[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
③机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
min_samples_split优化# min_samples_split优化 scorel = [] for i in range(2,20): RFC = RandomForestClassifier(max_depth=20,n_estimators=51,min_samples...
②机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
如何调参对于随机森林如何调参，这里给出一些好的建议，如果你是网格搜索，而且是那种毫无规则的网格搜索，那么模型跑个三天三夜也未必有结果，此外，你的机器可能没有这么好的配置，根本跑不动！在下图中，我们可以看到这些参数对Random Forest整体模型性能的影响：...
①机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
什么是集成学习？定义：本身并不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，以达到获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。高端点的说叫“博彩众长”，庸俗的说叫“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。思路：在对新的实例进行分类的时候，把若干个单个分类器集成起来&...
更新时间 2023-01-21 12:13:13
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
