1、什么是线性回归？ 　　回归分析（Regression analysis)是一种统计分析方法，研究自变量和因变量之间的定量关系。回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数，检验数学模型的可信度 ...

1、分类的分类 　　分类的分类？没错，分类也有不同的种类，而且在数学建模、机器学习领域常常被混淆。 　　首先我们谈谈有监督学习（Supervised learning）和无监督学习（Unsup ...

支持向量机（Support vector machine, SVM）是一种二分类模型，是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。 支持向量机经常应用于模式识别问题，如人像识别、文本分 ...

　　主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一种数据降维技术，通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量，从而减少数据的维数。 ...

一、模型开发 sklearn为所有模型提供了非常相似的接口，这样使得我们可以更加快速的熟悉所有模型的用法。在这之前我们先来看看模型的常用属性和功能 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. 朴素贝叶斯算法NB 4. 决策树DT ...

1、NetworkX 图论与网络工具包 NetworkX 是基于 Python 语言的图论与复杂网络工具包，用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动力学和功能。 NetworkX 可以以标准和非标准的数据格式描述图与网络，生成图与网络，分析网络结构，构建网络模型，设计网络算法，绘制网络图 ...

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sklean 进行数据展示 sklearn model中的属性 数据标准化 许多学习算法中目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差（比如径向基函数，支持向量机以及L1L2正则化项等）。如果某个特征 ...