第二周<岭回归>
摘要：传统最小二乘法缺乏稳定性 额。就是曾加正则项 \\( argmin||Xw y||^2+\alpha||w||^2 \\) 对应矩阵的求解方法为 \\(w=(X^TX+\alpha I)^{ 1}X^Ty\\) 其实就是添加正则项 sklearn.linear_model.Ridge 主要参数 +
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第二周<线性回归>
摘要：可行性分析 略 sklearn.linear_model.linear_regression() 一些参数 + fit_intercept 布尔型参数，表示是否计算该模型的截距 + normalize 布尔型参数，若为TRUE，则X在回归前进行归一化，默认False 可以查看系数 linear.co
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第二周<导学/分类>
摘要：分类学习 分类算法各有不同 knn naivebyes regression dnn sklearn.linear_modlel 线性函数 sklearn.preprocessing 非线性函数 分类 基本分类模型 knn sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
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<第一周>降维
摘要：PCA 矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值为第一主成分，以此类推 主要过程 + 对所有样本进行中心化 + 计算样本的协方差矩阵 XX．T + 对协方差矩阵做特征值分解 + 取最大的几个特征向量 使用方法 sklearn sklearn.decomp
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<第一周> city中国城市聚类 testdata学生上网聚类 例子
摘要：中国城市聚类 学生上网数据聚类 bdscan算法 这里有一个Silhouette coefficient是一个轮廓系数，用于评价聚类效果
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Python数据分析与展示[第三周]（pandas数据类型操作）
摘要：数据类型操作 如何改变Series/ DataFrame 对象 + 增加或重排：重新索引 + 删除：drop 重新索引 .reindex() reindex() 能够改变或重排Series和DataFrame索引 d.reindex(['c5','c4','v3','v2','c1']) 这样是改变
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Python数据分析与展示[第三周]（pandas数据特征分析单元8）
摘要：数据理解 + 基本统计 + 分布/累计统计 + 数据特征 + 数据挖掘 数据排序 操作索引的排序 .sort_index() 在指定轴上排序，默认升序 参数 + axis=0 column + ascending=True 升序 .sort_values() 参数同上 +by 对应的（axis）轴上
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第一周<单元一聚类>
摘要：K means 聚类算法 初始随机选择 而后不断更新 kmeans 应用 省份归类 调用kmeans方法所需要的参数 + n_clusters 指定的聚类中心 + init 初始聚类中心的初始化方法 默认k means++ + max_iter 最大的次数 默认300 + data 数据 + lab
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第一周<导学>
摘要：导学 + 欧氏距离 平方 + 曼哈顿距离 一次方 + 马氏距离 协方差（先标准化再计算距离）\\(d(x_{i},x_{j})=\sqrt{(x_{i} x_{j})^{T}s^{ 1}(x_{i} x{j})}\\) s为数据的协方差 + 夹角余弦 sklearn cluster sklearn.
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总体<导学>
摘要：有一些奇奇怪怪的数据集 波士顿房价数据集 使用 加载相关的数据集 重要参数 return_X_y 表示是否返回target (价格） 默认为False 同时返回data和target 鸢尾花数据集 类别分为三类 Iris Setosa,Iris Versicolour Iris Virginica
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Python数据分析与展示[第三周]（pandas简介与数据创建）
摘要：第三周的课程pandas 分析数据 http://pandas.pydata.org import pandas as pd 常与numpy matplotlib 一块定义 d=pd.Series(range(20)) d.cumsum() 主要提供两个数据类型 Series DataFrame 基
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