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摘要： 1.监督模型 输入x,y;得出模型 1.1分类模型 1.2回归模型 2.非监督模型 只给出x，得出 2.1聚类 2.2降维 3.强化学习 给一个action，得到一个reward，使reward最大 阅读全文

摘要： import os import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import seaborn as sns sns.set(style="darkgrid") os.chdir(r'C:\Users\lzxan\PycharmProjects\un... 阅读全文

摘要： import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns mpl.style.use('seaborn-whitegrid'); def sta001(k,nyear,xd): ... 阅读全文

摘要： 恢复内容开始 分类：用一部分属性去预测另一部分属性 预测：根据自变量给出因变量的估计值 分类和预测本质上一回事 回归类预测和分类： Logistic回归（因变量为0，1） softmax回归（因变量为类别型） 泊松回归（因变量为计数） Lesso回归：限制模的长度/岭回归：限制模的平方（出现多重共线 阅读全文

摘要： #回归分析和基于模拟的分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from numpy import random from pandas import Series,DataFrame from scipy import stats tips=... 阅读全文

摘要： #变量之间的关系 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from numpy import random from pandas import Series,DataFrame from scipy import stats tips=pd.read_csv('tips.csv') pri... 阅读全文

摘要： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt tips=pd.read_csv('tips.csv') print(tips.describe()) ''' total_bill tip ... 阅读全文

摘要： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s=Series([1,2,3],index=['a','b','c']) print(s) ''' a 1 b 2 c 3 dtype: int64 ''' print(np.max(s))#可以进行np运算 s.name=... 阅读全文

摘要： DataFrame：二维的表格型数据结构，它含有一组有序的列，每一列的数据结构都是相同的，而不同的列之间则可以是不同的数据结构。 DataFrame中的每一行是一个记录，名称为Index的一个元素，而每一列则为一个字段，是这个记录的一个属性。DataFrame既有行索引也有列索引，可以被看做由Ser 阅读全文

摘要： import numpy as np #创建数组 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a) #查看行数 print(a.ndim) #查看维数 print(a.shape) #查看元素类型 print(a.dtype) #特殊数组，zeros数组：全零数组，元素全为0 print(np.zeros((2,3))) #ones数组：全1数组，元素全为1... 阅读全文