通过对工业蒸汽数据进行异常值处理、特征工程和模型训练(使用了xgboost、GBDT、随机森林、贝叶斯线性回归、LightGBM、决策树回归和Lasso回归算法),最终得到了mse为0.1365的结果。此篇文章将详细介绍这个机器学习应用实例。
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支持向量机(SVM)是一种应用广泛的机器学习算法,它适用于分类和回归任务。本文将重点介绍SVM回归预测算法在机器学习中的应用,包括SVM回归预测算法的基本原理、工作流程、优化策略以及应用实例。在本文中
pure-predict:纯Python中的机器学习预测
基于机器学习的煤矿突水预测方法
这个文档主要是为了我的博文一个案例准备的数据,由于不好编辑,所以上传,供各位学习
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第1章 分析与数据科学1 第2章 广告与促销10 第3章 偏好与选择24 第4章 购物篮分析31 第5章 经济数据分析42 第6章 运营管理56 第7章 文本分析72 第8章 情感分析93 第9章 体
机器学习算法进行非时间序列的房价预测,多模型融合为主要思想,提升算法Xgboost
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本文介绍机器学习数据集和房价预测模型的应用,同时含有经过百度飞桨重写的房价预测模型。此模型可以根据机器学习数据集提供的数据进行学习,从而预测房价。更多详细信息请参考文中内容。
这个机器学习项目利用UCI学生成绩数据集,预测学生的期末考试成绩。学生在日益分散的注意力下,面临越来越大的学业压力。通过使用机器学习技术,如支持向量机、线性回归和决策树等,我们能够准确预测学生的未来成
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