<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Arvin_Austin的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Arvin_Austin]]></copyright><item><title><![CDATA[《Python数据科学手册》-支持向量机学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/98663724</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/98663724</guid><author>Arvin_Austin</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2019 21:57:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、支持向量机的由来
'''
支持向量机是有监督学习算法，即可用于分类，也可用于回归。
'''

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import seaborn as sns
sns.set()

#一、支持向量机的由来
'''
判别分类的方法：不是为每类数据建模，而是用一条分割线(...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《Python数据科学手册》-简单线性回归、多项式回归、学习曲线、网格搜索学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/98257041</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/98257041</guid><author>Arvin_Austin</author><pubDate>Sat, 03 Aug 2019 00:07:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、线性回归
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()   #设置图形样式
import numpy as np

#简单线性回归
'''
创造数据
'''
rng = np.random.RandomState(1)
x = 10 * rng.rand(50)
y = 2 * x - 5 + rng.rand(...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Latex 语法（转载）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/92835933</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/92835933</guid><author>Arvin_Austin</author><pubDate>Wed, 19 Jun 2019 16:26:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[Latex语法介绍（转载）

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Python的相关分析（correlation）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/92706624</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Arvin_Austin/article/details/92706624</guid><author>Arvin_Austin</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 20:51:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[相关分析（《Python数据分析基础》学习笔记）一、函数关系与相关关系1.函数关系2.相关关系（1）相关关系的定义（2）相关关系的分类二、简单相关关系
一、函数关系与相关关系
1.函数关系
  当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之具体严格相对应，则称这种关系为函数关系。
2.相关关系
（1）相关关系的定义
  变量之间的影响不能够用具体的函数来度量，但变量之间的关系确实存在数量上不...]]></description><category></category></item></channel></rss>