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RSS订阅原创 大作业-----波士顿房价预测（均方差）
看看各个字段与价格的散点图：以初步了解价格与相应字段的关系。可以看到不是所有的字段与价格都有较强的相关关系，但本例中不涉及多元线性回归的向后删除，仅做最简单的多元性性回归的分析处理。查看各字段的相关性：可以看到房子价格跟住宅的房间数成比较强的正相关，而跟低收入人数比例有比较强的负相关。可以看到各个字段的回归系数，可以写出一个回归方程：y=ax1+bx2+……数据类型：查看描述性数据统计，可以看到各个字段的均值、中位数、标准差等。在拿到数据之后，先要查看数据的类型，是否有空值，数据的描述信息等等。
2024-05-20 18:04:29
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原创 KNN算法
经过这三天的学习，我们可以大概总结KNN算法的主要内容，并尝试做出了思维导图。但是有以下几个地方我一直运行不出来，这是为什么？利用KNN算法对鸢尾花分类---交叉验证网络搜索。我在网上也没有查到具体的原因，
2024-04-25 18:55:58
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原创 KNN算法
K-近邻算法（K Nearest Neighbor，简称KNN），如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。用较小领域中的训练实例进行预测，K值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合；用较大的领域中的训练实例进行预测，K值的增大就意味着整体模型变得简单，容易发生欠拟合；◆ 如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响并不大。d.进行多数表决，统计K个样本中哪个类别的样本个数最多；注：空间中两个样本的距离通过欧式距离来度量的。
2024-04-24 10:59:07
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原创 conda安装命令及使用
本身自带了python解释器而且还自带很多实用性的工具，比如：丘比特笔记本（jupyter notebook），所以只需要安装anaconda+pycharm就可以了！之后点击使用现有环境，就可以看到我们当时安装的python,最后点击加载环境，之后就结束了。请注意：这里我方框框住的是我的环境名称，可以自行设置自己的环境名称。下载完成之后，再输入第一条命令，就可以看到我们已经安装完成。之后输入的这个是换盘，进入之后从下一句命令就可以看到。下载完成之后，就可以输入下面代码，可以查看安装包。
2024-04-23 17:03:22
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原创 Jupyter Notebook
本身自带了python解释器而且还自带很多实用性的工具，比如：丘比特笔记本（jupyter notebook），所以只需要安装anaconda+pycharm就可以了！按照之前老师老师发送的文件，安装完成后在开始菜单中就会有anaconda程序。一开始学习python，想当然的先去官网下载了python解释器，后来发现。，如果是文件夹里面的python文件，用这种方式就不能运行。我现在也只学会了运行python文件，后缀是”.py”。打开网址，创建新的Notebook，点击New。
2024-04-23 14:32:40
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原创 机器学习概述
5强化学习：智能体不断与环境进行交互，通过获取最大奖励的方式（试错的方式）来获得最佳策略；主要包含四个元素：Agent(智能体），环境(Environment)，行动(Action),奖励(reward)1 按照学习方式分类可分为: 监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。4半监督学习：训练集同时包含有目标值的样本数据和不含有目标值的样本数据。•根据不同的任务来选中不同的算法；·特征(feature）：一列数据一个特征，有时也被称为属性。•特征工程：对数据特征进行提取、转成向量，让模型达到最好的效果。
2024-04-22 17:20:19
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空空如也
空空如也
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