一、算法和背景介绍 关于XGBoost的算法原理,已经进行了介绍与总结,相关内容可参考【机器学习(一)】分类和回归任务-XGBoost算法-Sentosa_DSML社区版一文。本文以预测二手车的交易价格为目标,通过Python代码和Sentosa_DSML社区版分别实现构建XGBoost回归预测模型,并对模型进行评估,包括评估指标的选择与分析。最后得出实验结论,...
用机器来做学习的话,它也能够通过算法自动去感知到这些向量之间的距离,然后将它们彼此之间那些靠得近的分在一起以区别于其他类簇。 在用机器做聚类学习的时候,我们每种算法都对应有相应的计算原则,可以把输入的各种看上去彼此“相近”的向量分在一个群组中。然后下一步,人们通常更有针对性地去研究每一组聚在一...
## 本目录主要是回归算法的一些案例实现 1、最小二乘法:功率与电流的线性关系 - 01_最小二乘法.py 2、家庭用电预测:时间与功率的线性关系 - 02_家庭用电预测.py 3、家庭用电预测:功率与电流的线性关系 - 03_家庭用电预测.py 4、家庭用电预测:时间与电压的线性关系 - 04_家庭用电预测.py 5、家庭用...
pip install lxml #用于网页解析 pip install requests #用于发送http请求 pip install numpy #用于科学计算 pip install sklearn #机器学习库 为了简化问题,可图形化表示,采用2个方案,相互独立 采用单个特征(面积)进行训练,可图形表示 采用两个特征(面积,卧室数量)进行训练,可图形表示,可推广到多特征 1. 采用单...
【机器学习数据挖掘】轻松自学机器学习算法:线性回归、聚类、SVM、决策树、KNN、神经网络等,概念与案例、数学推导共计64条视频,包括:2、3.ML01c、4.ML01d等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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实际上,大量金融、贸易乃至搞技术的公司,一直在积极研究股市的动作和股价预测。他们开发了多种用机器学习技术预测股价的方法。本章,我们将重点学习线性回归、回归树、回归森林和支持向量回归这几种流行的回归算法,用它们解决这个价值高达数十亿(甚至万亿)美元的问题。
百度试题 结果1 题目以下()不属于机器学习中基于实例学习方法。 A. 局部加权回归法 B. K近邻方法 C. 基于案例的推理 D. ID3算法 相关知识点: 试题来源: 解析 D