千里之行，始于足下

摘要： 在机器学习的世界里，决策树是一种简单而强大的算法，但它的 “任性生长” 却常常让数据科学家陷入 “过拟合的困境”。 想象一下，一棵决策树如果无限生长，它可能会完美地拟合训练集中的每一个数据点，但当面对新的数据时，却可能表现得像一个“陌生人”——预测完全失效。 这种现象背后的原因在于模型过于复杂，对训 阅读全文

摘要： 在机器学习的广阔森林中，决策树（Decision Tree）是一棵独特而强大的“智慧树”。 它是一种监督学习算法，既可以用于分类任务，也能用于回归任务，通过树形结构模拟人类决策过程。 这篇文章会带你了解决策树，从基础概念开始，一步步讲解如何构建决策树、常用的算法以及它的实际应用。 1. 概述 决策树 阅读全文

摘要： 在数据科学的世界里，直方图是一种不可或缺的可视化工具，它以其简洁而直观的方式，揭示了数据的内在规律，为数据分析和决策提供了有力支持。 它能够帮助我们快速识别异常值，并为统计推断提供有力支撑。 无论是对称的钟型分布，还是偏态的长尾分布，直方图都能清晰地呈现出来。 通过观察直方图的形状，我们可以了解数据 阅读全文

摘要： 在数据可视化领域，箱线图（Box Plot）是一种强大的工具，用于展示数据的分布特征、集中趋势以及异常值。 它不仅能够快速揭示数据的偏态、离散程度，还能帮助我们识别潜在的数据问题。 本文将从基础绘制到业务实战，系统讲解如何用 Plotly 构建交互式箱线图，并掌握其在异常值检测、多组对比分析中的核心 阅读全文

摘要： 在数据分析的世界里，散点图是一种极为重要的可视化工具。 它能够直观地展示两个或多个变量之间的关系，帮助我们快速发现数据中的模式、趋势和异常点。 无论是探索变量之间的相关性，还是寻找数据中的潜在规律，散点图都扮演着不可或缺的角色。 与传统的静态图表不同，Plotly 绘制的散点图可以通过鼠标悬停、缩放 阅读全文

摘要： 在机器学习领域，数据是模型训练的基础，而数据的分布情况往往会对模型的性能产生重要影响。 不平衡样本数据是我们在实际项目中经常会遇到的问题，它可能导致模型对多数类过度拟合，而对少数类的预测能力不足。 本文将详细介绍不平衡样本数据的常见场景、处理方法以及在实践中需要注意的问题，帮助你在模型训练前有效地进 阅读全文

摘要： 在机器学习的世界里，分类问题无处不在，而多分类问题更是其中的常见挑战。 无论是识别手写数字、分类新闻主题，还是预测客户购买的产品类别，多分类问题都扮演着重要角色。 线性模型，以其简洁高效的特点，成为了应对多分类问题的有力工具之一。 本文将探讨线性模型解决多分类问题的原理、策略以及优缺点，并通过代码示 阅读全文

摘要： 在机器学习领域，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的算法，它在降维和分类任务中都表现出色。 LDA通过寻找特征空间中能够最大化类间方差和最小化类内方差的方向，实现数据的降维和分类。 本文主要介绍LDA的基本原理，展示其如何解决分类问题，以及 阅读全文

摘要： 在数据科学领域，线性模型和广义线性模型是两种基础且重要的统计工具， 它们被广泛应用于各种预测和分析任务中，从简单的回归问题到复杂的分类场景。 今天，让我们深入探讨这两种模型，了解它们的原理、区别以及实际应用。 1. 线性模型：统计分析的基石 线性模型是统计学中最早被提出和广泛应用的一类模型。 其基本 阅读全文

摘要： 在数据可视化的世界里，饼图是最直观的展示比例关系的工具之一。 然而，传统的静态饼图已经无法满足现代数据分析的需求。Plotly作为一款强大的可视化库，不仅提供了饼图丰富的基础功能，还支持交互效果和动态更新等高级特性。 本文我们将深入探讨Plotly在饼图绘制上的高级功能，包括交互效果和动态更新等技巧 阅读全文