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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L36：數(shù)據(jù)集與問題
Enron事件背景，以及通過外部信息列出的可能的嫌疑人（POI）。 一般來說，可供訓練的數(shù)據(jù)越多，效果越好。 基本的數(shù)據(jù)類型判斷練習。 迷你項目（略）
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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L34：決策樹決策樹利用核技巧，把簡單的線性決策面，轉換為非線性決策面。一個接一個的處理多元線性問題。根據(jù)數(shù)據(jù)，算法自動找出決策邊界決策樹 sklearn中的...
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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L33：支持向量機（SVM）SVM尋找一條直線或超平面，將輸入數(shù)據(jù)分隔成兩類。好的分隔線可以最大化間隔最大化MarginSVM首先考慮是否正確分類，其次才是最大化間隔。同時...
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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L44：交叉驗證
sklearn中的cross validation from sklearn import cross_validation features_...
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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L43：主成分分析PCAPCA（Principal Component Analysis）是一套全面用于各類數(shù)據(jù)分析的分析方法，包括特征集壓縮。每當需要將數(shù)據(jù)直觀化的時...
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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L42：特征選擇
方法一：加入新特征的通過直覺構建代碼實現(xiàn)可視化評估重復上述過程 警惕特征漏洞任何人都有可能犯錯—要對你得到的結果持懷疑態(tài)度！你應該時刻警惕 10...
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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L41：文本學習通過練習了解詞袋及其屬性：無序文本長度影響算法結果對復合短語處理能力不足 在sklearn中的使用CountVecterizer即可理解為詞袋 ...
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Udacity 數(shù)據(jù)分析進階課程筆記L40：特征縮放通過衣服尺碼的例子，介紹一種使用特征縮放的簡單情況 一種簡單的特征縮放公式（歸一化）和實現(xiàn)歸一化特征縮放公式 sklearn中的Min-Max ...