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机器学习算法笔记
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很多人之所以喜欢python，不仅仅因为简单易学、容易入门，更多是因为python有强大的第三方库，那么在机器学习中，python有哪些库可以使用呢?基于两个python库，Numpy 和 Scipy，为常见的机器学习和数据挖掘提供一组算法，聚类、回归和分
让我们看看在revenue_millions列中填充缺失的值。使用DataFrame[‘列名‘]可以获取1列数据，即一个Series。Series与DataFrame格式略有不同，但仍然有标题索引。现在，用列的均值替换了所有的收益为null的项。注意，通过
华为机器学习服务是什么华为机器学习服务 提供机器学习套件，为开发者应用机器学习能力开发各类应用提供优质体验。得益于华为长期技术积累，ML Kit为开发者提供简单易用、服务多样、技术领先的机器学习能力，助力开发者更快更好的开发各类AI应用。注意，企业认证可能
简述分类与聚类的联系与区别。利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。最可能是哪个疾病？上传手工演算过程。分类和聚类都有相似点，他们都想在数据集中寻找离目标点最近的d点。无监督学习是没有先验数据，在没有被标记的数据中发现规律。
线性回归模型有一个主要的局限性，那就是它只能把输入数据拟合成直线，而多项式回归模型通过拟合多项式方程来克服这类问题，从而提高模型的准确性。从图1-6中可以看到，数据点本身的模式中带有自然的曲线，而线性模型是不能捕捉到这一点的。图1-7中的虚线表示线性回归模
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