1.數(shù)據(jù)預(yù)處理 2.特征選擇 3.XGBoost參數(shù)優(yōu)化 4.誤差測試 數(shù)據(jù)預(yù)處理 1.查看缺失值 ''' from xgboost import XGBRegressor ...
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sofa公共自行車數(shù)量預(yù)測-XGBoost優(yōu)化 -
機器學(xué)習(xí)第三章課后習(xí)題3.1 試析在什么情形下式 (3.2) 中不必考慮偏置項 b. 1、訓(xùn)練樣本中存在屬性為固定值（常量），wxi等價于偏置項b 2、分析屬性值的變動對標志值的影響程度時，不用考...
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機器學(xué)習(xí)第六章支持向量機學(xué)習(xí)筆記基本概念 劃分超平面：通過一個線性方程來分類訓(xùn)練樣本 支持向量：使劃分超平面的劃分結(jié)果正確的距離超平面最近的訓(xùn)練樣例 間隔： 兩個異類支持向量到超平面的距離之和 SVM（支持...
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機器學(xué)習(xí)第六章支持向量機學(xué)習(xí)筆記1.如何為一個訓(xùn)練集找到可以劃分不同類別樣本的劃分超平面 劃分超平面那可以通過一個線性方程來描述 使劃分超平面的劃分結(jié)果正確的訓(xùn)練樣例稱為 支持向量 ...
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機器學(xué)習(xí)第五章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的 簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實 世界物體所作出的交互反應(yīng) 神經(jīng)元接受其他神經(jīng)帶權(quán)重的信號當，當輸入...
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機器學(xué)習(xí)第四章決策樹學(xué)習(xí)筆記流程 根結(jié)點 包含樣本全集 結(jié)點 對應(yīng)一個屬性測試 子結(jié)點 包含結(jié)點中屬性測試的結(jié)果 葉結(jié)點 對應(yīng)決策結(jié)果 決策樹需進行學(xué)習(xí)過程和預(yù)測過程 學(xué)習(xí)過程：通過對訓(xùn)練樣本的分析來確...
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機器學(xué)習(xí)第三章線性模型學(xué)習(xí)筆記線性回歸試圖學(xué)得一個線性模型以盡可能準確地預(yù)測實值輸出標記. 線性模型的基本形式為f(x) = ω1 X 1 + ω2 X 2 十 ...+ωdXd + b 各屬性的取值加權(quán)...
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機器學(xué)習(xí)第二章學(xué)習(xí)筆記一、什么是錯誤率 通常我們把分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例稱為"錯誤率" ，即如果在 m 個樣本中有 α 個樣本分類錯誤，則錯誤率 E= α/m; 相應(yīng)的， 1 一 α/m...
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機器學(xué)習(xí)第一章
第一章主要對機器學(xué)習(xí)的基本術(shù)語，目的及原理做了簡單闡述 1. 機器學(xué)習(xí)的目的：通過經(jīng)驗對新情況做出預(yù)判 機器學(xué)習(xí)研究如何通過計算（產(chǎn)生模型）的手段，利用經(jīng)驗（數(shù)據(jù)）來改善系統(tǒng)...