波士顿房价数据集

支持向量机SVM 分类和回归的实例

支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。这里先不讲解原理，通过两个实例介绍一下SVM在机器学习中的作用和使用方法。SVM也是...

Python scikit-learn机器学习教程

以下是scikit-learn的快速入门教程，涵盖机器学习的基本流程和常见操作，帮助你快速上手使用Python进行机器学习任务。1.环境安装bashpipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn2.加载数据Scikit-learn提供内置数据集：...

【机器学习】SVM支持向量机

一、SVM相关概念1.1通俗易懂的SVM算法描述SVM（支撑向量机）呢，简单来说就是在两类数据中间找一条“最宽的路”。这条路的中间线就是用来分类的边界（也叫“决策边界”），路越宽，分类的效果就越好。核心思想就是找“最宽的路”（最大间隔）：假设这两类数据是路上的两群行人，SVM的目标就是在这...

Python NumPy库详解与应用

以下是scikit-learn的快速入门教程，涵盖机器学习的基本流程和常见操作，帮助你快速上手使用Python进行机器学习任务。1.环境安装bashpipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn2.加载数据Scikit-learn提供内置数据集：...

Python回归预测建模实战-决策树预测房价(附源码和实现效果)

机器学习在预测方面的应用，根据预测值变量的类型可以分为分类问题（预测值是离散型）和回归问题（预测值是连续型），前面我们介绍了机器学习建模处理了分类问题（具体见之前的文章），接下来我们以波斯顿房价数据集为例，做一个回归预测系列的建模文章。实现功能：使用sklearn提供的决策树（DecisionTre...

HyperparameterHunter 3.0:一文教你学会自动化特征工程

选自TowardsDataScience作者：HunterMcGushion机器之心编译参与：NurhachuNull、一鸣本文介绍了一个GitHub开源项目——HyperparameterHunter3.0。开发者可以使用这一工具自动化地进行特征工程。欢迎使用Hyperparamete...

K近邻回归算法预测波士顿房价

在回归分析中，我们主要使用回归分析方法做预测，虽然使用Excel和python两个工具来做，但是结果的拟合度都是在0.74附近，都不是很理想，这次我们来使用K近邻回归算法来预测一下。很多人有疑问，k近邻算法不是分类算法吗？是分类算法不假，也可以做回归算法，主要是针对连续型变量数据。什么是K近邻算法所...

波士顿房价预测案例

导入相关库%matplotlibinlineimportnumpyasnp#pandas读取.csv文件importpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_boston#train_test_split函数用于数据集划分fromskle...

竞赛大杀器xgboost，波士顿房价预测

文章转载自公众号DC黑板报，作者逗汁儿经常出入DC竞赛、kaggle、天池等大数据比赛的同学应该很了解xgboost这座大山。几乎所有的比赛都绕不过它，可能只需要这一个库，在比赛中就可以得到很高的分数，究竟是为什么呢？那么就来窥探一下它的庐山真面目吧。起源xgboost的全称是eXt...

sklearn 实现线性回归——波士顿房价预测

在机器学习线性回归原理介绍和功能实现中介绍了线性回归的原理和编码实现，本文用代码展示一下用机器学习框架sklearn实现线性回归。导入库文件，参考注释#使用sklearn估计器构建>线性回归模型#加载所需函数importnumpyasnpimportpandasaspd...