让我们来看看如何使用Excel将Excel文件读取到Pandas数据框对象大熊猫. 代码1:使用读取Excel文件read_excel()熊猫的方法。 # import pandas lib as p...
创建一个Pandas DataFrame详细示例
在现实世界中, 将通过从现有存储中加载数据集来创建Pandas DataFrame, 存储可以是SQL数据库, CSV文件和Excel文件。可以从列表, 字典以及字典列表等创建Pandas DataF...
创建Pandas Series详细示例介绍
Pandas Series是一维标记数组, 能够保存任何类型的数据(整数, 字符串, 浮点数, python对象等)。轴标签统称为编号. 标签不必是唯一的, 但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整...
创建一个简单的机器学习模型
使用随机创建的数据集在Python中创建线性回归模型。 线性回归模型 线性回归极客 生成训练集 # python library to generate random numbers from ran...
ML算法:独立成分分析
先决条件:主成分分析 独立成分分析(ICA)是一种机器学习技术, 用于从混合信号中分离出独立的信号源。与主成分分析侧重于最大化数据点的方差不同, 独立成分分析侧重于独立性, 即独立成分。 问题: 从混...
ML:机器学习中的数据简介
数据: 可以是任何未经解释和分析的未经处理的事实, 值, 文本, 声音或图片。数据是所有数据分析, 机器学习和人工智能中最重要的部分。没有数据, 我们就无法训练任何模型, 所有现代研究和自动化都将徒劳...
ML算法:内核PCA简介
主要成分分析: 是用于减少数据量的工具。它使我们能够在不损失大量信息的情况下减小数据量。 PCA通过找到方差最大的原始变量的一些正交线性组合(主要成分)来减小尺寸。 第一个主成分捕获数据中的大部分差异...
ML示例:使用Logistic回归的Kaggle乳腺癌威斯康星州诊断
数据集: 它是UCI机器学习存储库中的Kaggle提出的挑战之一 https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data 它是患有恶性和良性...
ML算法: K-means++算法详细指南
先决条件: K均值聚类–简介 标准K均值算法的缺点: K-means算法的一个缺点是它对质心或均值的初始化很敏感。因此, 如果将质心初始化为"远距离"点, 则它可能最终没有与之关联的点, 并且同时, ...
ML算法:局部加权线性回归
先决条件:ML |线性回归 线性回归是一种监督型学习算法, 用于计算输入(X)和输出(Y)之间的线性关系。 普通线性回归涉及的步骤是: 培训阶段:计算以最小化成本。预测输出:对于给定的查询点, 从下图...