《Python机器学习——预测分析核心算法》——导读
前言 Python机器学习——预测分析核心算法从数据中提取有助于决策的信息正在改变着现代商业的组织，同时也对软件开发人员产生了直接的影响。一方面是对新的软件开发技能的需求，市场分析师预计到2018年对具有高级统计和机器学习技术的人才需求缺口将达140000～190000人。这对具有上述技能的人员来说...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——小结
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 小结 本章介绍了用于探究新数据集的一些工具，接下来就是如何建立预测模型。这些工具从简单地获取数据集的规模开始，包括确...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.6 多类别分类问题：它属于哪种玻璃
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，第2.6节，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.6 多类别分类问题：它属于哪种玻璃 多类别分类问题与二元分类问题类似，不同之处在于它有几个离散的输出...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.5 用实数值属性预测实数值目标：评估红酒口感
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，第2.5节，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.5 用实数值属性预测实数值目标：评估红酒口感 红酒口感数据集包括将近1 500种红酒的数据。每一种红...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.4 基于因素变量的实数值预测：鲍鱼的年龄
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，第2.4节，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.4 基于因素变量的实数值预测：鲍鱼的年龄 探测未爆炸的水雷数据集的工具同样可以用于回归问题。在给定物...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.3 对“岩石vs.水雷”数据集属性的可视化展示
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，第2.3节，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.3 对“岩石vs.水雷”数据集属性的可视化展示 可视化可以提供对数据的直观感受，这个有时是很难通过表...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.2 分类问题：用声纳发现未爆炸的水雷
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，第2.2节，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.2 分类问题：用声纳发现未爆炸的水雷 此小节将介绍在分类问题上首先需要做的工作。首先是简单的测量：数...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——2.1 “解剖”一个新问题
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，第2.1节，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.1 “解剖”一个新问题 本书介绍的算法通常是从一个充满了数字，可能是特征（变量）的矩阵（或表格）开始...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——第2章 通过理解数据来了解问题
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第2章，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第2章 通过理解数据来了解问题 Python机器学习——预测分析核心算法新数据集（问题）就像一个包装好的礼物，它充满...
《Python机器学习——预测分析核心算法》——小结
本节书摘来异步社区《Python机器学习——预测分析核心算法》一书中的第1章，作者：【美】Michael Bowles（鲍尔斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 小结 本章介绍了本书要解决的问题以及构建预测模型的处理流程。本书关注两类算法族。限定介绍的算法的数量，可以让我们更透...
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