摘要：参考： 1、《Python机器学习：预测分析核心算法》 P258-P266 1 import numpy 2 3 #from sklearn.cross_validation import train_test_split 4 from sklearn.model_selection import 阅读全文

摘要：参考： 1、《Python机器学习：预测分析核心算法》 Michael Bowles P251-P258 2、简书 Junes_K 3、sklearn官方文档 1 import numpy 2 3 #以前使用train_test_split构建训练和测试集， 但目前train_test_split已 阅读全文

摘要：今天开始学习《Python机器学习：预测分析核心算法》的第六章：集成方法，并生成了第一个二元决策树。代码不难，如下： 1 1 import numpy 2 2 from sklearn import tree 3 3 from sklearn.tree import DecisionTreeRegr 阅读全文

摘要：因为涉及敏感信息，原数据就不push到网上了，直接上代码： 第一步导入库： 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 第二步自建数据录入，这一步脱敏了： 1 # 硬输入的话一定注意不要出现中文标点，否则会报错。 2 list = [["***",300," 阅读全文

摘要：直接上我的思维导图吧： 学习的代码及备注 1 __author__ = 'mike-bowles' 2 #use scikit learn package to perform linear regression 3 #read in the rocks versus mines data set 阅读全文