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文档简介

基于SVM的房价预测模型,专业：管理科学与工程姓名：樊玉婷,1,SVM的基本原理波士顿房价预测,2,Svm基本原理,支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）分类（SupportVectorClassification,SVC）和回归（SupportVectorRegression,SVR）线性可分（HardMarginSVM）和非线性可分（SoftMarginSVM）,SVC线性可分,SVR,3,Svc基本原理,如何找到最优的决策边界呢？,LogisticSigmoid损失函数,“不适定问题”,4,Svc基本原理,最优决策边界泛化能力1、能将训练样本划分2、距离这两个类别的最近样本尽可能远,“泛化误差”,5,Svc基本原理,d,d,最优决策边界泛化能力好1、能将训练样本划分2、距离这两个类别的最近样本尽可能远,支持向量,margin=2d,6,Svc基本原理,d,d,到直线Ax+By=C的距离d=|+|2+2,=|+|,最优决策边界泛化能力好1、能将训练样本划分2、距离这两个类别的最近样本尽可能远,7,Svc基本原理,d,d,最优决策边界Max=|+|,最优决策边界泛化能力好1、能将训练样本划分2、距离这两个类别的最近样本尽可能远,8,Svr基本原理,线性回归MSE最小SVR回归前指定margin值，设置超参数,margin=2d,9,波士顿房价预测,CRIM：城镇人均犯罪率ZN：住宅用地所占比例INDUS：城镇中非住宅用地所占比例CHAS：查尔斯虚拟变量，用于回归分析NOX：环保指数RM：每栋住宅的房间数AGE：1940年以前建成的自主单位的比例DIS：距离5个波士顿的就业中心的加权距离RAD：距离高速公路的便利指数TAX：每一万美元的不动产税率PRTATIO：城镇中的教师学生比例B：城镇中的黑人比例LSTAT：地区中有多少房东属于低收入人群MEDV：自住房屋房价中位数（均价）,importsklearn.datasetsdatasets.load_boston()50614,10,波士顿房价预测,11,波士顿房价预测,惩罚系数C,12,波士顿房价预测,惩罚系数C深度deep
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