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因无法上传公式，故采用图片方式

转载：http://blog.youkuaiyun.com/aliceyangxi1987/article/details/73532651 本文结构：什么是交叉验证法？为什么用交叉验证法？主要有哪些方法？优缺点？各方法应用举例？什么是交叉验证法？它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模

介绍Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

Scipy是高级的科学计算库，其与numpy关系密切，一般都是操控numpy数组进行科学计算，所以可以说是基于numpy值上。Scipy有不同的子模块对应不同的应用，如下：以下是关于scipy介绍的几个文章、博客，已较为齐全，在此做记录，以备查阅。https://www.scipy.org/scipylib/index.htm，scipy官方网站http://blog.

初步学习了numpy模块的使用，在此做总结，以便大家参考，也为以后自己的复习与查询做下记录Numpynumpy的主要对象是同种元素的多维数组，所有的元素都必须是一种类型，可通过一个正整数元组索引的元素表格。在numpy中维度称为轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。Numpy的数组类型narray，其常用对象属性：ndarray.dim   数组轴的个数ndarray.sha

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/mountzf/article/details/52733103python入门学习强烈推荐 廖雪峰博客：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000因直接转载后，格式发生了改变，显示不清楚，截成了图片，以下为转载内容。

学习了一段时间的《机器学习实战》，有所收获，简要总结如下。       书中的源码是是基于python2编写的，我手动敲了一遍，每行加了注释，在python3.4.4中调试通过，github链接：https://github.com/ldgang0530/MLA第9章          树回归        第8章中的线性回归方法创建的模型都需要拟合所有的样本点，当数据拥有的特征较多，

学习了一段时间的《机器学习实践》，有所收获，简要总结如下，不甚完善，多多指教。        书中的源码是是基于python2编写的，我手动敲了一遍，每行加了注释，在python3.4.4中调试通过，github链接：https://github.com/ldgang0530/MLA 本章提到了几种缺失数据的处理方法：1，使用可用特征的均值来填补缺失值

学习了一段时间的《机器学习实战》，有所收获，简要总结如下。     书中的源码是是基于python2编写的，我手动敲了一遍，每行加了注释，在python3.4.4中调试通过，github链接：https://github.com/ldgang0530/MLA 第一章 机器学习基础       机器学习了横跨计算机科学、工程技术、统计学等多个学科，简单地说就是把无序的数据转换为有用的

随机森林算法学习

Windows下python环境搭建与sklearn等机器学习安装包方法       学习机器学习有一段时间了，一直在摸索。目前，机器学习的最热门的语言是python，一是python简单易学，二是python提供了大量的科学计算库，利于开发。用python做机器学习，最常用的库是sklearn。今天在自己的电脑上安装python，并成功运行了sklearn，把步骤一一记录，以便参考。 

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极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式