摘要：
1.监督模型 输入x,y;得出模型 1.1分类模型 1.2回归模型 2.非监督模型 只给出x，得出 2.1聚类 2.2降维 3.强化学习 给一个action，得到一个reward，使reward最大 阅读全文
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import os import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") os.chdir(r'C:\Users\lzxan\PycharmProjects\un... 阅读全文
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import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns mpl.style.use('seaborn-whitegrid'); def sta001(k,nyear,xd): ... 阅读全文
摘要：
恢复内容开始 分类：用一部分属性去预测另一部分属性 预测：根据自变量给出因变量的估计值 分类和预测本质上一回事 回归类预测和分类： Logistic回归（因变量为0，1） softmax回归（因变量为类别型） 泊松回归（因变量为计数） Lesso回归：限制模的长度/岭回归：限制模的平方（出现多重共线 阅读全文
摘要：
#回归分析和基于模拟的分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from numpy import random from pandas import Series,DataFrame from scipy import stats tips=... 阅读全文
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#变量之间的关系 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from numpy import random from pandas import Series,DataFrame from scipy import stats tips=pd.read_csv('tips.csv') pri... 阅读全文
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import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt tips=pd.read_csv('tips.csv') print(tips.describe()) ''' total_bill tip ... 阅读全文
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import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s=Series([1,2,3],index=['a','b','c']) print(s) ''' a 1 b 2 c 3 dtype: int64 ''' print(np.max(s))#可以进行np运算 s.name=... 阅读全文
摘要：
DataFrame：二维的表格型数据结构，它含有一组有序的列，每一列的数据结构都是相同的，而不同的列之间则可以是不同的数据结构。 DataFrame中的每一行是一个记录，名称为Index的一个元素，而每一列则为一个字段，是这个记录的一个属性。DataFrame既有行索引也有列索引，可以被看做由Ser 阅读全文
摘要：
import numpy as np #创建数组 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a) #查看行数 print(a.ndim) #查看维数 print(a.shape) #查看元素类型 print(a.dtype) #特殊数组，zeros数组：全零数组，元素全为0 print(np.zeros((2,3))) #ones数组：全1数组，元素全为1... 阅读全文