
01 引入依赖 算法相关依赖 02 获取数据 03 生成df 04 重命名列 05 增加列 06 缺失值处理 07 独热编码 08 替换值 09 删除列 10 数据筛选 11...
极限学习机(Extreme Learning Machine) 具有学习效率高和泛化能力强的优点,被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。本文利用elmNNRcpp包...
使用scikit-learn构建模型实训(wine数据集、wine_quality数据) 任务: 实训1 使用 sklearn处理wine和wine_quality数据集 实...
本文实例讲述Python使用sklearn实现的各种回归算法。 使用sklearn做各种回归 基本回归:线性、决策树、SVM、KNN 集成方法:随机森林、Adaboost、G...
经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。 分类与预测问题是预测问题的两种主...
在进行一个数据分析案例时,都是一些散落的点儿,东做一点西做一点儿,思路不特别清晰。结合网上的学习,对照采用线性回归进行汽车价格预测这一案例,结合自己的理解,搭建了一个分析的框...
翻译自:http://blog.yhat.com/posts/python-random-forest.html 昨天收到yhat推送了一篇介绍随机森林算法的邮件,感觉作为介...
在写 Python 程序的时候,我们需要依赖一些库,所以一开始我们总是: import xxx as xxxfrom xxx import xxx 我们有时候写着写着发现需要...
Pandas 是数据科学家做数据处理时,使用最多的工具。 对比Excel,我们可以发现:Pandas基本可以实现所有的Excel的功能,并且比Excel更方便、简洁,其实很多...
导读:Python是目前数据科学领域的王者语言,众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点,很多需要处理数据的人士想...