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目录梯度提升算法代码(鸢尾花分类)+交叉验证调参一、导入模块二、导入数据三、构造决策边界四、训练模型4.1 可视化五、交叉验证训练模型5.1 找到合适n_estimators5.2 找到合适max_depth和min_samples_split5.3 使用最优参数训练模型5.4 使用非最优..
目录kd树(鸢尾花分类)一、导入模块二、获取数据三、构建决策边界四、训练模型五、可视化kd树(鸢尾花分类)一、导入模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.colors import ListedColormapfrom matplotlib.f..
目录线性支持向量机(鸢尾花分类)一、导入模块二、获取数据三、构建决策边界四、线性可分支持向量机4.1 训练模型4.2 可视化五、线性支持向量机5.1 训练模型(C=0.01)5.2 可视化5.3 训练模型(C=100)5.4 可视化更新、更全的《机器学习》的更新网站,更..
目录感知机对偶形式(鸢尾花分类)一、导入模块二、获取数据三、训练模型四、可视化五、运行感知机对偶形式(鸢尾花分类)一、导入模块from matplotlib.font_manager import FontPropertiesimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np..
目录Logistic回归(鸢尾花分类)一、导入模块二、获取数据三、构建决策边界四、训练模型4.1 C参数与权重系数的关系五、可视化更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.c..
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