千里之行，始于足下

摘要： 在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，而核函数则是其核心组件之一。 核函数的本质是一个「空间映射工具」。 当原始数据在低维空间中线性不可分时（如环形、月牙形数据），核函数能将数据隐式地映射到更高维的特征空间，使得在高维空间中数据变得线性可分，同时避免直接计算高维特征的爆炸性计算量 阅读全文

摘要： 在数据可视化领域，Plotly的子图布局是打造专业级仪表盘的核心武器。 当面对多维数据集时，合理的子图布局能显著提升多数据关联分析效率，让数据的呈现更加直观和美观。 本文将深入探讨Plotly中子图布局技巧，并结合代码实现与实际场景案例，介绍多子图组织方法的技巧。 多子图布局 网格布局 网格布局是P 阅读全文

摘要： 在数据分析与可视化领域，一张优秀的图表不仅需要准确呈现数据，更应通过合理的布局提升信息传达效率，增强专业性和可读性。 Plotly作为一款强大的Python可视化库，提供了丰富的布局定制功能，帮助我们实现这一目标。 本文将从基础元素设置到坐标轴深度定制，结合代码与场景案例，来介绍标签与坐标轴的核心布 阅读全文

摘要： 1. 发布时间表 5月初：发布首个Beta版本 后续：依次发布3个Beta版本和2个候选版本 10月：发布最终正式版本 注：3.14版本不再添加新功能，仅包含错误修复和微小更改。 2. 新功能特性 2.1. PEP 765：禁止finally块中使用控制流语句 禁止内容：return、break、c 阅读全文

摘要： 在机器学习的广阔领域中，决策树一直是一种备受青睐的算法。它以其直观、易于理解和解释的特点，广泛应用于分类和回归任务。 然而，随着数据复杂性的不断增加，传统决策树的局限性逐渐显现。 本文将深入探讨多变量决策树这一强大的工具，它不仅克服了传统决策树的瓶颈，还为处理复杂数据提供了新的思路。 1. 基本概念 阅读全文

摘要： 在数据分析和可视化领域，雷达图是一种适用于多维数据的可视化、综合评估和决策支持的工具。 雷达图通过将数据点沿多个轴分布，并通过多边形面积或线条连接来展示数据的多维度特征，能够直观地呈现数据在各个维度上的表现，帮助我们快速识别优势和劣势，从而做出更明智的决策。 本文主要介绍Plotly雷达图的奥秘，从 阅读全文

摘要： 在数据可视化领域，面积图是一种强大而直观的工具，它通过填充线条与坐标轴之间的区域来量化数据大小， 从而帮助我们清晰地展示数据的总量、趋势变化以及不同类别之间的对比。 无论是分析随时间变化的累积量，还是对比多类别的数据占比，面积图都能以简洁而直观的方式呈现复杂的数据关系。 本文主要介绍Plotly面积 阅读全文

摘要： 在机器学习中，决策树算法因其简单易懂、可解释性强而被广泛应用。 然而，现实世界中的数据往往复杂多变，尤其是连续值和缺失值的存在，给决策树的构建带来了诸多挑战。 连续值（如年龄、收入）无法直接用于决策树的离散分裂点，需要转化为“离散区间”。 缺失值（如用户未填写的问卷项）可能导致信息损失或模型偏差。 阅读全文

摘要： 在机器学习的世界里，决策树是一种简单而强大的算法，但它的 “任性生长” 却常常让数据科学家陷入 “过拟合的困境”。 想象一下，一棵决策树如果无限生长，它可能会完美地拟合训练集中的每一个数据点，但当面对新的数据时，却可能表现得像一个“陌生人”——预测完全失效。 这种现象背后的原因在于模型过于复杂，对训 阅读全文

摘要： 在机器学习的广阔森林中，决策树（Decision Tree）是一棵独特而强大的“智慧树”。 它是一种监督学习算法，既可以用于分类任务，也能用于回归任务，通过树形结构模拟人类决策过程。 这篇文章会带你了解决策树，从基础概念开始，一步步讲解如何构建决策树、常用的算法以及它的实际应用。 1. 概述 决策树 阅读全文