机器学习实战项目——分类&回归.zip_机器学习实战项目案例资源-CSDN下载

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机器学习

5星 · 超过95%的资源 115 浏览量 2022-04-11 15:24:14 上传评论 2 收藏 2.23MB ZIP 举报

在本压缩包“机器学习实战项目——分类&回归.zip”中，包含的资源主要围绕着机器学习中的两类重要任务：分类和回归。我们将探讨这些概念、相关算法以及如何通过实际项目来应用它们。波士顿房价问题是常用来演示回归算法的经典数据集，它将帮助我们理解如何预测连续数值。 **机器学习基础** 机器学习是人工智能的一个分支，其目标是让计算机通过学习数据而不是编程来执行任务。在机器学习中，我们通常分为监督学习、无监督学习和半监督学习。分类和回归属于监督学习，因为它们都需要已知的输入-输出对来训练模型。 **分类** 分类是机器学习中的一个重要任务，它的目标是根据特征将数据点分配到预定义的类别中。常见的分类算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和K近邻（K-NN）。这些算法在处理二分类或多分类问题时都非常有效。 **回归** 回归分析则是预测连续数值的问题，如预测股票价格、房价或销售额。常见的回归算法有线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归以及梯度提升回归（如XGBoost和LightGBM）。这些方法用于找出输入特征与输出变量之间的最佳拟合关系。 **波士顿房价问题** 波士顿房价数据集包含了1978年波士顿郊区15个特征，如犯罪率、平均房间数等，以及对应的中位房价。这是一个回归问题，因为我们要预测的是连续的房价值。我们可以使用上述提到的回归算法，如线性回归，来构建模型并评估其性能，常用指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。 **实战步骤** 1. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值，进行特征编码或标准化。 2. **特征选择**：根据相关性或模型选择方法确定影响房价的重要特征。 3. **模型训练**：使用训练集数据训练选定的回归模型。 4. **模型验证**：用交叉验证或验证集评估模型性能。 5. **模型优化**：调整模型参数以提高预测准确性。 6. **模型测试**：最后在未见过的数据上测试模型，确保其泛化能力。 **总结** 这个压缩包提供的实战项目将帮助你深入理解分类和回归的概念，以及如何在实际问题中应用这些方法。通过波士顿房价问题的案例，你可以学习如何处理数据、选择合适的模型、评估模型性能，并最终建立一个能够预测房价的系统。这不仅能够提升你的机器学习技能，也为解决其他类似问题提供了实践基础。

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机器学习实战项目——分类&回归.zip （7个子文件）

机器学习实战项目——分类&回归

Boston.csv 31KB

Learners_Notebook_Boston_house_price.ipynb 637KB

Regression.html 1.2MB

Project Description - Machine Learning.docx 300KB

Classification.html 1.02MB

INNHotelsGroup.csv 3.09MB

Learner+Notebook+-+Project_Classification_ML .ipynb 475KB

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