机器学习基础-向量

尹成学院 2023-01-13 01:38:29

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深度学习word2vec博文的文档，整理了各位的意见，把错误的地方修改过了。

MNIST手写字符数据集，字符和标签文件分离，存储格式为Matlab格式。

支持向量回归（SVR）方法描述核心思想：用线性模型（f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b）对回归问题进行拟合确定的线性模型对应w，bw，bw，b唯一确定一个超平面wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0 不同于一般线性模型，在超平面两侧定义间隔ϵ\epsilonϵ，在间隔带内则不计算损失，当且仅当f(x)与y之间的差距的绝对值大于ϵ\epsilonϵ才计算损失通过最大化间隔带的宽度与最小化总损失来优化模型相关概念硬间隔最大容忍偏差为

本关任务：基于关卡6的数据集，构建支持向量机回归模型，输出其拟合优度，并针对测试数据AT=28.4、V=50.6、AP=1011.9、RH=80.54，预测其PE值。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。#在上一关基础，对经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集，取前600条记录作为训练数据，后90条记录作为测试数据。Y=np.load('Y.npy') #因变量，numpy数组，690个元素。

例如，如果我们有一个数据集，其中包含有关人们年龄、身高和体重的信息，则可以使用一个矩阵来表示这个数据集，其中每一行代表一个人，每一列代表一种信息（年龄、身高、体重）。矩阵和向量的乘法是线性代数中的一个重要操作，可以视为矩阵乘以矩阵的特例，其中一个矩阵是列向量或行向量。3.数据处理：在机器学习中，数据通常以矩阵形式出现，模型参数也可以用矩阵表示，因此矩阵和向量的乘法是算法实现的基础。向量加减：用于合并或比较数据点的特征，例如，在图像处理中，可能需要调整像素值（向量表示）的亮度（通过加减标量）。

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