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/// 帮我写一份大学生创新创业竞赛心得体会,大创题目是《区域产业政策对劳动收入份额的影响》,包含竞赛带来的个人成长,研究成果带来的思考,对未来的展望,1000字
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/// 帮我写一份大学生创新创业竞赛心得体会,大创题目是《区域产业政策对劳动收入份额的影响》,包含引言,竞赛中获得的学术成长,团队协作带来的深刻感悟几方面
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StarlightQAQ
///KNN分类算法针对离散标签,当输出值y为连续数据时,监督学习便是回归问题。对分类问题,一个查询点的标签预测是由它附近k近邻中占多数的标签决定;同样,某个查询点的回归值,也是由其附近k近邻的输出值决定。采用等权重条件下,查询点q的回归值可以通过下式计算获得: sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor 函数完成KNN回归问题求解。 默认等权重投票,weights = 'uniform'。如果KNN回归中考虑近邻投票权重,查询点q回归值可以通过下式计算获得: 试根据KNN回归,编程实现不同种类鸢尾花花萼长度和花萼宽度回归关系,效果图如下所示:
StarlightQAQ
/help@Tele114bot
StarlightQAQ
///已知:核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, Kernel PCA, KPCA)是主成分分析的一种扩展,KPCA允许处理非线性数据集。PCA中,数据被投影到一个新的特征空间,以便在新的坐标系中最大化数据的方差。然而,对于非线性数据,PCA可能不够灵活。KPCA使用核技巧来解决这个问题,KPCA通过应用核函数来映射原始特征空间到一个更高维度的空间,使得数据在这个新空间中可以更好地被线性分离。常用的核函数包括多项式核、高斯核、Sigmoid核。 在Scikit-learn中有sklearn.decomposition.KernelPCA()函数专门完成核PCA。试根据上面背景知识,利用这个函数中的高斯核函数完成的环形数据的核PCA分析。程序编写要求如下: (1)生成数据: (2)标准化: (3)计算欧氏距离矩阵: (4)计算核矩阵: (5)中心化: (6)特征值分解: (7)核PCA分析:
StarlightQAQ
///高斯朴素贝叶斯优化目标之一:最大化联合概率;考虑到特征条件独立这一假设,高斯朴素贝叶斯目标函数为: sklearn工具包高斯朴素贝叶斯分类算法的函数为sklearn.naive_bayes.GaussianNB。同样,这个函数常用的mehods为fit(X, y)和predit(q)。fit(X, y)用来加载样本数据,predit(q)用来预测查询点q的分类。通过sklearn高斯朴素贝叶斯分类算法得到的分类预测和决策边界。 试编程实现:鸢尾花分类预测,朴素贝叶斯决策边界,基于高斯分布。效果图如下:
StarlightQAQ
///KNN分类算法针对离散标签,当输出值y为连续数据时,监督学习便是回归问题。对分类问题,一个查询点的标签预测是由它附近k近邻中占多数的标签决定;同样,某个查询点的回归值,也是由其附近k近邻的输出值决定。采用等权重条件下,查询点q的回归值可以通过下式计算获得: sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor 函数完成KNN回归问题求解。 默认等权重投票,weights = 'uniform'。如果KNN回归中考虑近邻投票权重,查询点q回归值可以通过下式计算获得: 试根据KNN回归,编程实现不同种类鸢尾花花萼长度和花萼宽度回归关系,效果图如下所示:
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