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RSS订阅原创 机器学习 入门详细解析（三）线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类
文章目录回归算法-线性回归分析线性模型线性回归损失函数(误差大小)最小二乘法之正规方程(不做要求)最小二乘法之梯度下降(理解过程)正规方程与梯度下降的对比sklearn 线性回归正规方程、梯度下降API线性回归算法实例——波士顿房价数据集分析代码实例梯度下降与正规方程的区别LinearRegression与SGDRegressor评估过拟合与欠拟合L2正则化带有正则化的线性回归-Ridge分类算法-逻辑回归逻辑回归公式逻辑回归的损失函数、优化（了解）sklearn 逻辑回归APILogisticRegres
2021-12-03 15:52:46
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原创 机器学习 入门详细解析（二）决策树、随机森林
文章目录分类算法-决策树认识决策树信息熵决策树的划分一句之一：信息增益信息增益的计算算法案例-泰坦尼克号乘客生存分类模型决策树的优缺点以及改进集成学习方法-随机森林什么是随机森林算法实例-泰坦尼克号乘客生存分类模型 随机森林做法随机森林的优点随机森林的优点分类算法-决策树关于机器学习开发流程等知识可见：机器学习 入门详细解析（一）开发流程\sklearn\k近邻算法\朴素贝叶斯算法\交叉验证认识决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这
2021-11-25 15:20:49
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原创 机器学习 入门详细解析（一）开发流程\sklearn\k近邻算法\朴素贝叶斯算法\交叉验证
机器学习基础文章目录机器学习基础机器学习开发流程机器学习模型是什么机器学习算法分类 （监督学习，无监督学习）sklearn 数据集数据集划分sklearn 数据集接口介绍转化器和预估器转换器估计器小结分类算法-k近邻算法sklearn k-近邻算法API算法实战：案例1 预测入住位置实例流程数据处理方式实例代码k-近邻算法优缺点算法实战：案例12 通过k-近邻算法对生物物种进行分类——鸢尾花(load_iris)分类算法-朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯-贝叶斯公式拉普拉斯平滑sklearn朴素贝叶斯实现API朴
2021-11-22 17:01:59
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原创 机器学习基础（第一天）
机器学习基础文章目录机器学习基础机器学习开发流程机器学习模型是什么机器学习算法分类监督学习无监督学习分类问题分类问题的应用回归问题回归问题的应用sklearn数据集数据集划分sklearn 数据集接口介绍获取数据集返回的类型算法是核心，数据和计算是基础机器学习开发流程机器学习模型是什么定义：通过一种映射关系将输入值到输出值机器学习算法分类监督学习分类： k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络回归： 线性回归、岭回归标注： 隐马尔可夫模型
2021-11-18 17:23:20
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原创 数据的特征工程 入门详细教程(二)：特征选择与降维
文章目录特征选择特征选择是什么sklearn 特征选择API其他特征选择方法sklearn降维APIPCA是什么高维度数据容易出现的问题PCA语法实例探究 用户对物品类别的喜好细分降维特征选择与降维的比较？关于数据特征的简介 数据特征的抽取及处理可见文章：数据的特征工程 入门详细教程(一)：简介 数据特征的抽取及处理特征选择特征选择原因冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对预测结果有负影响特征选择是什么特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练
2021-11-17 20:23:14
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原创 数据的特征工程 入门详细教程(一)：简介 数据特征的抽取及处理
数据的特征工程文章目录数据的特征工程特征工程是什么特征工程的意义scikit-learn库介绍数据的特征抽取sklearn特征抽取API字典特征抽取文本特征提取（只限于英文）中文文本特征值化TF-IDF数据的特征处理特征处理的方法sklearn特征处理API归一化标准化缺失值处理特征工程是什么特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的模型准确性特征工程的意义直接影响模型的预测结果scikit-learn库介绍基本介绍Python语
2021-11-16 17:08:02
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原创 pandas 时间序列
文章目录为什么要学习pandas中的时间序列生成一段时间范围关于频率的更多缩写在DataFrame中使用时间序列pandas重采样PeriodIndexPandas入门详细教程(一)Pandas入门详细教程(二)为什么要学习pandas中的时间序列不管在什么行业，时间序列都是一种非常重要的数据形式，很多统计数据以及数据的规律也都和时间序列有着非常重要的联系而且在pandas中处理时间序列是非常简单的生成一段时间范围pd.date_range(start=None, end=None, per
2021-11-10 20:51:48
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原创 Pandas入门详细教程(二)
文章目录pandas常用统计方法数据合并之join、merge分组和聚合pandas基础内容可跳转之前文章Pandas入门详细教程(一)pandas常用统计方法对于这一组电影数据，如果我们希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？思路：重新构造一个全为0的数组，列名为分类，如果某一条数据中分类出现过，就让0变为1# coding=utf-8import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy a
2021-11-07 22:49:29
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原创 Pandas入门详细教程(一)
目录pandas基本介绍为什么要学习pandas什么是 pandas ？pandas 的常用数据类型Series 一维，带标签数组pandas之Series创建pandas之Series切片和索引pandas之Series的索引和值pandas 之读取外部数据DataFrame 二维，Series 容器pandas 之 DataFrameDataFrame和Series有什么关系呢？DataFrame传入字典、mongodb数据DataFrame 的基本属性pandas 之取行或者取列dataFrame中
2021-11-06 13:30:59
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原创 Python之Numpy入门教程
Python之Numpy入门教程什么是numpy？一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算numpy创建数组（矩阵）创建数组import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])b = np.array(range(1,6))c = np.arange(1,6)# a, b, c内容相同arange与range的区别range:（只能创建int型list
2021-11-04 21:29:56
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原创 matplotlib散点图、折线图、直方图
matplotlib散点图、折线图、直方图matplotlib散点图基本框架# coding=utf-8from matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import font_managery_3 = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]y_10 = [26,26,28,19,21,17,16,1
2021-11-03 00:07:43
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原创 matplotlib折线图
matplotlib折线图matplotlib基本概念matplotlib: 最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建使用方法基本框架# coding=utf-8from matplotlib import pyplot as pltx = range(2, 26, 2)y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]# 绘图plt.plot(x,y)#保存
2021-11-01 21:29:43
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原创 模块(module)
模块(module)1.模块(module)程序设计理念1.1模块和包概念的进化史[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-n10v5v5P-1635334201624)(C:\Users\ZHY\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20211027181657139.png)]Python 程序由模块组成。一个模块对应 python 源文件模块由语句组成语句是Python程序的构造单元1.2标
2021-10-27 19:30:52
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原创 python
python对象内存块引用在python中，变量也成为对象的引用。而且在python中，变量不需要显示声明类型，根据变量引用的对象，python自动确定数据类型变量的简单赋值语句变量的声明和赋值：变量名 = 表达式变量在使用前必须先被初始化（先被赋值）a=3删除变量和垃圾回收机制a=123del a #删除a#栈上的变量被删除，堆上内容被python回收链式赋值一个对象赋值给多个变量x=y=123 #相当于x=123;y=123系列解包赋值系列数据赋值给对
2021-10-26 15:39:43
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空空如也
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