机器学习基本模型与算法在线实验闯关

已于 2023-11-10 15:30:58 修改
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分类专栏： 头歌机器学习基本模型与算法在线实验闯关 文章标签： 机器学习 算法 支持向量机
于 2023-11-10 15:27:13 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31219971/article/details/134334210
版权

第3关：支持向量机分类模型及其应用

任务描述

本关任务：基于关卡2基础上，取数据集前600条记录作为训练数据，后90条记录作为测试数据，构建支持向量机模型，输出其模型准确率和预测准确率。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：1.获取数据和数据处理。2.训练样本与测试样本划分。3、支持向量机分类模型构建。

训练样本与测试样本划分

训练用的特征数据用x1表示，预测变量用y1表示，测试样本则分别记为x2和y2。

 

    
 
  1. x1 = x.iloc[:600,:] 
    2. 
 
  2. y1 = data.iloc[:600,15]
    3. 
 
  3. x2 = x.iloc[600:,:] 
    4. 
 
  4. y2 = data.iloc[600:,15]
    5. 

 

输出： 
 

支持向量机分类模型构建
 

支持向量机分类模型的构建具体步骤如下：
 

 

    
 
  1. （1）导入支持向量机模块svm。
    2. 
 
  2. from sklearn import svm
    3. 
 
  3. （2）利用svm创建支持向量机类`svm`。
    4. 
 
  4. clf = svm.SVC(kernel='rbf') 
    5. 
 
  5. 其中核函数可以选择线性核、多项式核、高斯核、sig核，分别用`lin
    6. 


                

        

    

  


        

            

                    
                      最低0.47元/天 解锁文章
                        
                    
            

        


    


                



	

		

			

				
					
头歌（第五章 机器学习基本模型与算法在线实验闯关）

				
			

			

				

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【代码】头歌（第五章 机器学习基本模型与算法在线实验闯关）

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
educoder机器学习基本模型与算法在线实验闯关

				
			

			

				

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本关任务：读取“银行贷款审批数据.xlsx”表，自变量为x1-x15，决策变量为y（1-同意贷款，0-不同意贷款），其中x1-x6为数值变量，x7-x15为名义变量，请对x1-x6中存在的缺失值用均值策略填充，x7-x15用最频繁值策略填充。填充的数据结构要求为数组或数据框，类型为数值类型。为了完成本关任务，你需要掌握三种缺失值处理办法：1.均值策略填充；3.最频繁值策略填充。根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现缺失值填充。平台会对你编写的代码进行测试。开始你的任务吧，祝你成功！

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
【学习机器学习】实验——模型评估与选择

				
			

			

				

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【学习机器学习】模型评估与选择
这学期的课很多都要实验啊，不过机器学习真的可以算其中比较离谱的了，不说当堂上交，就这个任务量也属实有点多。其实要到4月3号才是我们班做，提前找其他班同学要到了先用python写写，到时候可能还要用matlab重新实现。。。
0、实验总览
Ⅰ、编程实现训练数据集与测试数据集
Ⅱ、编程实现性能度量
Ⅲ、编程实现假设检验（不太会）
一、任务一
1.1 留出法
留出法原理很直观，就是按照设定的比例对原始数据随机划分成两个互斥的集合，注意训练/测试集划分要尽可能保持数据分布的一致性（其实只要是随机分的多数可以保证）
那代码实现，如果调用sklearn真的是一句话就完事儿了

			
		

	





	

		

			

				
					
Educode--机器学习基础模型与算法测试闯关实验

					
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第1关：线性回归模型应用

实现代码：

#-*-coding:utf-8-*-

'''

油气藏的储量密度Y与生油门限以下平均地温梯度X1、

生油门限以下总有机碳百分比X2、生油岩体积与沉积岩体积百分比X3、砂泥岩厚度百分比X4、

有机转化率X5有关，数据文件为“1.xlsx”,字段如下：

样本IDX1X2X3X4X5Y

（注：数据取自教材《Matlab数据分析方法》）

任务如下：

（1）利用线性回归分析命令，求出Y与5个因素之间的线性...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
sgp4模型具体算法_机器学习中算法与模型的区别

				
			

			

				

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实验1-机器学习基础算法在线练习2

				
			

			

				

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在本练习中，您将实现逻辑回归并将其应用于两个不同的数据集。还将通过将正则化加入训练算法，来提高算法的鲁棒性，并用更复杂的情形来测试模型算法。在开始练习前，需要在整个练习中，涉及如下的。

			
		

	





	

		

			

				
					
数据统计与分析基础——实验四 机器学习算法建模与求解

				
			

			

				

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实验目的：掌握使用实用软件通过各类基础的机器学习算法解决实际数据统计分析任务的能力，熟悉线性回归、SVM、kmeans、PCA等算法的调用。
实验工具：python
实验内容：
1、对于下表中的数据，对1990年-2005年内的数据建立人口自然增长率对于国民总收入、CPI增长率和人均GDP的三元线性回归模型。
#人口自然增长率对于国民总收入、CPI增长率和人均GDP的三元线性回归模型

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns


			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习训练算法十一(模型训练算法-Matlab实验)

				
			

			

				

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本文详细介绍了在机器学习中用于模型训练的四种优化算法：梯度下降法、牛顿下降法、高斯牛顿法和列文伯格-马夸尔特法（LM法）。文章首先给出了一个车辆运动模型的最小二乘问题，然后分别对每种算法进行了数学原理推导，并提供了相应的Matlab程序实现。最后，展示了每种算法的执行日志和训练结果，并对这些方法进行了比较。

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习基本模型与算法在线实验闯关头歌

					
最新发布

				
			

			

				

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### 关于机器学习基础模型与算法的在线实验闯关平台

在当前的技术教育领域，存在多个专注于机器学习基础模型与算法的在线实验闯关平台。这些平台通过提供交互式的编程环境和项目实践机会，帮助学习者深入理解并掌握核心概念和技术实现。

#### 1. Educode 平台
Educode 提供了一个名为 **机器学习基础模型与算法测试闯关实验** 的课程模块[^1]。该模块涵盖了多种经典的机器学习算法及其应用案例，包括但不限于逻辑回归、支持向量机以及神经网络等内容。学员可以通过完成一系列设计精巧的任务挑战逐步提升自己的技能水平。具体而言，在此过程中会涉及如何运用 Python 及其科学计算库 Scikit-Learn 来构建预测模型，并解决实际问题。

```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
model = LR()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
```

上述代码片段展示了基于 Scikit-Learn 实现逻辑回归的一个简单例子。

#### 2. educoder.net 资源分享
另一个值得推荐的是 educoder 网站上的 “机器学习基本模型与算法在线实验闯关” 计划[^3]。它不仅讲解理论知识还特别强调动手能力培养——即通过真实场景下的数据分析任务引导参与者灵活使用各种工具进行探索研究。例如针对含有缺失项的数据集可以采用如下所示的方法来进行有效处理：

```python
from sklearn.preprocessing import Imputer
imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
filled_data = imp.fit_transform(original_dataset)
```

这里演示了借助 `Imputer` 类型对象按照指定规则填补空白单元格的过程。

#### 3. MATLAB 应用实例分析
除了主流脚本语言外，《机器学习训练算法十一 (模型训练算法 - Matlab 实验)》文档也提供了丰富的参考资料[^2]。其中详细记录了几种常见优化技术比如梯度下降法、牛顿迭代法等背后的数学原理推导过程及其对应的 MatLab 编程实现方案。这对于希望进一步挖掘底层机制或者偏好图形界面操作的学习群体来说无疑是一份宝贵的财富。

---

### 结论
综上所述，无论是倾向于 Python 生态圈还是喜欢传统工程软件的朋友都能找到适合自身的入门途径去接触并精通现代人工智能领域的关键技术要点。建议初学者可以从简单的线性分类器起步逐渐过渡到复杂非线性的映射关系建立直至最终能够独立开发完整的端到端解决方案为止。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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