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引言 上一章中我们以minist数据集演示了如何实现一个分类算法，并进行选择。这一章中，我们将介绍广义线性模型。广义线性模型是机器学习的基础部分，也是很多其他算法的延伸。本文主要介绍一下如何实现简单的

🍁1.前言 在上一篇文章中，我们介绍了如何对mnist数据集建立一个二分类模型，我们当时解决的问题是给我一张图片，判断是否是数字7，但是我们不仅仅对数字7感兴趣，我们希望给我一张任意的图片，计算机能告

《python机器学习从入门到高级》分类算法：（上） 引言 我们在之前的文章已经介绍了机器学习的一些基础概念，当拿到一个数据之后如何处理、如何评估一个模型、以及如何对模型调参等。接下来，我们正式开始学

引言 之前我们介绍了机器学习的一些基础性工作，介绍了如何对数据进行预处理，接下来我们可以根据这些数据以及我们的研究目标建立模型。那么如何选择合适的模型呢？首先需要对这些模型的效果进行评估。本文介绍如何

引言 在我们进行一些时间序列问题时，往往要对日期型数据进行分析处理，本章介绍一下如何使用python处理日期型数据 💮1. 将字符串转换成日期 当传入errors = 'coerce' 参数时，即使转

🍁1. 清洗文本 对一些非结构化的文本数据进行基本的清洗 strip split replace 🍂2. 解析并清洗HTML 🍃3. 移除标点 🌍4. 文本分词 这里介绍一下jieba库 当然，本文只

引言 在构建模型时，我们经常遇见一些分类型数据，此时需要对这些分类型数据进行相应转换。本章介绍如何使用python处理分类型数据，首先分类型数据主要包括以下两种。 本身没有顺序的称为nominal，也

引言 上一章我们介绍了如何进行基本的数据清洗工作。加下来我们来看看如何进行特征转换，学统计学的小伙伴一定知道什么是标准化，这其实就是一种特征转换，在一些模型中，特征转换是有必要的。（例如某些神经网络问

在上一篇文章中，介绍了如何使用python导入数据，导入数据后的第二步往往就是数据清洗，下面我们来看看如何使用pandas进行数据清洗工作 导入相关库 🥇1.总览数据 查看数据维度 描述性统计分析 🥈