ML之SVM(三种)：基于三种SVM(linearSVR、polySVR、RBFSVR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能 / 开普饭

这是生信技能树一文系列推文,前面的目录: 一文学会WGCNA分析一文看懂主成分分析 SVM 背景知识支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,就是 ...

Feature Engineering, 称之为特征工程,属于机器学习中数据预处理阶段的重要内容,细分为以下两大类内容 1. Feature Extraction, 特征提取,从文本,图像等原始数据中 ...

大家都知道Python,但是应该很少有人听过dython,dython是python中的一款数据建模库.尽管已经有了scikit-learn.statsmodels.seaborn等非常优秀的数据建模 ...

这是一篇关于机器学习工具包Scikit-learn的入门级读物.对于程序员来说,机器学习的重要性毋庸赘言.也许你还没有开始,也许曾经失败过,都没有关系,你将在这里找到或者重拾自信.只要粗通Python ...

ML之LiR&SGDR:基于二种算法(LiR.SGDR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能输出结果 Boston House Prices ...

ML之kNN(两种):基于两种kNN(平均回归.加权回归)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能输出结果 Boston House Prices dat ...

ML之DT&RFR&ExtraTR&GBR:基于四种算法(DT.RFR.ExtraTR.GBR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自 ...

ML之回归预测:利用13种机器学习算法对Boston(波士顿房价)数据集[13+1,506]进行回归预测(房价预测)来比较各模型性能导读通过利用13种机器学习算法,分别是LiR.kNN.SVR.D ...

ML之RF&DT:利用RF(RFR).DT(DTR)两种算法实现对boston(波士顿房价)数据集进行训练并预测输出结果 1.两种算法的预测结果 2.回归树的可视化实现代码 boston_ ...

ML之LiR&DNN&EL:基于skflow的LiR.DNN.sklearn的RF对Boston(波士顿房价)数据集进行回归预测(房价) 输出结果设计思路核心代码 tf_lr = ...

ML之LiR&2PolyR:使用线性回归LiR.二次多项式回归2PolyR模型在披萨数据集上拟合(train).价格回归预测(test) 输出结果设计思路核心代码 poly2 = Poly ...

ML之xgboost:利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集[特征列分段→独热编码]进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分导读对Boston(波士顿房价)数据集进行特征工程,分 ...

EL之DT&RF&GBT:基于三种算法(DT.RF.GBT)对泰坦尼克号乘客数据集进行二分类(是否获救)预测并对比各自性能输出结果设计思路核心代码 vec = DictVecto ...

ML之SVM(三种)：基于三种SVM(linearSVR、polySVR、RBFSVR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能