結果還是不太理想。我們可以發現模型似乎優化的差不多了,使用的特征似乎也已經使用完了。准確率已經達到了瓶頸,但是如果我們還想提高精度 ...
[機器學習實戰-Logistic回歸]使用Logistic回歸預測各種實例 目錄 [機器學習實戰-Logistic回歸]使用Logistic回歸預測各種實例 本實驗代碼已經傳到gitee上,請點擊查收! 一、實驗目的 二、實驗內容與設計思想 ...
一、任務基礎 泰坦尼克號沉沒是歷史上最著名的沉船事故之一。1912年4月15日,在她的處女航中,泰坦尼克號在與冰山相撞后沉沒,在2224名乘客和機組人員中造成1502人死亡。這場聳人聽聞的悲劇震驚了 ...