机器学习1

常见的几种假设检验的实例以及对应python代码实现（包括基于图的效果展示

• Z检验
• t检验
• χ2检验
• F检验
• 熟悉scikit-learn及其相关应用

Numpy

Numpy 优势

1.定义

开源的python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组

Numpy中存储对象是ndarray

2.创建

np.array([ ])

3.numpy的优势

内存块风格 -- 体式存储

支持并行化运算

效率高于纯代码python

 

import numpy as np

a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
print(a.shape)#二维数组
print(b.shape)#三维数组