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12 2018 档案

期末大作业
摘要:一、Boston房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 划分数据集 3.线性回归模型:建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏。 4. 多项式回归模型:建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏。 5. 比较线性模型与非线性模型的性能,并说明原因。 答: 二、中文文本分类 阅读全文

posted @ 2018-12-20 19:14 sakitam! 阅读(169) 评论(0) 推荐(0) 编辑

回归模型与房价预测
摘要:1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示。 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果。 4. 一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示。 1. 导入bos 阅读全文

posted @ 2018-12-13 09:10 sakitam! 阅读(821) 评论(0) 推荐(0) 编辑

朴素贝叶斯应用:垃圾邮件分类
摘要:1. 数据准备:收集数据与读取 2. 数据预处理:处理数据 3. 训练集与测试集:将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征,将文本解析为词向量 。 5. 训练模型:建立模型,用训练数据训练模型。即根据训练样本集,计算词项出现的概率P(xi|y),后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 阅读全文

posted @ 2018-12-06 09:02 sakitam! 阅读(361) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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