a245293206的博客

机器学习项目成功的关键之一是用好的特征进行训练。也即训练集包含足够相关特征，非相关特征不多的情况。特征工程特征选择：在所有存在的特征中选取最有用的特征进行训练特征提取：组合存在的特征，生成一个更有用的特征（可以使用降维算法）收集新数据创建新特征：过拟合的发生样本量过小容易被噪声干扰模型过于复杂可能的解决方案简化模型：减少训练集的属性数，或限制一下模型收集更多的数据...

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Data Types and operationPython 赋值方式x = 2y = 3z = 5x,y,z = 2,3,5python 支持自操作运算符#variables.pyreservoir_volume = 4.445e8rainfall = 5e6rainfall -= rainfall*0.1reservoir_volume += rainfal...

Control Flowif,elif,elseif phone_balance < 5: phone_balance += 10 bank_balance -= 10if season == 'spring': print('plant the garden!')elif season == 'summer': print('water the...

处理缺失值df_name.isnull().sum().sum()isnull()返回一个True Or False 的二维数据框第一个sum统计每一列中NaN有多少个，并返回一个第二个统计所有的NaN同样可以计数非空值# We print the number of non-NaN values in our DataFrameprint()print('Num...

Pandas两类非常重要的数据结构：Series（序列）和DataFrame（数据框）Series类似于NumPy中的一维数组和DataFrame类似于NumPy中的二维数组Series的创建通过一维数组来创建通过字典的方式来创建通过DataFrame中的某一行或某一列来创建和DataFrame的创建通过二维数组来创建通过字典的方式来创建...

从文件中加载数据pd.read_csv()df_name.head()df_name.taildf_name.isnull().any()某一列是否含有NaNDate FalseOpen FalseHigh FalseLow False...

2.饼图（Pie Charts）绘制单分类变量的相对频率# code for the pie chart seen abovesorted_counts = pokemon['generation_id'].value_counts()plt.pie(sorted_counts, labels = sorted_counts.index, startangle = 90, ...