12 2018 档案

期末大作业
摘要：一、boston房价预测 1. 读取数据集 2. 训练集与测试集划分 3. 线性回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 4. 多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 5. 比较线性模型与非线性模型的性能，并说明原因。 线性回归模型，是利用数理统计 阅读全文
posted @ 2018-12-24 00:17 Queena-R 阅读(435) 评论(0) 推荐(0)
回归模型与房价预测
摘要：1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 3. 多元线性回归模型，建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏，并图形化显示检查结果。 4. 一元多项式回归模型，建立一个变量与房价之间的预测模型，并图形化显示。 阅读全文
posted @ 2018-12-13 09:03 Queena-R 阅读(392) 评论(0) 推荐(0)
朴素贝叶斯应用：垃圾邮件分类
摘要：#导包 import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import csv import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature... 阅读全文
posted @ 2018-12-06 08:29 Queena-R 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)