Kaggle、Python数据可视化seaborn(一)：你好，seaborn
5年前 高效码农欢迎使用数据可视化：在这个动手实践的微课程中，您将学习如何使用seaborn（一种功能强大但易于使用的数据可视化工具）将您的数据可视化提升到新的水平。 要使用seaborn，您还将学习如何使用Pyth …
Kaggle、Python机器学习教程（六）：随机森林
5年前 高效码农介绍 决策树会让您很难做出决定。 一棵有很多树叶的深树将会过度拟合，因为每个预测都来自其叶子上只有少数房屋的历史数据。 但是叶子很少的浅树会表现不佳，因为它无法捕获原始数据中的那么多区别。 即使在今天 …
Kaggle、Python机器学习教程（五）：过拟合和欠拟合
5年前 高效码农在这一步结束时，您将了解欠拟合和过度拟合的概念，并且您将能够应用这些想法使您的模型更准确。 尝试不同的模型 既然您有一种可靠的方法来测量模型精度，那么您可以尝试使用其他模型，并查看哪种模型可以提供最佳 …
Kaggle、Python机器学习教程（四）：验证模型
5年前 高效码农你已经建立了一个模型。 但它是否可用？ 在本课程中，您将学习如何使用模型验证来衡量模型的质量。 测量模型质量是迭代改进模型的关键。 什么是模型验证 您将要评估您构建的几乎所有模型。在大多数（尽管不是全 …
Kaggle、Python机器学习教程（三）：建立第一个机器学习模型
5年前 高效码农选择建模数据 您的数据集有太多的变量，以至于您无法理解，甚至无法很好地打印出来。如何将如此庞大的数据压缩到您能够理解的程度? 我们先用直觉选择几个变量。稍后的课程将向您展示自动对变量进行优先排序的统计 …
Kaggle、Python机器学习教程（二）：数据探索
5年前 高效码农使用Pandas熟悉您的数据 使用Pandas熟悉您的数据，机器学习项目的第一步都是熟悉数据。 你将使用Pandas库。 Pandas是科学家用于探索和操纵数据的主要工具。 大多数人在他们的代码中将p …
Kaggle、Python机器学习教程（一）：模型的工作原理以及使用方法
5年前 高效码农简介 讲师 丹贝克尔数据科学家Dan为财富100强中的6家公司提供数据科学咨询服务，并为Keras提供深度学习方面的帮助。他拥有计量经济学博士学位。
机器学习准备工作:TensorFlow 基础知识
6年前 高效码农TensorFlow 中编码的”Hello World” hello_world.ipynb：官方练习地址 以下代码块为”Hello World”Ten …
机器学习准备工作：Pandas 使用入门
6年前 高效码农机器学习的前提条件和准备工作 参考网址：前提条件和准备工作 一、Pandas安装 pandas可以通过PyPI的 pip安装 pip install pandas pandas依赖包： setupto …