lawme的专栏

1、 scikit-learn 是机器学习最佳入门工具想着用神经网络之类的办法，分析股票数据，增收减亏，降低交易风险。恰逢人工智能火热，跟着卷入了机器学习的潮涌。看过一些高论，说是要学机器学习，必须先学好高等数学：微积分、线性代数、数理统计和概率论等。没有受过这些数学的课堂教育，只有从网上找到一堆相关的电子书籍，试着自学。在走马观花、囫囵吞枣、时断时续地自学之后，终于对些许基本概念一知半解、似懂非...

在有关编程的英文书籍中，经常遇见单词 recipe 。一般的中文翻译把它直译成“菜谱、菜单”之类。我最近在读 《Python Machine Learning Cookbook》（作者 Prateek Joshi），书中多处出现 recipe 一词，例如，本书正文前的第一页，写着：Python Machine Learning Cookbook100 recipes that teach you ...

数据预处理的几种方法1. 标准化，也称去均值、按方差比例缩放import numpy as npfrom sklearn import preprocessingdata = np.array([[ 3, -1.5, 2, -5.4], [ 0, 4, -0.3, 2.1], [ 1, 3.3, -1.9, -4.3...

数据预处理的几种方法import numpy as npfrom sklearn import preprocessingdata = np.array([[ 3, -1.5, 2, -5.4], [ 0, 4, -0.3, 2.1], [ 1, 3.3, -1.9, -4.3]])# 去除均值data_sta...