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机器学习三人行(系列七)----支持向量机实践指南(附代码)

其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似,他们都是从感知机发展而来,支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法,能够胜任线性分类器,非线性分类器,线性回归问题,非线性回归问题中,甚至是离群值检测中,是应用最广泛的机器学习算法之一,本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理,下图是对鸢尾花数据集分类,可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来,因为该数据集是线性可分的,左图是三种可能的分类方式,虚线基本没有办法将两种类别划分,另外

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机器学习三人行-支持向量机实践指南

关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章。 文末查看本文代码关键字,公众号回复关键字下载代码。 其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似,他们都是从感知机发展而来,支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法,能够胜任线性分类器,非线性分类器,线性回归问题,非线性回归问题中,甚至是离群值检测中,是应用最广泛的机器学习算法之一,本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理,下图是对鸢尾花数据集分类,可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出

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软件开发成本评估或估算过程中工期的估算包括哪些步骤?

软件开发成本评估或估算过程中软件项目工期的估算内容有哪些?估算软件工期包括哪些步骤?   在估算工期时应包含如下步骤:   a)    根据工作量估算结果和资源情况,对工作任务进行分解并制订工作时间表。在制订工作时间表时,应充分考虑如下因素:   ——关键路径任务约束对工期的影响。如用户参与需求沟通活动的资源投入情况、委托方对试运行周期的要求等;   ——识别干系人,并理解他们对项目的影响力也是至关重要的,不同的项目干系人可能对哪个因素最重要有不同的看法,从而使问题更加复杂,如果这项工作没有做好,将可能导致项目工期延长或成本显著提高。例如,没有及时将法律部门作为重要的干系人,就会导致因重新考虑法律要求而造成工期延误或费用增加。    b)    利用基准数据估算合理的工期范围。可利用基准数据,建立“工作量-工期”模型,使用方程法估算合理的工期范围;也可使用类比法,估算合理的工期范围;   在掌握大量数据的基础上,可利用回归分析法,通过数理统计方法建立因变量(工期)与自变量(工作量)之间的回归关系函数表达式,即回归方程。建立了“工作量-工期”模型后,可利用此模型对项目工期进行预测,预测结果建议作为参考,不要直接用于制定项目计划,需按a)描述考虑项目具体因素进行调整。   回归分析法有多种类型。依据相关关系中自变量的个数不同分类,可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。在一元回归分析预测法中,自变量只有一个,在多元回归分析预测法中,自变量有两个以上。依据自变量和因变量之间的相关关系不同,可分为线性回归预测和非线性回归预测。通过行业数据统计的“工作量-工期”关系如图ⅰ所示,图中表达了一元非线性回归方程:

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