2.4 基于因素变量的实数值预测：鲍鱼的年龄探测未爆炸的水雷数据集的工具同样可以用于回归问题。在给定物理测量值的情况下，预测鲍鱼的年龄就是此类问题的一个实例。鲍鱼的属性中包括因素属性，下面将说明属性中含有因素属性后与上例有什么不同。鲍鱼数据集的问题是根据某些测量值预测鲍鱼年龄。当然可以对鲍鱼进行切片，然后数年轮获得鲍鱼年龄的精确值，就像通过数树的年轮得到树的年龄一样。但是问题是这种方法代价比较大，
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2024-01-16 15:28:13
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鲍鱼年龄预测一、背景与目标鲍鱼的生长在贝类家族中属于比较慢的种类.从受精卵开始,长到商品规格6-8厘米,通常需要1-4年甚至更长时间.以我国的皱纹鲍为例,大约需要近3年的生长才能达到7厘米左右.鲍鱼的生长速度随年龄的增长呈下降趋势.鲍鱼壳在生长过程中会留下类似树木年轮的生长纹.生长纹的明显与否,与其所处环境季节和摄食饵料的种类有关.在生长快速的季节,生长纹明显,距离较宽;在生长缓慢的季节则相反,生
title: 机器学习实战（八） date: 2020-04-20 09:20:50 tags: [线性回归, 岭回归, 最小二乘法] categories: 机器学习实战预测数值型数据：回归分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续性数据做出预测。用线性回归找到最佳拟合直线线性回归优点：结果易于理解，计算上不复杂
缺点：对非线性的数据拟合不好
适用数据类型：数值型和标称型数据回归的目的是预测数值
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2024-08-27 17:15:39
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线性回归实现Abalone鲍鱼年龄预测 文章目录线性回归实现Abalone鲍鱼年龄预测一、环境准备数据集简介二、线性回归基础知识什么是线性回归?“最小二乘法” 求解线性回归问题三、Python代码四、结果分析 前面我们使用手动编写,后面通过sklearn第三方库来与我们手写的模型进行对比 一、环境准备原始数据集下载及说明：https://archive.ics.uci.edu/ml/datase
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2023-11-29 12:34:51
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了解鲍鱼数据数据来源https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abaloneimport pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
abalone=pd.read_csv("abalone_dataset.csv")
abalone.head() 观察sex列的取值分布情况 对
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2024-01-19 23:17:28
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一、前言前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。二、什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：HorsePower = 0.0015 * annualSalary -
文章目录0.数据集介绍1.鲍鱼数据集的读取与分析3.变量关系可视化4.属性对相关性可视化 0.数据集介绍鲍鱼数据集可以从 UC Irvine 数据仓库中获得，其 URL 是 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-earning-database/abalone/abalone.data。此数据集数据以逗号分隔，没有列头。每个列的名字存在另外一个文件中。建立预
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2024-08-17 12:17:48
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加权线性回归案例：预测鲍鱼的年龄
1.导入数据集数据集描述：import pandas as pd
import numpy as np
abalone = pd.read_table("./datas/abalone.txt",header=None)
abalone.columns=['性别','长度','直径','高度','整体重量','肉重量','内脏重量','壳重','年龄']
aba
线性回归：预测鲍鱼年龄
原创
2021-08-05 11:01:18
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《机器学习实战》8.2 线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄本文出现的所有代码，均可在github上下载：Github代码地址一、引言前面讲述了回归的基础概念，现在我们要把回归应用于真实数据。二、线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄在abalone.txt文件中记录了鲍鱼（一种水生物→__→）的年龄，这个数据来自UCI数据集合的数据。鲍鱼年龄可以从鲍鱼壳的层数推算得到。数据集下载地址：数据集下载数据集的数据如下：
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2024-08-22 11:43:37
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1.认识SVM 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。 SVM可以通过引入核函数进行非线性分类。2.SVM基本介绍情景引入:给定一些分属于两个类别的数据，如使使用一个线性
鲍鱼年龄预测 knn svm 逻辑回归
原创
2024-05-24 13:36:11
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考虑从x∈R中预测y的问题。下面最左边的图显示了将拟合到数据集的结果。我们看到数据并不是直线上的，所以拟合不是很好。 取代原来的方法，如果我们加上一个额外的特征 ，并用 来拟合数据，你会发现效果稍微好了那么一点（看中间这幅图片）。似乎可以天真地认为，我们添加的特征越多越好。然而，添加的特征太多也是很危险的：最右边的图像是使用一个五次多项式 来拟合数据的结果。我们看到
一 前言前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。二 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：HorsePower = 0.0015 * annualSalary -
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2024-01-03 12:22:21
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本次讲解的参考资料： 1.《机器学习实战》，作者：Peter Harrington 2.《机器学习》，作者：周志华 （此篇博客开头有如下内容，望各位看下） 下面开始我个人对支持向量机的讲解我们先看一下一个线性的例子。在线性二分类问题中，我们需要求得一个函数将两类进行分开，如下图，其中红线部分将黑点和蓝点分开了。 上图就是一个简单的二分类图形化的例子，那么其实支持向量机在我个人看来主要的
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2024-06-14 10:27:58
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数据集的介绍1.“鲍鱼年龄”数据集（Abalone Data Set）。是通过预测鲍鱼环，也就是鲍鱼的年轮，来推断鲍鱼寿命。该数据集来自于UCI（University of California，Irvine，UCI）提出的用于机器学习的数据库。 共有八个属性分别是：性别、长度、直径等具体的属性的介绍 方法一：利用BP 方法使用EL
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2024-09-24 15:41:10
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11月学习总结单例模式只能创建一个对象# 单例模式
class A:
__isinstace = None
def __init__(self):
print('init')
# __new__方法是为对象在内存中开辟内存空间，__init__是为该空间封装属性
def __new__(cls, *args, **kwargs):
p
原创
2023-12-26 17:30:48
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机器学习实战 鲍鱼年龄预测 knn svm 逻辑回归 有代码可运行机器学习实战 鲍鱼年龄预测 knn svm 逻辑回归 有代码可运行
原创
2022-06-26 00:54:05
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这里写目录标题1、转换说明符作用2、常用转换说明符格式说明3、进阶格式化字符指定最小宽度指定小数精度字符串模板中按 key 指定变量 1、转换说明符作用转换说明符起到格式化字符的作用，请看下面的两段代码>>> name = 'Python'
>>>> age = 30
>>>> print('我叫' + name + ',今年'
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2023-10-10 22:12:16
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