机器学习：线性模型
线性模型指的是假设可以通过属性空间中的各个属性的线性组合所得到的预测函数对新样本进行预测，即对给定的新样本作为输入，用使用预测函数所得到的输出值作为新样本的真实值的预测...
机器学习
机器学习基础：背景介绍与pandas对象的创建
由于许多机器学习框架都是用Python编写的，因此使用一个基于Python的数据分析框架是十分必要的，Pandas就是一款基于Python的数据分析框架，因此我们需要学会并掌握它...
机器学习基础：对NumPy数组进行数据处理操作
在将目标数据加载到NumPy数组中后，就需要进行一系列的数组处理操作，包括：对NumPy数组的访问、切片、过滤、计算数据的统计学指标、数据间的聚合和组合以及对计算后的结果保存和再加载的操作，本篇博文就对上述常用操作进行了阐述...
机器学习基础：通过NumPy生成随机数与样本采样
在机器学习的任务中，经常需要对某一个集合进行随机采样，而随机采样就需要使用随机数。本节学习的是通过不同的随机分布产生数值或者数组...
机器学习基础：使用NumPy做算术运算和矩阵运算
创建`NumPy`数组的目的就是为了运算，因此理解在`NumPy`中如何进行数学运算和线性代数运算，以及如何使用`NumPy`做上述运算是十分必要的...
机器学习基础：Numpy数组的创建和基本使用
在机器学习中，不可避免的要与数据打交道。如何高效的处理计算就是一个非常严肃的问题，幸运的是，`NumPy`就是一个高效的科学计算方案，因此学习和使用`NumPy`是非常必要的...