机器学习回归算法的实现（Regression，数据源：Wine Quality）

克洛伊·帕克 2023-01-13 02:07:09

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Python----数据分析-使用scikit-learn构建模型实训（wine数据集、wine_quality数据）
Python----数据分析-使用scikit-learn构建模型实训（wine数据集、wine_quality数据） 目录： 实训1 使用 sklearn处理wine和wine_quality数据集 实训2 构建基于wine数据集的k- Means聚类模型 实训3 构建基于wine数据集的SVM分类模型 实训4 构建基于wine_quality数据集的回归模型 wine数据集包含来自3种不同起源的葡萄酒的共178条记录。13个属性是葡萄酒的13种化学成分。通过化学分析可以来推断葡萄酒的起源。值得一提
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
机器学习案例之Python中通过RF预测红酒质量
通过RF预测红酒质量 从UCI上获取到了一份winequality的数据来作为小练习的数据源 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine ，想通过红酒的特征来预测红酒的质量。最后通过随机森林和集成学习的方法，将预测的正确率提升到了90%。 数据集信息： 这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。该分析确定...
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1.背景介绍 数据挖掘是一种利用计算机科学方法来从大量数据中发现新的、有价值的信息和知识的过程。数据挖掘的目标是从现有数据中发现新的、有价值的信息和知识，以便于更好地支持决策过程。数据挖掘可以应用于各种领域，如医疗保健、金融、电子商务、市场营销、人力资源等。 机器学习是数据挖掘的一个子领域，它涉及到计算机程序通过学习自主地从数据中获取经验的方法。机器学习的目标是让计算机程序能够从数据中自主地学...
机器学习理论大全
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。1.1.1机器学习背景伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
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