2021-11-08 基于支持向量机的分类预测 机器学习 天池机器学习入门 1 前言 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一个非常优雅的算法,具有非常完善的数学理论,常用于数据分类,也可以用于数据的回归预测中,由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧,在上世纪
2021-11-08 基于BP神经网络的预测 机器学习 天池机器学习入门 机器学习算法(八):基于BP神经网络的预测¶ 1.前言:算法简介和应用 1.1.算法简介 BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练
2021-11-08 基于决策树的分类预测 机器学习 天池机器学习入门 1 逻决策树的介绍和应用 1.1 决策树的介绍 决策树是一种常见的分类模型,在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分,这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中,女方通常
2021-11-08 基于线性判别模型的分类 机器学习 天池机器学习入门 1.前言:LDA算法简介和应用 1.1.算法简介 线性判别模型(LDA)在模式识别领域(比如人脸识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。P
2021-11-08 基于逻辑回归的分类预测 机器学习 天池机器学习入门 机器学习算法(一): 基于逻辑回归的分类预测 逻辑回归的介绍和应用 1.1 逻辑回归的介绍 逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之
2021-11-08 基于LightGBM的分类预测 机器学习 天池机器学习入门 1. 基于LightGBM的分类预测 1.1 LightGBM的介绍 LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统,是微软旗下DMKT的一个开源项目,由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款
2021-11-08 基于XGBoost的分类预测 机器学习 天池机器学习入门 1. 实验室介绍 1.1 XGBoost的介绍 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型,而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现
2021-11-08 工业蒸汽数据分析 机器学习 天池机器学习入门 导入数据探索的工具包 1234567891011import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom s