sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share dataframe数据结构 # -*- coding: utf-8 -*- import seaborn as sns sns.set() df…

在上一个博客中,我们构建了随机森林温度预测的基础模型,并且研究了特征重要性. 在这个博客中,我们将从两方面来研究数据对预测结果的影响 第一方面:特征不变,只增加样本的数据 第二方面:增加特征数,增加样本的数据 1.sns.pairplot 画出两个变量的关系图,用于研究变量之间的线性相关性,sns.pattle([color]) 用于设置调色板, 有点像scatter_matrix 2.MSE   round(abs(pred - test_y).mean(), 2)  研究预测值与真实值之差的…

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and…

正弦图像: #coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)z=np.cos(x**2)#控制图形的长和宽单位为英寸,# 调用figure创建一个绘图对象,并且使它成为当前的绘图对象.plt.figure(figsize=(8,4))#$可以让字体变得跟好看#给所绘制的曲线一个名字,此名字在图示(legend)中显示.# 只要在字符串前后添加"$&qu…

注:只是随笔 import pandas as pd train = pd.read_csv()  读入scv格式的文件 train = train_set.drop(['EbayID','QuantitySold','SellerName'], axis=1) 去掉无用的features; train.targer = train_set['QuantitySold']//获得成交信息 k,n=DataFrame.shape  Return a tuple representing the d…

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R…

https://jmetzen.github.io/2015-01-29/ml_advice.html Advice for applying Machine Learning This post is based on a tutorial given in a machine learning course at University of Bremen. It summarizes some recommendations on how to get started with machin…

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/133/creating-compelling-visualizations 本文数据来源:http://www.cdc.gov/nchs/nsfg.htm 本文摘要:介绍一个以matplotlib为底层,更容易定制化作图的库Seaborn   Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplo…

传统机器学习的回顾 近年来,深度学习的概念十分火热,人工智能也由于这一技术的兴起,在近几年吸引了越来越多的关注.我们这里,将结合一些基本的用例,简要的介绍一下这一新的技术. 我们首先需要明确人工智能.机器学习以及深度学习三者之间的关系.如NVIDIA官网所述,人工智能是一个非常大的概念,而机器学习只是人工智能的一种实现方法.深度学习是同样也是一种实现机器学习的方法,是在机器学习的基础上建立起来的.这体现在,首先从字面上看,二者都是在"学习",因此在评价深度学习训练出的模型好坏时,同样直…

基本回归 回归(Regression):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_regression 主要步骤:数据部分 获取数据(Get the data) 清洗数据(Clean the data) 划分训练集和测试集(Split the data into train and test) 检查数据(Inspect the data) 分离标签(Split features from labels) 规范化数据(Normalize th…