[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。

机器学习——降维算法PCA
以下是使用PCA算法处理实际问题的例子,同样使用鸢尾花数据集,目的依旧是完成降维任务基本的流程如下:1.数据预处理,只有数值数据才可以进行PCA降维2.计算样本数据的协方差方阵3.求解协方差矩阵的特征值和特征向量4.将特征值按照从大到小的顺序排列,选择其中较大的K个,然后将其对应的K个特征向量组成投...

【人工智能】机器学习及与智能数据处理之降维算法PCA及其应用手写字体识别以及【自定义数据集】
降维算法PCA及其应用利用PCA算法实现手写字体识别,要求:1、实现手写数字数据集的降维;2、比较两个模型(64维和10维)的准确率;3、对两个模型分别进行10次10折交叉验证,绘制评分对比曲线。实验步骤1. 导入数据集from sklearn.datasets import load_digits...
更新时间 2023-04-18 14:43:40
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。