0、概述 这段时间主要学习了kaggle网站上的“pandas”的部分。俗话说的好：学过的东西通过 自己的理解转换成自己的东西才算是学会。所以说每学完一个知识点都要做一个总结，依赖理 清自己的只是结构，而来温故而知新。网址：https://www.kaggle.com/learn/pandas ...

0、概述 这段时间主要学习了kaggle网站上的“机器学习”的部分。之前很长一段时间都是在学习 理论，没有机会实践，Kaggle是个不错的平台，有很多使用的难题等待着全世界聪敏的头脑 去解决。通过本篇的学习，很好的将理论知识用到了实践当中，比如之前学习到的绘制模型在 样本集和测试集上的准确率， ...

0、概述本篇主要记录本人在Kaggle的Digit Recognizer比赛中学习和用到的知识。 1、介绍 首先介绍一下数字识别(Digit Recognizer)，数字识别堪称机器学习领域的"Hello World"，几乎可以说是每个学习机器学习的入门指南。不过，这个入 ...

0、概述0.1、回归的含义 高尔顿（Frramcia Galton,1882-1911）早年在剑桥大学学习医学，但医生的职业对 他并无吸引力，后来他接受了一笔遗产，这使他可以放弃医生的生涯，并与 1850－1852年期 间去非洲考察，他所取得的成就使其在1853年获得英国皇家地理学会的金质奖章 ...

0、概述朴素贝叶斯是贝叶斯理论的一部分，所以讲述这部分内容之前首先需要了解一下贝叶斯定理。 贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发 生的情况下A发生的可能性。 描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。 按照乘法法则，可以立 ...

0、概述分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。 结点有两种类型：内部节点和叶节点，内部节点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 分类的时候，从根节点开始，对实例的某一个特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点； 此时，每一个子结点对应着该特征的一个取值 ...

0、概述 1、介绍 1.1、工作原理 1.2、优点，缺点，适用范围 1.3、一般流程 2、实现 2.1、伪代码 2.2、python实现 3、总结 0、概述简单的说，k-近邻算法是一种分类算法，采用测量测试用例与样本用例不同特征值之间的距离，选取距离最小的样本所属的分类作为测试用例 ...

代码：123456789101112131415161718192021222324252627# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib import animati ...

代码：12345678910111213141516171819202122# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0,10,0.1)y1 = 0.05*x**2y2 ...

代码：1234567891011121314151617181920212223242526272829303132# -*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()x = [1,2,3,4,5,6,7]y ...