千里之行，始于足下

摘要： 在机器学习的世界里，分类问题无处不在，而多分类问题更是其中的常见挑战。 无论是识别手写数字、分类新闻主题，还是预测客户购买的产品类别，多分类问题都扮演着重要角色。 线性模型，以其简洁高效的特点，成为了应对多分类问题的有力工具之一。 本文将探讨线性模型解决多分类问题的原理、策略以及优缺点，并通过代码示 阅读全文

摘要： 在机器学习领域，线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的算法，它在降维和分类任务中都表现出色。 LDA通过寻找特征空间中能够最大化类间方差和最小化类内方差的方向，实现数据的降维和分类。 本文主要介绍LDA的基本原理，展示其如何解决分类问题，以及 阅读全文

摘要： 在数据科学领域，线性模型和广义线性模型是两种基础且重要的统计工具， 它们被广泛应用于各种预测和分析任务中，从简单的回归问题到复杂的分类场景。 今天，让我们深入探讨这两种模型，了解它们的原理、区别以及实际应用。 1. 线性模型：统计分析的基石 线性模型是统计学中最早被提出和广泛应用的一类模型。 其基本 阅读全文

摘要： 在数据可视化的世界里，饼图是最直观的展示比例关系的工具之一。 然而，传统的静态饼图已经无法满足现代数据分析的需求。Plotly作为一款强大的可视化库，不仅提供了饼图丰富的基础功能，还支持交互效果和动态更新等高级特性。 本文我们将深入探讨Plotly在饼图绘制上的高级功能，包括交互效果和动态更新等技巧 阅读全文

摘要： 在数据可视化的世界里，饼图是一种直观且广泛使用的图表类型。 它能够将数据各个部分占整体的比例关系清晰地展现出来，适用于诸如市场占有率分析、调查结果分布、预算分配等多个领域。 饼图以扇形面积比例直观展示数据分布，适合用于： 分类数据的占比分析（如市场份额、用户画像） 少量数据的对比呈现（≤6 个分类最 阅读全文

摘要： 在机器学习领域，我们常常需要在多个模型之间进行比较，以选择最适合特定任务的模型。 模型比较检验为此提供了科学的依据和方法。 本文将探讨比较检验的概念、方法、区别与适用范围，并结合scikit-learn库给出具体的代码示例。 1. 什么是比较检验 比较检验，又称比对检验，是指通过比较不同模型（或算法 阅读全文

摘要： 在机器学习领域，模型的泛化性能度量是评估模型在未知数据上表现的关键环节。 通过合理的性能度量，不仅能了解模型的优劣，还能为模型的优化和选择提供科学依据。 本文将深入探讨泛化性能度量的重要性、各种度量方法、它们之间的区别与适用场景，并通过scikit-learn代码示例来展示如何实现这些度量方法。 1 阅读全文

摘要： 在机器学习的流程中，数据集的合理划分是模型训练与评估的关键前提。 恰当的划分方式不仅能有效利用数据资源，还能确保模型评估结果的可靠性，为模型的泛化能力提供有力保障。 本文将深入介绍3种常见的数据集划分方法：留出法、交叉验证法和自助法，并配以scikit-learn的代码示例来说明如何使用这些方法。 阅读全文

摘要： 在数据可视化的世界里，柱状图是一种直观且强大的工具，用于展示数据的分布、比较和趋势。 从基础的柱状图出发，我们可以进一步探索更复杂的图表类型，如分组柱状图和堆积柱状图，它们在处理多维数据和复杂关系时具有独特的优势。 本文将深入探讨如何使用Plotly库绘制这些高级柱状图，掌握这些技巧将使你在数据可视 阅读全文

摘要： 柱状图作为最基础的数据可视化形式之一，能直观展示不同类别数据的对比关系，适用于一下的场景： 比较不同类别之间的数据大小，如不同产品的销售额对比。 展示数据的分布情况，如各年龄段的人口数量分布。 分析时间序列数据的变化趋势，如某公司近几年的利润变化。 今天，我们就来深入探索Plotly柱状图的绘制基础 阅读全文