采用 Python 机器学习预测足球比赛结果视频 / 张生荣

利用Python第三方库实现预测NBA比赛结果

主要思路 (1)数据选取获取数据的链接为: https://www.basketball-reference.com/ 获取的数据内容为: 每支队伍平均每场比赛的表现统计: 每支队伍的对手平均每场比 ...

目录一.KNN算法简介二.KNN算法实现思路三.KNN算法预测城市空气质量 1. 获取数据 2. 生成测试集和训练集 3. 实现KNN算法一.KNN算法简介 KNN(K-Nearest Nei ...

目录一.决策树的特点 1.优点 2.缺点二.决策树的适用场景三.demo 一.决策树的特点 1.优点具有很好的解释性,模型可以生成可以理解的规则. 可以发现特征的重要程度. 模型的计算复杂度较 ...

目录一.Introduction 1 BP神经网络的优点 2 BP神经网络的缺点二.实现过程 1 Demo 2 基于BP神经网络的乳腺癌分类预测三.Keys 一.Introduction 1 B ...

引言近年来,随着技术的发展,机器学习和深度学习在金融资产量化研究上的应用越来越广泛和深入.目前,大量数据科学家在Kaggle网站上发布了使用机器学习/深度学习模型对股票.期货.比特币等金融资产做预测 ...

目录 1.Question? 2.Answer!——SVM 3.软间隔 4.超平面支持向量机常用于数据分类,也可以用于数据的回归预测 1.Question? 我们经常会遇到这样的问题,给你一些属于两 ...

目录一.Introduction 1 LightGBM的优点 2 LightGBM的缺点二.实现过程 1 数据集介绍 2 Coding 三.Keys LightGBM的重要参数基本参数调整针对 ...

目录读取黄金 ETF 数据定义解释变量定义因变量将数据拆分为训练和测试数据集创建线性回归模型预测黄金ETF价格绘制累积收益预测每日价格读取黄金 ETF 数据本文使用机器学习方法来预 ...

本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容,同时介绍了一些机器学习中的概念,具体如下. Logistic回归的主要目的:寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参数拟合.插值 ...

特点这是分类算法贝叶斯算法的较为简单的一种,整个贝叶斯分类算法的核心就是在求解贝叶斯方程P(y|x)＝［P(x|y)P(y)］/P(x) 而朴素贝叶斯算法就是在牺牲一定准确率的情况下强制特征x满足独 ...

一.要求二.原理决策树是一种类似于流程图的结构,其中每个内部节点代表一个属性上的"测试",每个分支代表测试的结果,每个叶节点代表一个测试结果.类标签(在计算所有属性后做出的决定 ...

一.KNN概述简单来说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定缺点:计算复杂度高.空间复杂度高适用数据范围:数值型和标称2型工作原理 ...

一.算法概述 AdaBoost 是英文 Adaptive Boosting(自适应增强)的缩写,由 Yoav Freund 和Robert Schapire 在1995年提出. AdaBoost 的自 ...

一.环境配置安装Anaconda 具体安装过程,请点击本文配置Pytorch pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tor ...

目录什么是决策树决策树组成节点的确定方法决策树基本流程决策树的常用参数代码实现决策树之分类树网格搜索在分类树上的应用分类树在合成数据的表现什么是随机森林随机森林的原理随机森林常用 ...

目录 1.集成算法 1.1袋装算法 1.1.1袋装决策树 1.1.2随机森林 1.1.3极端随机树 1.2提升算法 1.2.1AdaBoost 1.2.2随机梯度提升 1.3投票算法 2.算法调参 2 ...

目录 1.审查分类算法 1.1线性算法审查 1.1.1逻辑回归 1.1.2线性判别分析 1.2非线性算法审查 1.2.1K近邻算法 1.2.2贝叶斯分类器 1.2.4支持向量机 2.审查回归算法 2. ...

目录前言写在前面 1.什么是机器学习? 1.1 监督学习 1.2无监督学习 2.Python中的机器学习 3.必须环境安装 Anacodna安装总结前言每一次变革都由技术驱动.纵观人类历史, ...

目录一.概率知识基础 1.概率 2.联合概率 3.条件概率二.朴素贝叶斯 1.朴素贝叶斯计算方式 2.拉普拉斯平滑 3.朴素贝叶斯API 三.朴素贝叶斯算法案例 1.案例概述 2.数据获取 3.数 ...