ML第10周学习小结

本周收获

总结一下本周学习内容：

• 1、学习了《深入浅出Pandas》的的第九章：Pandas数据重塑与透视

  • 9.1数据透视 ~ 9.8爆炸列表

    • 🚗博客： Pandas:数据重塑与透视

• 2、《机器学习》第1章、第2章

  • 第1章

    • 1.1 基本术语
    • 1.2 假设空间
    • 1.3 归纳偏好
    • 1.4 发展历程
    • 1.5 应用现状
      • 🚗博客：机器学习：绪论

  • 第2章

    • 2.1经验误差与过拟合
    • 2.2评估方法
    • 2.3性能度量
    • 2.4方差与偏差
      • 🚗博客：机器学习：模型评估与选择

下周计划

我的下周flag是：

• 1、🚩《深入浅出Pandas》的第10章：Pandas数据清洗

  • 10.1 缺失值的认定 ~ 10.5 Numpy格式转化

• 2、🚩《机器学习》第3章

  • 3.1基本形式
  • 3.2线性回归
  • 3.3对数几率回归
  • 3.4线性判别分析
  • 3.5多分类学习
  • 3.6类别不平衡问题