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Python机器学习——预测分析核心算法

2022-02-18 0人点赞 0条评论
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第 2 章 通过理解数据来了解问题

新数据集(问题)就像一个包装好的礼物,它充满了承诺和希望。一旦你能解决它,你就收获了喜悦。但是直到你打开它,它都一直保持着神秘。本章就是告诉你怎么“打开”新的数据集,看清楚里面都有什么,知道如何处置这些数据,并且开始思考如何利用这些数据构建相应的模型。

本章有两个目的:一是熟悉这些数据集,这些数据集被用来作为解决各种类型问题的例子,主要是利用第 4 章和第 6 章介绍的算法;另一个目的就是展示 Python 中分析数据的工具包。

本章用一个简单的例子来回顾基础问题的架构、术语、机器学习数据集的特性。此节介绍的术语将在本书后续章节中用到。在了解了通用的术语后,本章将会依次介绍几类不同的函数逼近问题。这些问题阐明了机器学习问题的通常变体,这样就知道如何识别这些变化,并且知道如何处理它们(本节提供代码实例)。

本章内容

✦ 2.1 “解剖”一个新问题

✦ 2.2 分类问题:用声纳发现未爆炸的水雷

✦ 2.3 对“岩石 vs. 水雷”数据集属性的可视化展示

✦ 2.4 基于因素变量的实数值预测:鲍鱼的年龄

✦ 2.5 用实数值属性预测实数值目标:评估红酒口感

✦ 2.6 多类别分类问题:它属于哪种玻璃

✦ 小结

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最后更新:2022-02-18
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