python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第10章解釋了選擇模型理論以及一些流行的模型：多項式Logit模型、嵌套Logit模型以及混合Logit模型。 本章中，會學習以下技巧：·准備數據集以估算離散選擇模型·估算知名的多項Logit模型·測試來自無關選項的獨立性沖突·用巢式 ...

python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第9章描述了多種與分析文本信息流相關的技巧：詞性標注、主題抽取以及對文本數據的分類。 本章中，會學習以下技巧：·從網絡讀入原始文本·標記化和標准化·識別詞類，處理n-gram，識別命名實體·識別文章主題·識別句子結構·根據評論給影片歸類 ...

python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第9章--隨機森林項目實戰——氣溫預測（1/2） 　　第8章已經講解過隨機森林的基本原理，本章將從實戰的角度出發，借助Python工具包完成氣溫預測任務，其中涉及多個模塊，主要包含隨機森林建模、特征選擇、效率對比、參數調優等。這個例 ...

python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第9章--隨機森林項目實戰——氣溫預測(2/2) 　　第8章已經講解過隨機森林的基本原理，本章將從實戰的角度出發，借助Python工具包完成氣溫預測任務，其中涉及多個模塊，主要包含隨機森林建模、特征選擇、效率對比、參數調優等。這個例 ...

python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第11章貝葉斯算法項目實戰——新聞分類 　　本章介紹機器學習中非常經典的算法——貝葉斯算法，相信大家都聽說過貝葉斯這個偉大的數學家，接下來看一下貝葉斯算法究竟能解決什么問題。在分類任務中，數值特征可以直接用算法來建立模型，如果數據是文本數據 ...

　　特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別，即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組，即淺層模型和深層模型。 　　特征是任何獨特的方面或特性，用於解決與特定應用相關 ...

大致掃了一遍，具體的代碼基本都沒看了，畢竟我還不懂python，並且在手機端的排版，這些代碼沒法看。 有收獲，至少了解到以下幾點： 一、 Python的語法挺有意思的 ...

朴素貝葉斯分類器是一種與線性模型非常相類似的一種分類器。 它的訓練速度比線性模型更快，但是泛化能力要強。 主要思想：通過獨立查看每個特征來學習參數，並從每個特征中收集簡單的類別統計數據 scikit-learn實現了三種朴素貝葉斯分類器：1、GaussianNB分類器（高斯 ...