随笔分类 - 4_机器学习书籍及杂（西瓜书、机器学习实战、统计学习方法、百面机器学习等）
摘要：炼数成金数据分析课程 16、机器学习中的分类算法（交叉内容，后面要重点看） 一、总结 一句话总结： 1、什么是分类？ 2、常用分类算法？ 3、分类算法中的决策树的主要思想是什么？ 4、分类算法中的决策树的介绍？ 5、构建决策树的算法的本质是什么？ 6、贪心算法如何构建决策树？ 7、分类算法中的决策树
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摘要：炼数成金数据分析课程 15、时间序列分析 一、总结 一句话总结： 1、时间序列分析（Time series analysis）是什么？ 2、时间序列分析 实例？ 3、时间序列算法有哪些？ ·平滑法·趋势拟合法·组合模型·AR模型·MA模型·ARMA模型·ARIMA模型·ARCH模型·GARCH模型及
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摘要：炼数成金数据分析课程 14、Logistic回归 一、总结 一句话总结： 1、事件的优势比（odds）是什么？ 2、Logistic回归是什么？ 3、Logistic回归建模步骤？ 二、内容在总结中 week11
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摘要：炼数成金数据分析课程 13、回归分析 一、总结 一句话总结： 1、回归分析是什么？ 2、变量之间的相关关系有哪些？ 3、回归分类有哪些？ 4、相关系数是什么？ 二、内容在总结中 week10
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摘要：炼数成金数据分析课程 12、统计学常用知识 一、总结 一句话总结： 1、学习统计学一般学习哪两方面的内容？ 2、统计学可以分为哪两类？ 3、描述数据的集中趋势，常用哪些方法？ 4、如何描述数据的离散程度？ 5、假设检验的基本思想是什么？ 6、零假设与备择假设的原理是什么？ 7、假设检验的基本步骤是什
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摘要：炼数成金数据分析课程 11、数据聚合和分组 一、总结 一句话总结： 1、数据聚合和分组的常用内容有哪些？ ◆根据一个或多个键拆分pandas对象◆计算分组摘要统计◆对DataFrame的列应用各种各样的函数◆应用组内转换或其他运算◆计算透视表或交叉表◆执行分位数分析以及其他分组分析 2、常用的分组方
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摘要：炼数成金数据分析课程 10、python中如何画图 一、总结 一句话总结： 1、matplotlib的最简单画图操作是什么？ 2、matplotlib指定x轴和y轴数据？ 3、matplotlib如何画一个条形图？ 4、除了matplotlib库中可以画图，pandas库中可以画图么？ 5、matp
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摘要：炼数成金数据分析课程 9、食物数据分析实例 一、总结 一句话总结： 1、对食物数据分析一般可以分析什么？ 2、如何查看食物中哪种食物的某样成分含量最高？ 3、如何查看每组食物的Zn元素的含量是多少？ 4、打开比较大的txt文件用什么？ 5、打开比较大的json文件用什么？ 6、python中json
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摘要：炼数成金数据分析课程 8、数据清洗 一、总结 一句话总结： 1、一般数据处理中的合并数据分为哪几种？ 2、数据合并做轴向连接的方法？ 3、pandas中数据重塑(行列互相转换)有哪些方法？ 4、长型数据和宽型数据的区别是什么？ 5、根据长型数据和宽型数据的转换，你得到的启示是？ 6、DataFram
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摘要：秒懂机器学习 梯度下降简单实例 一、总结 一句话总结： 1、python支持函数中定义函数实例？ 2、梯度下降真的非常简单，最核心理解的是哪两步？ 3、梯度下降公式中的x = x - αg(x)，- αg(x)在实验中的表现是什么？ 4、梯度下降实例（要多看代码）？ 5、梯度下降法只能对线性函数起作
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摘要：炼数成金数据分析课程 7、数据分析简介 一、总结 一句话总结： 1、我们导入了数据，是否可以立即进行数据分析？ 2、数据整理和预处理操作一般有哪些？ 3、数据清洗主要做哪些操作？ 4、数据插补常用的方法有哪些？ 5、拉格朗日插值法的原理是什么？ 6、牛顿插值法（有些python库不提供，因为和拉格朗
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摘要：其它课程中的python 6、python读取数据 一、总结 一句话总结： 1、python读取excel的基本库有哪些？ xlrdxlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信息的库，支持.xls以及.xlsx文件。http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/ 1、
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摘要：其它课程中的python 5、Pandas处理数据和读取数据 一、总结 一句话总结： 1、Pandas数据结构有哪些？ 2、直接输出变量名(比如数组)显示变量的值，是ipython的功能么？ 3、Pandas的Series如何创建数据？ 4、如何访问或者修改Pandas的Series中的数据？ ob
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摘要：其它课程中的python 4、Matplotlib最最最最简单使用 一、总结 一句话总结： 1、如何区别python2和python3的pip？ 2、在windows的电脑中安装python2和python3之后，如何分别在命令行使用它们？ 3、pycharm中如何使用 ipython？ 4、pyt
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摘要：其它课程中的python 3、numpy总结(非常全) 一、总结 一句话总结： 1、numpy的主要功能有哪些？ 2、numpy数组对象主要的属性？ .ndim ：维度.shape ：各维度的尺度 （2，5）.size ：元素的个数 10.dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’).it
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摘要：其它课程中的python 2、NumPy模块 一、总结 一句话总结： 1、NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由哪两部分组成？ 2、为什么要使用numpy？ 3、python中如何计算代码的运行时间？ 4、numpy如何创建数组？ 5、numpy如何创建多维数组？ 6、numpy如
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摘要：秒懂机器学习 朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类 一、总结 一句话总结： 1、朴素贝叶斯模型在生活中的应用实例？ 2、朴素贝叶斯处理数值型数据的方法？ 3、如果我的词表里面只记录单词是否出现过，没记录单词出现的次数，那么我如何判断和比较单词在正常邮件词表里面出现的几率和在垃圾邮件词表里面出现的几
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摘要：秒懂机器学习 朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类实战 一、总结 一句话总结： 1、停词表是什么？ 停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words（停用词）。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成
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摘要：秦曾昌人工智能课程 7、决策树集成学习Tree Ensembles 一、总结 一句话总结： 1、CART是什么？ 2、决策树模型的本质是什么？ 3、我们如何用决策树去做预测？ 4、CART tree 分割的一个例子？ |||-begin |||-end 5、CART tree的本质是什么？ 6、如何
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摘要：秒懂机器学习 k-近邻算法实战 一、总结 一句话总结： 1、k临近算法怎么解决实际问题？ 2、k临近算法怎么做垃圾邮件分类？ 3、k临近算法做垃圾邮件分类和朴素贝叶斯做垃圾邮件分类的区别是什么？ 4、k临近算法解决实际问题的步骤？ 二、Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗
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