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RSS订阅原创 kaggle房价预测模型总结
房价预测任务 目标：根据房屋属性预测每个房子的最终价格。 任务流程： （一）：分析数据指标 不同指标对结果的影响 连续值与离散值的情况 （二）：观察数据正太性 数据变换操作 （三）：数据预处理 缺失值填充 标签转换 （四）：建模预测房价 （一）：分析数据指标 先总体查看数据的特征值与目标值： 特征值： MSSubClass：建筑类 mszoning：一般的分区分类 LotFron...
2020-05-04 09:50:50
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原创 JD用户购买意向预测-数据发掘
数据集： JData_User.csv 用户数据集 105,321个用户 JData_Comment.csv 商品评论 558,552条记录 JData_Product.csv 预测商品集合 24,187条记录 JData_Action_201602.csv 2月份行为交互记录 11,485,424条记录 JData_Action_201603.csv 3月份行为交互记录 25,916,378条记...
2020-05-02 22:02:16
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原创 Python-泰坦尼克号生存率预测
链接: kaggle算法泰坦尼克号生存率预测. 1. 准备工具 # 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings #准备前置工作 sns.set(style='darkgrid') #使用画图风格 warnings...
2020-04-27 21:50:39
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原创 学习笔记：机器学习day3
1.回归算法-线性回归分析 回归：目标值连续 线性回归需要做标准化处理。 线性关系模型 一个通过属性的线性组合来进行预测的函数： f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b f(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b w为权重（斜率），b为偏置项（截距） 损失函数（误差大小） yi为第i个训练样本的真实值...
2020-04-21 23:06:39
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原创 学习笔记：机器学习day2
一、sklearn数据集与估计器 1.sklearn数据集 1.数据集划分 一般划分两部分 训练集：用于训练，构建模型 （70%，75%，80%） 测试集：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效 （30%，25%，20%） 一般划分75%，25%比较好 API sklearn.model_selection.train_test_split - sklearn.datasets 加载获取流行...
2020-04-21 12:12:05
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原创 学习笔记：机器学习day1
机器学习数据集结构， 机器学习特征工程： 1.数据的特征抽取 1.文本特征抽取 2.字典特征抽取 2.数据特征预处理 1.归一化 2.标准化 3.缺失值处理 3.数据的降维
2020-04-20 09:18:10
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原创 Python 正则表达式
1.正则表达式元字符和语法 字符 说明 . 匹配任意除换行符“\n”外的字符 \ 转义符 [ ] 字符集。逐个：[123], 范围:[1-3] \d 匹配数字 [1-9] \D 匹配非数字 [^\d] \s 空白字符 \S 非空白字符 \w 单词字符：[A-Za-z0-9_] \W 非单词字符 * 匹配前一个字符出现0次或者无限次 + 匹配...
2020-04-16 21:52:59
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原创 利用python进行数据分析—MovieLens 1M数据集
数据来源：http://www.grouplens.org/node/73 一、 导入python库 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties 二、数据整理 1.通过pandas读取数据...
2020-04-16 21:24:50
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空空如也
空空如也
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