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摘要: 介绍: 我们将机器学习定义为一组能够自动检测模式数据的方法,然后利用未发现的模式来预测未来的数据,或者在不确定的情况下执行各种决策(例如计划如何收集更多的数据)! 大数据分析和人工智能已经成为整个社会发展最主要的基础推动力,两者的基础都是机器学习。大数据分析火热的深刻原因 ·数据源︰非结构化数据(语 阅读全文
posted @ 2021-01-28 18:59 喜欢爬的孩子 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 常见图形种类及其意义: 散点图; # 需求:探究房屋面积和房屋价格的关系 # 1、准备数据 x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01, 20.67, 288.64, 163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147. 阅读全文
posted @ 2021-01-28 09:13 喜欢爬的孩子 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一般情况下启动jupyter notebook会默认是c盘。 那怎样打开D盘等文件呢: 具体操作如下:win + R 启动“运行”,输入cmd,在cmd窗口输入以下代码即可:· cd /d [路径]· jupyter notebook 操作图如下; 阅读全文
posted @ 2021-01-28 08:10 喜欢爬的孩子 阅读(358) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 运行如下代码; # 需求:画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图,温度范围在15度~18度 import random import matplotlib.pyplot as plt # 1、准备数据 x y x = range(60) y_shanghai = [random.un 阅读全文
posted @ 2021-01-27 22:16 喜欢爬的孩子 阅读(882) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matplotlib介绍: Matplotlib 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)的python库 对应的JS库有 D3 (opens new window)echarts 官网:Matplotlib 为神魔要学习matplotlib: 实现一个简单的matplotlib画图: 我们可以将图丰 阅读全文
posted @ 2021-01-27 20:34 喜欢爬的孩子 阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 运行一个案例如下: 如果使用pycharm就必须关掉图表之后才能显示数据 操作的相关注意事项: Cell操作: markdown演示: 阅读全文
posted @ 2021-01-26 20:56 喜欢爬的孩子 阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 知识点: 参考链接: https://www.cnblogs.com/lwn-blog/p/9191388.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/23605789 https://www.cnblogs.com/xp-thebest/p/14311174.html 代码 阅读全文
posted @ 2021-01-25 14:50 喜欢爬的孩子 阅读(229) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 模型保存和加载 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib 保存:joblib.dump(rf, 'test.pkl') 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 线性回归的模型保存加载案例 #4 阅读全文
posted @ 2021-01-24 17:06 喜欢爬的孩子 阅读(1369) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 逻辑回归: 逻辑回归的应用场景 广告点击率 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 看到上面的例子,我们可以发现其中的特点,那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器 逻辑回归的原理 输出结果解释(重要):假设有两个类别A,B,并且假设我们的概率值为属于A(1)这个类别的 阅读全文
posted @ 2021-01-24 12:02 喜欢爬的孩子 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是过拟合与欠拟合: 分析 第一种情况:因为机器学习到的天鹅特征太少了,导致区分标准太粗糙,不能准确识别出天鹅。 第二种情况:机器已经基本能区别天鹅和其他动物了。然后,很不巧已有的天鹅图片全是白天鹅的,于是机器经过学习后,会认为天鹅的羽毛都是白的,以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅。 定义 阅读全文
posted @ 2021-01-23 19:27 喜欢爬的孩子 阅读(103) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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