qq_42419985的博客

转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40027052/article/details/78912963?utm_source=blogxgwz31以波士顿房价数据为例，作者详细地展示了做机器学习项目的常规套路，一步一步跟着做受益不小。...

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/u012300744/article/details/80423135 NumPy 支持的几类矩阵乘法也很重要。元素级乘法你已看过了一些元素级乘法。你可以使用 multiply 函数或 * 运算符来实现。回顾一下，它看起来是这样的：m = np.array([[1,2,3],[4,5...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/bbbeoy/article/details/72576863 1. 当为array的时候，默认d*f就是对应元素的乘积，multiply也是对应元素的乘积，dot（d,f）会转化为矩阵的乘积， dot点乘意味着相加，而multiply只是对应元素相乘，不相加2. 当为mat的时候，默认d...

【本文精髓源自b站‘莫烦Python’系列教程】【适用于Python3版本，相应第三方库建议升级至最新版本】下面展示两种学习曲线的绘制方法：'''sklearn.learning_curve 中的 learning curve学习曲线 可以很直观的看出我们的 model 学习的进度, 对比发现 有没有overfitting 的问题. 然后我们可以对我们的 model 进行调整, ...

（精髓源自：B站 July-Online 实战视频）使用sklearn随机森林学习器 预测（填补）缺失值：这个很有用，对于手头上没有相关领域知识时挺管用，收藏！from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor #随机森林回归； ### 例如 使用 RandomForest 填补缺失的年龄属性def set_missing_ages(d...

1、DataFrame的创建DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两...

1 简介DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构，它类似excel，是一种二维表。或许说它可能有点像matlab的矩阵，但是matlab的矩阵只能放数值型值（当然matlab也可以用cell存放多类型数据），DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等，这和excel表很像。同时DataFrame可以设置列名columns与行名index，可以通过像matlab一...

1. 将数组或者矩阵转换成列表 如下：>>> from numpy import *>>> a1 = [[1,2,3],[4,5,6]] # a1是列表>>&g

sklearn里面包含内容太多，所以一些实用小技巧还是挺好用的。1、LabelEncoder简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号from sklearn.preprocessing import LabelEncoderle = LabelEncoder()le.fit([1,5,67,100])le.transform([1,1,100,67,5])输出： ...

一、用scikit-learn和pandas学习线性回归二、使用sklearn进行集成学习——实践三、如何使用sklearn优雅地进行数据挖掘四、Kaggle平台Titanic生存率预测项目(TOP3%)五、机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？六、未完待续.........

转载自：https://www.cnblogs.com/rayshaw/p/9037969.html该作者详细展示了机器学习项目一般流程，涉及数据预处理、数据可视化、sklearn模型和参数设定、调参优化比较等。...

（这是我目前找到的最直观的SVD推荐算法原理讲解，有图有真相！）转自：https://blog.youkuaiyun.com/u011412768/article/details/52972081 因为要用到基于SVD的推荐作为baseline，所以最近学习了一下SVD这个算法，感觉理解了好长时间。首先看的两篇是介绍S...