Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些

一项新的大型开发人员调查显示，由于Python在机器学习和数据科学项目中的大量使用，它最终在编程语言的普及战中超过了Java。***一期的《Developer Economics State of the Developer Nation 16th Ed

关于机器学习这个话题，我相信我这个公众号1500多位关注者里，一定有很多朋友的水平比Jerry高得多。如果您看过我以前两篇文章，您就会发现，我对机器学习仅仅停留在会使用API的层面上。关于机器学习在SAP标准产品中的应用，Jerry只知道一个例子，就是机器

关于机器学习这个话题，我相信我这个公众号1500多位关注者里，一定有很多朋友的水平比Jerry高得多。如果您看过我以前两篇文章，您就会发现，我对机器学习仅仅停留在会使用API的层面上。关于机器学习在SAP标准产品中的应用，Jerry只知道一个例子，就是机器

机器学习正在改变这个世界。然而，并非每一个机器学习项目都能够取得成功。根据在机器学习领域多年的经验，我们总结出了几个常见的导致机器学习项目失败的原因。了解这些问题，以及它们如何产生，将有助于你更好地评估下一个机器学习项目的可行性，最重要的是，这也有助于让项

这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。此外，MEKA基于WEKA的机器学习工具包。该框架的

贝叶斯分类器是一个统计分类器。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝叶斯分类器在分类性能上与决策树和神经网络都是可比的。在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器已表现出较高的分类准确性和运算性能。基本贝叶斯分类器假设一个指定类别中各属性的取值是相互独立的。

一开始的目的是学习十大挖掘算法,并用编码实现一遍，但越往后学习，越往后实现编码，越发现自己的编码水平低下，学习能力低。下面的代码中这些可以优化的并没有改，这么做的原因是希望做到抛砖引玉，欢迎大家丢玉，如果能给出优化方法就更好了

决策树分类与上一篇博客k近邻分类的最大的区别就在于，k近邻是没有训练过程的，而决策树是通过对训练数据进行分析，从而构造决策树，通过决策树来对测试数据进行分类，同样是属于监督学习的范畴。决策树的结果类似如下图：。这里涉及要信息论中一个很重要的信息度量方式，香

总体思路与一元线性回归思想一样，现在将数据以矩阵形式进行运算，更加方便。一元线性回归实现代码 下面是多元线性回归用Python实现的代码：。# 所需要的W的形式为 行=特征个数，列=1 这样的矩阵。但也可以用1行，再进行转置：W.T. W_derivati