随笔分类 - python-机器学习
摘要：在某个项目中，需要在中国地图的基础上，将某些特定省份选中，或者在某个省地图的基础上，将某些特定的市选中。话不多说，上图就明白了。 这个应用目标比较火的就是绘制新冠肺炎每个省或者每个市的确诊人数，通过区域颜色来区分程度或者数量。这个东西用python一样可以做，而且非常简单。 线上代码来解释吧。 im
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摘要：病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏
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摘要：import pandas as pd data = pd.read_table('val.txt',names=['category','theme','URL','content']) #读取数据，转成DataFrame格式。因为前期数据已经是处理好的，所以可以这样写。这里的read_table
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摘要：import pandas as pd data = pd.read_csv("train.csv") #确定每一列，或者叫每一个series下，是否有空数据 columns_name = data.columns.tolist() columns_name_true_false={} print(
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摘要：背景：有人利用信用卡欺诈，数据给出了28W多个样本，每一个样本有20多个因素数据和最终是否欺诈的结论。 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 #导入相关库文件 5 6 data =
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摘要：逻辑回归是分类最简单的算法。 题目是有一个学校招生，考2门专业课。给出了100个样本，每一个样本包含2门课的成绩以及是否被录取。也就是LogiReg_data.csv数据。原始是txt格式，为了方便，人为的加上了表头。 1 import numpy as np 2 import pandas as
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