PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（下）
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（上）：https://developer.aliyun.com/article/1492254 基于对我们有用的 WOE 分析变量是：pdays、previous、job、housing、balance、month、duration、poutcome、con...
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（上）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26219 银行数据集 我们的数据集描述 该数据（查看文末了解数据获取方式）与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”...
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-4
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-3 https://developer.aliyun.com/article/1489342 KNN近邻 classifier = KNe...
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PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2 https://developer.aliyun.com/article/1489341 交叉验证 经过所有准备工作，我们终于可以将数据集拆分为训练集和测试集。 算法的实现 逻辑回归 ...
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-1 https://developer.aliyun.com/article/1489340 分类总结 我们制作仅包含分类变量的数据子集，以便更轻松地绘制箱线图 ...
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-1
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26219 银行数据集 我们的数据集描述 该数据（查看文末了解数据获取方式）与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅。 y - 客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'） 我们的...
探索机器学习中的支持向量机（SVM）算法
在机器学习的众多算法中，支持向量机（SM）因其强大的理论基础出色的分类效果而广受欢迎。SVM是一种监督学习模型，主要用于二分类问题，但也可通过特定技巧扩展到多分类任务。其核心思想是找到一个超平面，以最大化两个类别之间的边界，从而获得最佳分类效果。 SVM基础理论 SVM的基础是寻找一个最优的决策边界...
探索机器学习中的支持向量机（SVM）算法
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）自20世纪90年代被提出以来，已成为机器学习领域的一项基石技术。SVM以其优雅的数学形式、强大的理论基础和在多种实际问题上的优秀表现而广受欢迎。在这篇技术分享中，我们将一探究竟，了解SVM是如何工作的，以及它在现实世界中的应用。 首先ÿ...
GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定
支持向量机方法 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定决策边界，并根据支持向量的位置进行分类。 SVM方法的具体步骤如下： 1. 数据准备：...
【机器学习】支持向量机SVM综述
对两类样本点进行分类，如下图，有a线、b线、c线三条线都可以将两类样本点很好的分开类，我们可以观察到b线将两类样本点分类最好，原因是我们训练出来的分类模型主要应用到未知样本中，虽然a、b、c三条线将训练集都很好的分开类，但是当三个模型应用到新样本中时，b线抗干扰能力最强，也就是泛化能力最好，样本变化一些关系不大，一样能被正确的分类。那么如何确定b线的位置呢？我们可以使用支持向量机SVM来确定b线....
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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