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30分钟学会用scikit-learn的基本回归方法(线性、决策树、SVM、KNN,Adaboost和GBRT)
决策树
前言:本教程主要使用了numpy的最最基本的功能,用于生成数据,matplotlib用于绘图,scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们(我也不熟悉),没关系,看看numpy和matplotlib最简单的教程就够了。我们这个教程的程序不超过50行。 1. 数据准备 为了实验用,我自己写了一个二元函数,y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。 其中x1的取值范围是0~50,x2的取值范围是-10~10,x1和x2的训练集一共有500个,测试集有1
朱晓霞
2018-07-20
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