發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
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Seaborn
功能簡(jiǎn)介 計(jì)算多變量間關(guān)系 可視化類(lèi)別變量的觀測(cè)與統(tǒng)計(jì) 可視化單變量或多變量分布并與其子數(shù)據(jù)集比較 對(duì)多表統(tǒng)計(jì)圖的制作高度抽象并簡(jiǎn)化可視化過(guò)程 ...
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分類(lèi)模型—非監(jiān)督學(xué)習(xí)
監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別 監(jiān)督學(xué)習(xí)是有一個(gè)有標(biāo)簽的訓(xùn)練集，我們的目標(biāo)是能找到區(qū)分正負(fù)樣本的決策邊界，需要使用已有數(shù)據(jù)擬合一個(gè)假設(shè)函數(shù)；而非監(jiān)督...
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分類(lèi)模型—監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí) KNN 基本原理 尋找目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)附近最近的K個(gè)點(diǎn)，采用投票的方式判斷測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)所屬類(lèi)別 算法步驟 1.計(jì)算測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的距離...
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特征工程—分箱
分箱法 原理 建模過(guò)程中會(huì)遇到很多連續(xù)型特征，對(duì)此需要進(jìn)行離散化，特別情況下需要按照屬性值劃分子區(qū)間，在此基礎(chǔ)之上模型會(huì)更加穩(wěn)定，降低了模型過(guò)擬...
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