本文利用SVM对UCI的IRIS数据进行了分类预测。参考博客链接：点击打开链接实验环境是Pycharm python3。实验中出现的调试问题见最后。1.获取数据首先是数据集，采用UCI的鸢尾花数据集，网址链接：点击打开链接。编辑我们点击Data Folder，显示如下编辑这个iris.data就是我们需要的数据了。点击进去，会在网页中显示数据。数据长这个样子。编辑我们将数据复
定义利用计算机的运算能力，从大量的数据中发现一个 “函数”或“模型” ，并通过它来模拟现实世界事物间的关系，从而实现预测、判断等目的。建模的过程就是机器“学习”过程。和传统程序的区别传统程序员把已知的规则定义好后输入给机器的，而机器学习则从已知数据中，通过不断试错、自我优化、自身总结，归纳出来。传统程序是程序员来定义函数，而机器学习中是机器训练出函数。标签在机器学习中，自变量x1,x2,x3,..
1、BERT简介首先需要介绍什么是自监督学习。我们知道监督学习是有明确的样本和对应的标签，将样本丢进去模型训练并且将训练结果将标签进行比较来修正模型，如下图： 而自监督学习就是没有标签也要自己创建监督学习的条件，即当前只有样本x但是没有标签，那具体的做法就是将样本x分成两部分和，其中一部分作为输入模型的样本，另一部分来作为标签：如果觉得很抽象也没关系，请继续往下阅读将会逐渐清晰这个定义。
集成学习集成学习正是使用多个个体学习器来获得比每个单独学习器更好的预测性能。性能优劣不一的个体学习器放在一块儿可能产生的是更加中庸的效果，即比最差的要好，也比最好的要差。那么集成学习如何实现“1 + 1 > 2”呢？这其实是对个体学习器提出了一些要求。一方面，个体学习器的性能要有一定的保证。如果每个个体学习器的分类精度都不高，在集成时错误的分类结果就可能占据多数，导致集成学习的效果甚至会劣于
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