在學習《Scikit_Learn 與 TensorFlow機器學習實戰指南》之前，也曾一直苦惱，不管是機器學習還是深度學習他的一個總體的流程是什么，頭腦中沒有一個大概的概念。在本書中，作者給出了答案： 項目概述 獲取數據 發現並可視化數據，發現其中的規律 為機器學習算法准備數據 ...

准備數據 訓練集和測試集的數據來源於很多地方，比如：數據庫，csv文件或者其他存儲數據的方式，為了操作的簡便性，可以寫一些小的腳本來下載並解析這些數據。在本文中，我們先寫一個腳本來演示： 執行上邊的代碼后，數據就已經下載到本地了，接下來在使用pandas加載數據 數據預覽 使用 ...

下載數據 加載數據 查看數據結構 info() info()方法可以快速查看數據的描述，特別是總行數、每個屬性的類 ...

曾為培訓講師，由於涉及公司版權問題，現文章內容全部重寫，地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...

本章中，你會假裝作為被一家地產公司剛剛雇佣的數據科學家，完整地學習一個案例項目。下面是主要步驟： 項目概述。 獲取數據。 發現並可視化數據，發現規律。 為機器學習算法准備數據。 選擇模型，進行訓練。 微調模型。 給出解決方案。 部署、監控、維護系統。 使用 ...

知道某個算法，和運用一個算法是兩碼事兒。 當你訓練出數據后，發覺模型有太大誤差，怎么辦？ 1）獲取更多的數據。也許有用吧。 2）減少特征維度。你可以自己手動選擇，也可以利用諸如PCA等數學方法。 3）獲取更多的特征。當然這個方法很耗時，而且不一定有用。 4）添加多項式特征。你在抓 ...

從業這么久了，做了很多項目，一直對機器學習的基礎課程鄙視已久，現在回頭看來，系統的基礎知識整理對我現在思路的整理很有利，寫完這個基礎篇，開始把AI+cv的也總結完，然后把這么多年做的項目再寫好總結。 參考：機器學習&深度學習算法及代碼實現 學習路線第一步：數學主要為微積分、概率統計 ...

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