【数据分析入门】python数据分析-分析建模机器学习

已于 2022-07-20 17:03:31 修改
阅读量451 收藏
点赞数
分类专栏： 数据分析 文章标签： 机器学习 数据分析 人工智能
于 2022-07-06 17:27:30 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39348931/article/details/124274697
版权

文章目录

分析建模

机器学习与建模

在这里插入图片描述
根据是否有标注分类为，有标注，无标注，部分标注
根据标注是离散值还是连续值
在这里插入图片描述

监督学习

分类

【数据分析入门】python数据分析-分析建模机器学习监督学习中的分类

回归

【数据分析入门】python数据分析-分析建模机器学习监督学习中的回归

非监督学习

聚类

【数据分析入门】python数据分析-分析建模机器学习非监督学习中的聚类

关联

【数据分析入门】python数据分析-分析建模机器学习非监督学习中的关联

半监督学习

【数据分析入门】python数据分析-分析建模机器学习半监督学习

Python机器学习：数据建模|线性回归算法的演练
penyy111的博客
10-22 449
（1）Kaggle house price数据集 Kaggle house price数据集提供的爱荷华州埃姆斯的住宅数据信息，预测每间房屋的销售价格，主要包括训练模型所需的训练数据集(train.csv)，以及用于测试模型性能的测试数据集(test.csv)，点击链接里可以下载到这两个数据集。 其中包含的意思分别是： OverallQual：整体房屋质量 YearBuilt：建造年份 TotalBsmtSF：总地下室面积 GrLivArea：总生活区域面积 提示：均方根误差（Root Mean
【数据分析入门】python数据分析-分析建模机器学习半监督学习
weixin_39348931的博客
07-08 417
半监督学习
python数据建模优缺点_Python 数据建模总结和实战（共两万字）
weixin_40007016的博客
12-02 971
前言：对于初学者来说，Python 是一个不错的语言，Python 语言简单易懂，而且有着丰富的数据库以及活跃的社区，对于大数据分析有很明显的帮助。学 Python 数据分析的，好好看我长篇文章。NumpyNumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、scipy、...
python机器学习数据建模与分析——数据预测与预测建模
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
04-11 8022
机器学习的预测建模在多个领域都具有重要的应用价值，包括个性化推荐、商品搜索、自动驾驶、人脸识别等。本篇文章将带领大家了解什么是预测建模
python机器学习数据建模与分析——pandas中常用函数总结
m0_63642362的博客
03-13 843
本文主要对数据建模与分析中常使用到的pandas内置函数进行总结分析，以此来熟悉数据建模与分析的流程。
python机器学习和数据分析
01-06
Python数据分析与机器学习实战教程，该课程精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示...
Python数据分析与机器学习实战
06-09
Python数据分析与机器学习实战教程，该课程精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示...
Python数据分析与机器学习实战课程
02-11
Python数据分析与机器学习实战课程，全套14.17G，仅有免密视频，课程目录： 01 人工智能入门指南 02 科学计算库-numpy 03 数据分析处理库-Pandas 04 可视化库-Matplotlib 05 机器学习入门算法实战-K近邻 06 线性回归...
《Python数据分析》升级版 - 课件及代码
04-15
通过这些课程，学习者不仅可以掌握Python数据分析的核心技能，还能了解和实践机器学习和深度学习的初步知识，为从事相关领域的专业工作打下坚实基础。这些资料对于希望在数据分析、机器学习或人工智能领域深化理解的...
Python数据分析与机器实战-优快云学院
07-03
精心挑选真实的数据集为案例，通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据...
《Python大数据分析与机器学习》PPT.zip
09-15
《Python大数据分析与机器学习》PPT.zip
【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——回归分析
weixin_41168304的博客
01-18 6232
根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模型、离群点检测等模型。首先介绍一下分类与预测模型。 一、分类预测模型实现过程 分类模型主要是预测分类编号，预测模型主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 分类和预测的实现过程类似。以分类算法为例，分类算法主要有两步：第一步是学习步，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型，得到分类规则；第二步是分类部，先用已知的测试样本集来评估分类规则的准确率，如果准确率是可以接受的，则使用该模型对未知类标号的待测样本集进行预测。
python数据分析学习和建模的个人笔记（一）
OuKman的博客
12-19 2890
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例
Python机器学习建模的标准流程（特征工程+建模调参+模型评估+全流程可视化）
qq_42216093的博客
09-13 3920
作者优快云：进击的西西弗斯 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42216093/article/details/116994199 版权声明：本文为作者原创文章，转载需征得作者同意 如今机器学习炙手可热，而对于数据分析师或是从事数据相关的工作者而言，Python是一种最常用的机器学习实现方式。本文将从实践的角度出发，以经典的泰坦尼克号幸存者数据集为例，以sklearn为主要工具，全面细致地讲解Python机器学习建模的标准化流程。 1. 特征工程 特征工程，就是将原..
Python实现简单的数据分析与建模
最新发布
master_chenchen的博客
08-05 1434
此外，Python还有着强大的生态系统，无论是数据抓取还是机器学习，你都能找到合适的工具。让我们一起探索新奇的事物，分享生活的点滴，让这个小角落成为我们共同的精神家园。想象一下，如果你有一份杂乱无章的表格数据，里面可能包含缺失值、重复项和错误格式的数据，那么你该怎么办呢？你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。一个好的特征可以显著提升模型的效果。
Python机器学习数据建模与分析——Numpy和Pandas综合应用案例：空气
m0_63642362的博客
02-25 6697
Python作为一款面向对象、跨平台并且开源的计算机语言，是机器学习实践的首选工具。入门Python机器学习应从了解并掌握Python的Numpy、Pandas、Matplotlib包开始。学习Python和完成机器学习实践的有效途径是：以特定的机器学习应用场景和数据作为出发点，沿着由浅入深的数据分析脉络，以逐个解决数据分析实际问题为目标，逐步展开对Python的学习和机器学习的实践。
Python数学建模与分析——Pandas速成+数据理解
W2663772417的博客
07-14 604
个人学习笔记，课程为。
python机器学习数据建模与分析——决策树详解及可视化案例
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
03-21 3915
你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测事物的范围。决策树的工作原理与20个问题类似，用户输人一系列数据，然后给出游戏的答案。我们经常使用决策树处理分类问题,近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。
Python机器学习入门：以科比生涯数据分析为例
本教程涵盖了从Python基础到数据分析、数据建模再到机器学习算法应用的完整知识链条。通过实际操作，学习者能够更加深刻地理解理论知识，并在实践中培养解决问题的能力，为未来的机器学习项目打下坚实的基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值