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机器学习(三):理解逻辑回归及二分类、多分类代码实践
本文是机器学习系列的第三篇,算上前置机器学习系列是第八篇。本文的概念相对简单,主要侧重于代码实践。 上一篇文章说到,我们可以用线性回归做预测,但显然现实生活中不止有预测的问题还有分类的问题。我们可以从预测值的类型上简单区分:连续变量的预测为回归,离散变量的预测为分类。 我们把连…
你必须掌握的Python数据分析工具之Numpy
Python是数据分析领域极受喜爱的主流程序语言。这里主要介绍Numpy的常用用法。如果你是从事数据分析、或者人工智能等相关领域,而所用的语言又是Python的话,以下知识点都应该 “张口就来” 。建议收藏,有事没事拿出来看两遍。 np.random.seed(1233)设置随…
入门Python数据分析最好的实战项目(一)
首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。 然后导入数据,并进行初步的观察,这些观察包括了解数据特征的缺失值,异常值,以及大概的描述性统计。 初步观察到一共有11个特征变量,Price 在这里是…
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2020-04-04