1、什么是線性回歸？ 　　回歸分析（Regression analysis)是一種統計分析方法，研究自變量和因變量之間的定量關系。回歸分析不僅包括建立數學模型並估計模型參數，檢驗數學模型的可信度 ...

1、分類的分類 　　分類的分類？沒錯，分類也有不同的種類，而且在數學建模、機器學習領域常常被混淆。 　　首先我們談談有監督學習（Supervised learning）和無監督學習（Unsup ...

支持向量機（Support vector machine, SVM）是一種二分類模型，是按有監督學習方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器。 支持向量機經常應用於模式識別問題，如人像識別、文本分 ...

　　主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一種數據降維技術，通過正交變換將一組相關性高的變量轉換為較少的彼此獨立、互不相關的變量，從而減少數據的維數。 ...

一、模型開發 sklearn為所有模型提供了非常相似的接口，這樣使得我們可以更加快速的熟悉所有模型的用法。在這之前我們先來看看模型的常用屬性和功能 1. 線性回歸 2. 邏輯回歸 3. 朴素貝葉斯算法NB 4. 決策樹DT ...

1、NetworkX 圖論與網絡工具包 NetworkX 是基於 Python 語言的圖論與復雜網絡工具包，用於創建、操作和研究復雜網絡的結構、動力學和功能。 NetworkX 可以以標准和非標准的數據格式描述圖與網絡，生成圖與網絡，分析網絡結構，構建網絡模型，設計網絡算法，繪制網絡圖 ...

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sklean 進行數據展示 sklearn model中的屬性 數據標准化 許多學習算法中目標函數的基礎都是假設所有的特征都是零均值並且具有同一階數上的方差（比如徑向基函數，支持向量機以及L1L2正則化項等）。如果某個特征 ...