随笔分类 - 机器学习
摘要:# coding=gbk import time from sklearn import metrics import pickle as pickle import pandas as pd '''实现对'NB', 'KNN', 'LR', 'trees', 'tree', 'SVM','SVMCV'模型的简单调用。''' # Multinomial Naive Bayes Classif...
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摘要:一、简单的支持向量分类(完全线性可分的数据) 1、线性分类SVM:用线或者面完全分割,用硬间隔就行。 2、有异常点的不能用简单的线性分割,用软间隔进行处理:容忍部分错误分类。如下图 二、复杂SVM分类(处理完全线性不可分的数据) 1、将低维数据映射到高维(核函数) K(x,z)=ϕ(xi)∙ϕ(xj
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摘要:下面列举一些数据预处理的函数,方便以后查看,本人菜鸟一枚,如有不正之处请予以更正。 1 train.head(5) #显示前5行数据 2 train.tail(5) #显示后5行 3 train.columns #查看列名 4 train.info() #查看各字段的信息 5 train.shape
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