机器学习实战之训练模型-多项式回归（一）
摘要：如果数据比简单的直线更为复杂，我们也可以用线性模型来拟合非线性数据。一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。 回归分析的目标是根据自变量（或自变量向量）x 的值来模拟因变量 y 的期望值。在简单的线性回归中，使用模型 �
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posted @ 2023-06-15 14:19
随笔分类 - 机器学习
sklearn之神经网络分类和回归
摘要：分类 MLPClassifier 参数说明: hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数 activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu" ‘
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posted @ 2022-05-16 17:28
深度学习基础01----决策树算法与应用详解
摘要：决策树属于监督学习的一种，是非常常用的分类方法，是机器学习中一个非常重要的算法，那么，什么是决策树？从字面上看“决策树”分为两大部分，“决策”和“树”，“决策”就是判断嘛，那“树“就是说它的形状像树，有结点有分支 如上图所示，决策树是一个类似于流程图的树结构，每个结点代表一个属性上的测试，每个分支代
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posted @ 2022-04-06 10:51
