摘要：
title: 8-树回归 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/f2a177/ 🌴 树回归 上一章介绍的线性回归方法创建模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂的时候，构建全局模型显然十分困难。而 阅读全文
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title: 7-线性回归 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/491782/ 🌐 线性回归 🚀 从本节开始介绍回归方法，回归和前面章节介绍的分类方法同属于监督学习方法。 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处 阅读全文
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title: 6-集成方法 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/26d211/ 🚖 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method /（元算法: meta algorithm）： 概念: 对不同的分类算法进行 阅读全文
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title: 5-支持向量机 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/55e64d/ 🍧 支持向量机 SVM 本章首先讲解 支持向量机(Support Vector Machines, SVM) 的基本概念，书中会引入一些关键术语。SVM 有很多实现 阅读全文
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title: 4-Logistic回归 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/14a387/ 🎃 Logistic 回归 Logistic 回归 或者叫逻辑回归 ，虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点 阅读全文
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title: 附录B 更多关于IPython的内容（完） date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/8eb5c2/ 第2章中，我们学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本章中，我们会探索IPython更深层次的功能，可 阅读全文
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title: 附录A NumPy高级应用 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/9478bc/ 在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 本章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 阅读全文
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title: 14-数据分析案例 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/6209c1/ 本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本 阅读全文
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title: 13-Python建模库介绍 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/21be18/ 本书中，我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间，这本书的重点在于掌握这些功能。 开发模型选 阅读全文
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title: 12-pandas高级应用 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/1ca1c9/ 前面的章节关注于不同类型的数据规整流程和NumPy、pandas与其它库的特点。随着时间的发展，pandas发展出了更多适合高级用户的功能。本章就要深入学 阅读全文