1.python支持向量机回归svr预测 https://blog.csdn.net/u012581541/article/details/51181041 https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/8971845.html https://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/60329731 http://www.dataivy.cn/blog/regression_with_sklearn/ 2.超参数优化 https:…

来计算其损失. 而支持向量回归则认为只要f(x)与y偏离程度不要太大,既可以认为预测正确,不用计算损失,具体的,就是设置阈值α,只计算|f(x)−y|>α的数据点的loss,如下图所示,阴影部分的数据点我们都认为该模型预测准确了,只计算阴影外的数据点的loss: 数据处理 preprocessing.scale()作用: scale()是用来对原始样本进行缩放的,范围可以自己定,一般是[0,1]或[-1,1]. 缩放的目的主要是 1)防止某个特征过大或过小,从而在训练中起的作用不平衡: 2)为了…

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝…

libsvm是著名的SVM开源组件,目前有JAVA.C/C++,.NET 等多个版本,本人使用的是2.9libsvm命名空间下主要使用类:svm_model 为模型类,通过训练或加载训练好的模型文件获得svm_parameter 为参数类,主要为支持向量机设定参数,具体参数如下:     svm_parameter.svm_type     svm类型:SVM设置类型(默认svm_parameter.C_SVC)           svm_parameter.C_SVC -- C-SVC n(…

sklearn学习总结(超全面) 关于sklearn,监督学习几种模型的对比 sklearn之样本生成make_classification,make_circles和make_moons python np.logspace(1,10,5) np.linspace() 创建等比数列,生成(start,stop)区间指定元素个数num的list,均匀分布np.logspace() log分布间距生成listnp.arange() 生成(start,stop)区间指定步长step的list num…

原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square…

sickit-learn库实现机器学习 [TOC] Iris数据集 from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() # 数据 iris.data # 种类 iris.target # 种类名称 iris.target_name 借用matplotlib绘制散点图 iris.data 中四个值分别为:萼片的长宽,花瓣的长宽 萼片的图像分布 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib…

1. 环境搭建 l  Python安装包:www.python.org l  Microsoft Visual C++ Compiler for Python l  pip(get-pip.py):pip.pypa.io/en/latest/installing.html n  pip install + 安装包          --安装包(.whl,.tar.gz,.zip) n  pip uninstall + 安装包        --卸载包 n  pip show --files +…

续上篇 1_Project Overview, Data Wrangling and Exploratory Analysis 使用不同的机器学习方法进行预测 线性回归 在这本笔记本中,将训练一个线性回归模型来预测基于历史能源数据.几个天气变量.一天中的小时.一周中的一天.周末和假期的电源能耗. 为了做到这一点,我们将把模型设定为从2012-01-01到2014-10-31的每日和每小时的能源和天气数据. %matplotlib inline import numpy as np import…

波士顿房价预测 Boston housing 这是一个波士顿房价预测的一个实战,上一次的Titantic是生存预测,其实本质上是一个分类问题,就是根据数据分为1或为0,这次的波士顿房价预测更像是预测一个连续值,当然这也是一个非常经典的机器学习案例Boston housing 如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道 @ 目录 活动背景 数据介绍 详细代码解释 导入Python Packages 读入数据 Read-In Data…