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一、基本概念与安装 安装 可以使用pip install -U scikit - learn命令在命令行中进行安装。如果使用Anaconda环境，也可以通过Anaconda Navigator或conda install scikit - learn进行安装。 依赖关系 它依赖于NumPy（用于高效 阅读全文
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一、SciPy简介 SciPy是一个用于数学、科学和工程计算的开源Python库。它构建在NumPy数组对象之上，提供了大量用于数值积分、优化、统计、信号处理、图像处理等诸多领域的高级功能。 与NumPy的关系：NumPy主要关注多维数组和对这些数组进行基本的数学运算。SciPy则在NumPy基础上 阅读全文
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一、基础概念 目的：用于创建各种高质量的静态、动态和交互式的可视化图表，如折线图、柱状图、散点图、饼图等多种图形，帮助用户更好地理解和展示数据。 架构：它有一个分层的架构，最顶层是脚本层（pyplot），方便快速创建简单的图表；中间层是Artist层，用于对图表的各个组件（如线条、文本、图形等）进行 阅读全文
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一、Pandas简介 定义 Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库。它建立在NumPy之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得在Python中处理和分析结构化数据变得更加容易。 它主要有两个核心数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于一维数组的 阅读全文
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一、NumPy简介 NumPy（Numerical Python）是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组（ndarray）进行高效的操作。它是许多其他数据科学和机器学习库（如Scikit - learn、Pandas等）的基础。 安装 可以使用pip install numpy命令在命令 阅读全文
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安装PyTorch 环境准备 确保你的系统安装了Python。PyTorch支持Python 3.6及以上版本。可以从Python官方网站（https://www.python.org/)下载并安装。 建议使用虚拟环境（如venv或conda）来隔离项目依赖。以conda为例，你可以使用以下命令创建 阅读全文
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一、TensorFlow安装 （一）安装前准备 环境要求 Python版本：TensorFlow支持Python 3.7 - 3.11。确保你的Python环境已经正确安装并且可以正常使用。你可以在命令行（Windows下是cmd，Linux和Mac下是终端）中输入python --version（ 阅读全文
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Scikit - learn 简介：这是一个用于机器学习的常用库，它提供了大量用于分类、回归、聚类等任务的算法。例如，它包含了如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等分类算法，线性回归、岭回归等回归算法。 应用场景：适用于传统机器学习任务，如数据挖掘比赛、简单的数据分析预测等。比如在预测房价的任务 阅读全文
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一、互联网与信息技术领域 搜索引擎算法：如谷歌的PageRank算法，用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序，帮助用户快速找到所需信息。 推荐系统算法：例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为（购买、观看记录等）和其他相似用户的偏好，为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。 阅读全文
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一、问题定义 明确目标变量：确定要预测的对象，例如预测股票价格、客户流失率、天气状况等。清晰地定义目标变量的含义和范围。 了解业务背景：深入研究问题所在的领域，如在预测电商销售额时，需要了解产品类型、销售渠道、促销活动等因素对销售额的影响。 确定预测期限：明确是进行短期预测（如小时、天）、中期预测（ 阅读全文