浪子寒的策略空间

数据集采用阿里巴巴天池项目中的“渔船轨迹数据”本数据集为h5数据，运行代码目录结构如下代码如下：import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport pickl

直入正题，一元线性回归就是一次函数，即y=kx+b在线性函数中，x就是自变量，即模型需要输入的数据，y就是因变量，即我们需要预测的值我们如何拟合一条符合数据变化趋势的曲线呢？这就要涉及误差值了，因为拟合出来的曲线能否代表数据特征，我们需要一个评判标准曲线绝对无法完全拟合到每一个数据点上，但是我们能在这种拟合中寻找最优的那条曲线，评判依据就是误差值，什么是这里的误差值呢？在这里...

初次尝试编写的支持向量机实例大名鼎鼎的鸢尾花分类也比较适合我这种新手# -*- coding:utf-8 -*-# Project： machine_learning# File: SVM_Demo.py# Author: Poet# Time: 2019/3/3 12:11# Digest: Noneimport numpy as npfrom sklearn import ...