python机器学习笔记（六、核支持向量机）-爱代码爱编程
核支持向量机（kernelized support vector machine）简称SVM，支持向量机可以用于分类，也可以用于回归，分类在SVC中实现，回归在SVR中实现。 1. 线性模型与非线性特征 线性模型在低维空间中的应用非常受限，因为线和平面的灵活性有限。有一 种方法可以让线性模型更加灵活，就是添加更多的特征--例如，添加输入特征的交互项或多
基于ssm点餐平台系统论文-爱代码爱编程
摘 要 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本点餐平台系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这
基于scikit-爱代码爱编程
本章节分为详情介绍、信息扩展、完整代码、引用四部分。若需要直接使用代码运行，请直接跳转完整代码部分 一 详情介绍 1 scikit-learn库介绍 中文官网地址：scikit-learn中文社区 英文官网地址：scikit-learn英文社区 scikit-learn（也称s
七大机器学习常用库一次讲清楚（tensorflow|scikit-爱代码爱编程
机器学习的研究和学习必须使用Python开发库，面对很多个机器学习的Python库或者框架，我们是不是傻傻的分不清，这个那个到底是做什么，什么时候用这个，什么时候用那个，他们各自的优势劣势都有哪些，这篇文章就给大家逐一剖析，让小伙伴们在见到他们的时候能够如数家珍般的讲出来。
前端网页怎么提交后台：深入解析与实践指南_前端上报到后台解决方案-爱代码爱编程
前端网页怎么提交后台：深入解析与实践指南 在网页开发中，前端与后台的交互是至关重要的一环。前端网页如何有效地提交数据至后台，是每一个开发者都需要掌握的核心技能。本文将从四个方面、五个方面、六个方面和七个方面，深入解析前端网页提交后台的奥秘，帮助您在实际开发中游刃有余。 四个方面：理解前端与后台的交互机制 首先，我们需要明确前端与后台的交互是基于HTT
【机器学习】基于svm、逻辑回归和cnn的手写数字识别：性能对比与应用分析-爱代码爱编程
基于SVM、逻辑回归和CNN的手写数字识别：性能对比与应用分析 1 基于SVM对手写数字识别2 基于逻辑回归对手写数字进行识别3 基于CNN对手写数字进行识别总结对比分析 1 基于SVM对手写数字识别
【计算机毕设】基于spark猫眼电影票房数据分析预测推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅-爱代码爱编程
目录 【计算机毕设】基于Spark猫眼电影票房数据分析预测推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅ 一、项目背景 二、研究目的 三、项目意义 四、项目功能 五、项目创新点 六、开发技术介绍 七、算法介绍 八、数据纬度字段 九、数据纬度字段 十、启动文档 十一、开发笔记 十二、虚拟机启动步骤
【机器学习】（10） -爱代码爱编程
文章目录 决策树一、基本定义二、学习过程三、剪枝处理四、决策树的特点五、构建模型训练模型测试模型 总结 决策树 机器学习中的决策树算法是一种基本的分类与回归方法，它通过树状结构建立决策
lasso regression （lasso）-爱代码爱编程
一、前言 在上一篇《机器学习论文复现实战---linear regression》中通过Pearson 相关性分析，去除了2个高相关性特征 "PN" 和 "AN" ，数据维度变为890*25。（数据集地址） 这里我们不做如何前期处理，直接就将数据放入Lasso模型中进行训练了。 二、模型训练过程 2.1 导入Pyt
ridge regression（岭回归） -爱代码爱编程
一、前言 在《机器学习论文复现实战---linear regression》中通过Pearson 相关性分析，去除了2个高相关性特征 "PN" 和 "AN" ，数据维度变为890*25。（数据集地址） 这里我们不做任何前期处理，直接就将数据放入 Ridge 模型中进行训练了。 二、模型训练过程 2.1 导入Pyth
安装 -爱代码爱编程
如何在本地运行Zipline回测框架：详细指南 本文介绍了如何在本地机器上运行Zipline回测框架，并提供了详细的步骤。Zipline是一款强大的开源回测框架，被认为是目前最好的回测工具之一。 Zipline的优势： 强大的回测功能，支持自定义市场、数据源和策略。可以用于回测各种资产，包括股票、期货、比特币等。 运行Zipline的挑战： 安装
windows安装cupy报error c3615错误_cupy安装失败-爱代码爱编程
CuPy简介 CuPy 是基于 CUDA 实现与 NumPy 兼容的多维数组的实现。 CuPy 由核心多维数组类 cupy.ndarray 和许多函数组成。 它支持 numpy.ndarray 接口的子集。 问题出现 Windows 环境下安装CuPy pip install cupy 在编译CUDA的.cu文件文件时出现C3615错误，本地
sklearn教程：boston波士顿房价数据集_sklearn波士顿房价数据集-爱代码爱编程
文章目录 数据集介绍 导入库 划分训练集测试集 导入DataFrame
scikit-爱代码爱编程
scikit-learn数据标准化 数据预处理是指在对数据进行分析或建模之前，对原始数据进行清洗、转换和整理的一系列操作步骤。其目的是使数据变得更加适合用于后续的统计分析、数据挖掘或机器学习任务。 数据预处理的主
python 之scikit-爱代码爱编程
Scikit-learn 提供了多种度量指标（metrics）来评估分类、回归、聚类等机器学习任务的性能。这些度量指标有助于判断模型的表现和优化模型参数。下面将详细介绍一些常用的度量指标及其适用情况。 1、分类任务的度量指标 准确率（Accuracy） from sklearn.metrics import accuracy_score y_true
importerror: `load_boston` has been removed from scikit-爱代码爱编程
下面算法中选取房间数RM作为特征变量，房价PRICE作为目标变量，通过使用Scikit-learn中内置的回归模型对“美国波斯顿房价”数据进行预测，最终给出房价PRICE的预测。 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston import m
【人工智能】python常用库-爱代码爱编程
Scikit-learn 是一个功能强大的机器学习库，支持数据预处理、分类、回归、聚类、降维等功能，广泛用于模型开发与评估。以下是 Scikit-learn 的常用方法及详细说明。 1. 安装与导入 安装 Scikit-learn： pip install scikit-learn 导入基本模块： import numpy as np im
使用其数据集来演示交叉验证时，load_boston` has been removed from scikit-爱代码爱编程
原代码： from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np # 加载数据 data = load_b
【机器学习】8. 逻辑斯蒂回归 logistic function(sigmoid),cross-爱代码爱编程
Logistic function 线性分类器Logistic function (sigmoid)极大似然估计Log-likelihood loss 线性分类器 Logistic regressi
importerror: `load_boston` has been removed from scikit-爱代码爱编程
这个错误表明，自sklearn库在1.2版本更新后就没有波士顿房价这个数据集。 解决方案： 1）将波士顿房价数据集下载到本地（https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/e80ee/overview?utm_source=document_gitcode&in