原创 [機器學習筆記] 機器學習常見算法總結（更新中）
機器學習常見算法總結 監督學習 Supervised Learning 線性迴歸算法 優點： 建模速度快，存儲資源低； 思想簡單，實現容易。建模迅速，對於小數據量、簡單的關係很有效； 是許多強大的非線性模型的基礎； 線性迴歸模型十分
2020-06-21 08:14:05
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原创 [統計學筆記] （四）數據分佈的數字特徵
（四）數據分佈的數字特徵 數據的分佈特徵與使用的描述統計量 數據集中趨勢 在統計研究中，需要蒐集大量數據並對其進行加工整理，大多數情況下數據都會呈現出一種鐘形分佈，即各個變量值與中間位置的距離越近，出現的次數越多；與中間位置距離越遠，出
2020-06-21 08:14:05
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原创 [機器學習筆記] （轉載學習）完整機器學習項目的工作流程
完整機器學習項目的工作流程 博客原文：https://ask.julyedu.com/question/7013 1 抽象成數學問題 明確問題是進行機器學習的第一步。機器學習的訓練過程通常都是一件非常耗時的事情，胡亂嘗試時間成本是非常高的
2020-06-21 07:35:48
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原创 [機器學習筆記] 常用的分類與預測算法
常用的分類與預測算法 算法名稱 算法描述 迴歸分析 迴歸分析是確定預測屬性（數值型）與其它變量間相互依賴的定量關係最常用的統計學方法。 包括：線性迴歸、非線性迴歸、Logistic迴歸、嶺迴歸、主成分迴歸、偏最小二乘迴歸等模型。 決策
2020-06-21 07:35:48
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原创 [機器學習筆記] 用Python分析 TED演講數據（更新中）
用Python分析 TED演講數據 首先準備TED演講數據集，TED演講數據集和信息可以從下面的資源獲得： https://www.datafountain.cn/datasets/11 該數據集包含2個文件： ted_main.csv
2020-06-21 07:35:48
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原创 [數據分析學習筆記] 數據預處理
數據分析學習筆記 —— 數據預處理 數據預處理一方面是要提高數據的質量，另一方面是要讓數據更好地適應特定的挖掘技術或工具。 爲什麼需要進行數據預處理？ 包含在數據源中的大部分原始數據未被處理，它們是不完整的數據或者含有不符合數據分析要求的
2020-06-21 07:35:38
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原创 [機器學習] Python代碼來構建一顆決策樹（Decision Tree）的案例
Python代碼來構建一顆決策樹（Decision Tree）的案例 用Python代碼來構建一顆決策樹（Decision） 工具 Python+Jupyter Graphviz 2.38 （Graphviz是一個開源的圖形可視化軟件）
2020-06-21 07:35:38
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原创 [機器學習筆記] 用Python進行航空公司客戶價值分析筆記
用Python進行航空公司客戶價值分析（數據分析） 學習資料： 參考圖書：《Python數據分析與挖掘實戰》（機械工業出版社）第7章 參考博文：https://blog.csdn.net/a857553315/article/detail
2020-06-21 07:35:38
原创 [機器學習筆記] 用Python分析：紅葡萄酒質量分析（數據探索）
用Python分析：紅葡萄酒質量分析（數據探索） 數據集：winemag-data_first150k.csv 先來導入數據 import numpy as np import pandas as pd import seaborn a
2020-06-21 07:35:38
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原创 [統計學筆記] （六） 參數估計
（六）參數估計 （Parameter Estimation） 參數估計是推斷統計的重要內容之一。它是在抽樣及抽樣分佈的基礎上，根據樣本統計量來推斷所關心的總體參數。 人們常常需要根據手中的數據，分析或推斷數據反映的本質規律。即根據樣本數據
2020-06-21 07:35:38
原创 [統計學筆記] （十四）概率與概率分佈
概率與概率分佈 概率是度量偶然事件發生可能性的數值。假如經過多次重複試驗(用X代表)，偶然事件(用A代表)出現了若干次(用Y代表)。以X作分母，Y作分子，形成了數值(用P代表)。在多次試驗中，P相對穩定在某一數值上，P就稱爲A出現的概率。
2020-06-21 07:35:38
原创 [機器學習筆記] Python數據分析：用戶消費行爲（持續更新）
Python數據分析：用戶消費行爲（持續更新） 紅酒品鑑和用戶消費行爲分析是我學習Python數據分析入門的兩個案例，記錄一下。 網絡上關於這兩個案例的介紹非常多，但是我在學習過程中，發現有很多文章的邏輯不是很清晰，代碼也調試不同。 所以
2020-06-21 07:35:38
原创 [機器學習筆記] 機器學習知識要點彙總
機器學習知識要點彙總 1. 機器學習的常見分類和常用的算法有哪些？ 將機器學習分爲四種，分別是監督學習、無監督學習、半監督學習和增強學習。 （1）監督學習(Supervised Learning)：是指每個進入算法的訓練數據樣本都
2020-06-21 07:35:38
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原创 [統計學筆記] （七） 假設檢驗
（七） 假設檢驗 一個問題 一個以減肥爲主要目標的健美俱樂部聲稱，參加其訓練班至少可以使減肥者平均體重減重8.5kg以上。爲了驗證該宣稱是否可信，調查人員隨機抽取了10名參加者，得到他們的體重記錄如下表： 在 的顯著性水平下，調查結果
2020-06-21 07:35:38
原创 [統計學筆記] 統計學計算題選講（精華）
統計學計算題選講 第 1 題 某班級學生物理課程考試成績分別爲: 68 89 88 84 86 87 75 73 72 68 75 82 97 58 81
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