本项目为机器学习课程作业，包含完整源代码、相关数据集及分析报告，展示了模型训练与评估过程。
1. 使用核技巧来扩展逻辑回归方法，从而产生“核逻辑回归”。
2. 在一个室内环境中利用Zigbee、BLE（蓝牙低能耗）以及WIFI无线技术，在三个特定位置设置锚节点A、B和C，并且这些点的坐标已知。通过测量小红点处接收到的RSSI值来标定各小红点的位置，进而建立一个小红点的位置字典。一共有49个小红点需要定位。采用支持向量回归（SVR）方法，在三种无线技术场景下训练模型，以“RSSI”作为输入，“位置信息”为输出。
以下是使用Python实现上述功能的示例代码和结果评价：
```python
from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
# 假设已知数据如下：
rssis = [] # 存储所有小红点处测量到的不同无线技术RSSI值，维度为(49,3)
positions = [] # 小红点位置信息，这里假设是2D坐标(x,y)，所以维度为 (49,2)
# 训练模型
def train_svr(rssis, positions):
svr_rbf = SVR(kernel=rbf) # 使用径向基核函数的SVR
model_x = svr_rbf.fit(rssis, [pos[0] for pos in positions])
model_y = svr_rbf.fit(rssis, [pos[1] for pos in positions])
return model_x, model_y # 返回两个模型，分别用于预测x和y坐标
# 预测位置
def predict_position(model_x, model_y, test_rssi):
pred_x = model_x.predict(test_rssi)
pred_y = model_y.predict(test_rssi)
return (pred_x[0], pred_y[0]) # 返回(x,y)形式的预测坐标
# 使用训练好的模型进行位置预测
test_rssis = [[-72, -65, -48]] * len(rssis)
models = train_svr(np.array(rssis), np.array(positions))
for test_rssi in test_rssis:
print(predict_position(models[0], models[1], np.array(test_rssi)))
# 结果评价
from sklearn.metrics import mean_squared_error
predictions_x = [predict_position(model_x, model_y, r)[0] for r in rssis]
predictions_y = [predict_position(model_x, model_y, r)[1] for r in rssis]
mse_x = mean_squared_error([pos[0] for pos in positions], predictions_x)
mse_y = mean_squared_error([pos[1] for pos in positions], predictions_y)
print(fMean Squared Error (x): {mse_x})
print(fMean Squared Error (y): {mse_y})
# 注意：上述代码中的实际数据需要根据具体情况进行填充。
```
以上示例展示了如何使用Python和Scikit-Learn库来完成基于SVR的室内定位任务，并提供了计算预测位置准确性的方法。
5星
