qq_44715621的博客

参加了天池的学术前沿趋势分析比赛，这个比赛主要对arXiv论文完成对应的数据分析，这里整理下完成task的思路及踩过的坑：下载数据集后的表结构如下：1 分类统计论文数量统计（数据统计任务）：统计2019年全年，计算机各个方向论文数量1.1 数据导入先导包import seaborn as sns #用于画图from bs4 import BeautifulSoup import re import requests #用于网络连接，发送网络请求，使用域名获取对应信息import json

线性回归前言一、线性回归定义θ的计算梯度下降最小二乘法带权重的线性回归二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言本文是基于《机器学习实战》和吴恩达的ML课程自己的总结，也包括作业代码的重写和注释。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、线性回归定义线性回归假设特征和结果满足线性关系。每个特征对结果的影响都可以通过特征前的参数体现，且每个特征变量可以先映射到一个函数，然后再参与线性计算。从而表达特征与结果之间的非线性关系。如果用x1,x2…xn描述特征，就可以通过以下函数做出估计

本系列是针对《机器学习实战》蜥蜴书第二版自己的总结，结合吴恩达的ML课部分理论内容。这里拿泰坦尼克这个经典例子来说明对于机器学习算法的数据清洗技术。观察数据首先从kaggle下载数据得到 train.csv 和 test.csv加载数据train_data = pd.read_csv('drive/Colab Notebooks/ml/datasets/titanic/train.csv')test_data = pd.read_csv('drive/Colab Notebooks/ml/dat