机器学习-参数选择与模型验证
在很多时候并不能直接将数据以可视化的形式表达出来，这就意味着无法以直观的方式检验模型的分类效果。本节介绍机器学…
数据科学
Pandas-04 索引与缺失值
上一节介绍了 pandas 中的索引，本节补充关于索引对齐的更多内容。在 numpy 中对两个数组做运算，如果…
Pandas-03 深入理解索引
pandas 相比 numpy ，一个很重要的特点就在于它引入了显式的索引机制。显式的索引在方便数据获取的同时…
Pandas-01 基本数据类型
之前详细介绍了 NumPy 和它的 ndarray 多维数组对象，为 Python 多维数组提供了高效的存储和…
机器学习-决策树
和朴素贝叶斯一样，决策树(decision tree)也是一种简单但有效的分类算法。决策树的原理是将数据的分布…
机器学习-支持向量机
在逻辑回归模型中介绍了决策边界的概念，一个好的模型决策边界要将两个类别完全区分开，例如以下这些决策边界都是合理…
机器学习-逻辑回归
上一节介绍了线性回归，线性回归是一种经典的回归算法，它可以根据一系列自变量来预测因变量的值。分类(classi…
机器学习-朴素贝叶斯
贝叶斯分类源自概率论上著名的贝叶斯定理(Bayes's theorem)。设某事件的样本空间为 \\( S \…
机器学习-线性回归
线性回归(linear regression)应该是最简单的机器学习模型了。例如，以下是 1965~2021 …
机器学习-数据聚类与分群分析
聚类就是将样本划分为由具有类似的特征组成的多个类。在实际分析一堆数据时，往往会只给出这些数据的特征变量，但不知…
Jupyter Notebook 入门指南
有时候仅需要通过几行 Python 代码来执行一些简单的功能，或测试某个库的基本使用方式。此时专门再编写一个脚…
NumPy-06 高级数据类型
前面介绍过，在创建数组时使用 dtype 参数可以指定数组元素的类型： np.zeros(4, …
