数据下载 一、数据预处理 导入库 导入数据 分割数据集 数据标准化 二、使用SVM（linear kernel）模型 训练模型 预测结果 效果评估 混淆矩阵 cm = arr...
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Day 14：SVM案例 -
逻辑回归背后的数学原理什么是逻辑回归 逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果y∈{0,1}。而线性回归模型产生的预测值为z=θTx是实数...
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Day11：K-NN案例
数据下载 一、数据预处理 导入库 导入数据 分割数据集 数据标准化 二、训练K-NN模型 三、预测测试集结果 四、效果评估 混淆矩阵 array([[60, 6],[ 6,...
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Day7：K-NN分类算法K-NN是什么？ K最近邻算法是一种简单但目前最常用的分类算法，也可用于回归。KNN没有参数（不对数据潜在分布规律做任何假设），基于实例（不建立明确的模型，而是通过具体的训练...
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Python编程遇问题，文科生怎么办？敲黑板了啊，答疑时间到。如果你没有良好的Python编程基础，在尝试应用数据科学方法时遇到了问题和困难，又不知道该如何有效解决，那么这篇文章就是为你写的。请务必认真阅读哟。 ...
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Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介逻辑回归是什么？ 逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果（0或1）。一个简单的例子是某人在即将到来的选举中是否会投...
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Day6：逻辑回归案例
数据下载 一、数据预处理 导入库 导入数据 分割数据集 数据标准化 二、建立逻辑回归模型 R值（准确率）： 0.836666666667theta： [[ 2.1449592...
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Day3：多变量线性回归多变量线性回归 对两个或多个变量与结果之间的关系建模，通过线性关系式（Y= b0+b1X1+b2X2+……+bnXn）来观察数据。多变量线性回归的步骤与简单线性回归相似，不同...
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Day2：简单线性回归简单线性回归 根据单个的自变量X预测因变量Y。通常假设X和Y之间是线性关系，试图计算出一条直线Y=b0+b1X1来尽可能准确地拟合所有的点，使得预测的Y值（Yp）与实际的Y值...
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Day1：数据预处理案例1 数据下载 一、导入所需的库 二、导入数据 三、处理缺失值 Imputer的参数strategy为缺失值的填充方式，支持三种，mean(均值)，median（中位数），...
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本专题仅收录求职、简历、换工作、职业规划、招聘、职场干货、上班感悟、管理提升、工作效率等与上班相关文章。 专题投稿和推荐到首页等事宜请看须知：http://www.jianshu.com/p/a74168f36c2d 专题主编：不世虹霓 https://www.jianshu.com/u/70c7ef96b1b3 官方交流群【简书•上班这点事儿】 各位作者大大们好～我是咱专题的新主编（简书ID：不世虹霓），很高兴认识大家(o^^o) 有几个关于专题的小变化想和大家分享： 1、从今天起，每天会由我们专题的首席推广官 @美熙酱 在 专题的几个社群内分享专题日报，核心内容主要包括：专题好文推荐（每日3篇，帮助作者提升阅读量）、金句分享等，未来还会不断更新补充内容。如果你们有什么想要了解的资讯，也欢迎随时告诉我们哟～ 2、目前专题有3个社群，平时都静悄悄的，也有不少小伙伴重复进群。为了营造更好的社群氛围，让它重新激发活力，这个月我们会就社群进行一些调整。每个群会设定不同主题，之后会组织线上交流、研讨活动，也会陆续邀请一些职场咖给我们做群内经验分享。此外，每个群会有一名『专题金牌导师』常驻，和大家进行更多交流互动。原则上每位小伙伴不重复入群，具体规则和活动稍后公布，敬请期待。 3、群内可分享任何来自简书的链接（包括简书各个公众号），但不可以分享其他的一切外链（包括公公众号及个人名片、截图），不可以发任何推广、广告信息，否则群主和管理员会直接抱走，随时损失几个亿哦～ 衷心希望大家能在上班专题有所收获，有所成长。 最后：你一定要努力，但千万别着急😘
