在本次作业中，你将实现逻辑回归算法，并将之应用于两个数据集。 本次作业的目的是建立一个逻辑回归模型，用于预测一个学生是否应该被大学录取。 简单起见，大学通过两次考试的成绩来确定一个学生是否应该录取。你有以前数届考生的成绩，可以做为 ...

时间序列概况在日常生活和专业研究中都很常见。简而言之,时间序列概况是一系列连续的数据点 y(0), y(1), ..., y(t),其中时间 t 的点依赖于时间 t-1 的前一个点(或更早的时间点)。 在许多应用中,研究者致力于预测时间序列概况的未来行为。存在各种建模方法。

在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化 现在，我们知道了数据集的整体结构。因此，让我们应用在应用机器学习模型时通常应该执行的一些步骤。

导读： 本文介绍两大绘图技巧，分布使用seaborn与pandas包绘制可视化图形。旨在通过金融股市历史价格数据学习可视化绘图技巧。 在日常生活中，可视化技术常常是优先选择的方法。尽管在大多数技术学科（包括数据挖掘）中通常强调算法或数学方法，但是 ...

导语：本教程的主题是：如何用Python中的scikit-learn库，建立、训练和测试你的第一个线性回归机器学习模型。 字幕组双语原文：如何在 Python 中建立和训练线性和 logistic 回归 ML 模型？ 线性回归与logistic回归，是目前最流行的两个机器学习模型。 在我的上一篇 ...

线性回归与logistic回归，是目前最流行的两个机器学习模型。 在我的上一篇教程里，你们已经学习了线性回归机器学习算法背后的历史和理论。 本教程的主题是：如何用Python中的scikit-learn库，建立、训练和测试你的第一个线性回归机器学习模型。 第1节：线性 ...

我们考虑一个股票推荐的数据集，它每行是一个样本。每个样本有四个特征，推荐结果只有“推荐”与“不推荐”两类 ...

【IT168 评论】本文介绍了如何在 Python 中利用散点图矩阵(Pairs Plots)进行数据可视化。 如何快速构建强大的探索性数据分析可视化 当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，EDA)。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么 ...