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目录AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)一、导入模块二、导入数据三、构造决策边界四、训练模型4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8)4.2 可视化4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8)4.4 训练模型(n_estimators=300, 阅读全文
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目录scikit-learn库之AdaBoost算法一、AdaBoostClassifier1.1 使用场景1.2 参数1.3 属性1.4 方法二、AdaBoostRegressor 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https:/ 阅读全文
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目录AdaBoost算法一、AdaBoost算法学习目标二、AdaBoost算法详解2.1 Boosting算法回顾2.2 AdaBoost算法2.3 AdaBoost算法目标函数优化三、AdaBoost算法流程3.1 输入3.2 输出3.3 强分类器流程3.4 强回归器流程四、AdaBoost算法 阅读全文
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目录正则化线性回归(波士顿房价预测)一、导入模块二、获取数据三、训练模型四、可视化 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 正则化线性 阅读全文
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目录对数线性回归(波士顿房价预测)一、导入模块二、获取数据三、训练模型四、可视化 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 对数线性回归 阅读全文
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目录多项式回归(波士顿房价预测)一、导入模块二、获取数据三、训练模型3.1 报告决定系数四、可视化 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.ht 阅读全文
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目录多元线性回归(波士顿房价预测)一、导入模块二、获取数据三、训练模型四、可视化五、均方误差测试 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.htm 阅读全文
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目录普通线性回归(波士顿房价预测)一、导入模块二、获取数据2.1 打印数据三、特征选择3.1 散点图矩阵3.2 关联矩阵四、训练模型五、可视化 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nic 阅读全文
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目录scikit-learn库之线性回归一、LinearRegression1.1 使用场景1.2 代码1.3 参数详解1.4 属性1.5 方法1.5.1 报告决定系数二、ARDRegression三、BayesianRidge四、ElasticNet五、ElasticNetCV六、Lasso七、L 阅读全文
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目录线性回归一、线性回归学习目标二、线性回归引入三、线性回归详解3.1 线性模型3.2 一元线性回归3.2.1 一元线性回归的目标函数3.2.2 均方误差最小化——最小二乘法3.3 多元线性回归3.3.1 均方误差最小化——最小二乘法3.3.2 均方误差最小化——牛顿法(TODO)3.3.3 均方误 阅读全文