在本篇文章中，我们将介绍回归树及其基本数学原理，并从头开始使用Python实现一个完整的回归树模型。
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---- 概述 最近一直在学习数据挖掘和机器学习，无论是是服务端开发人员还是web开发人员，个人觉得最起码都要都一些最基本的数据挖掘和机器学习知识。废话少说，我们先来学习一下数据挖掘的是什么意思？个人的理解是从业务数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据中挖掘到符合我们所需的目标。 数据挖掘的分解 目标定义-》数据采样-》数据整理-》模型评价-》模型发布。 所谓目标定义即定义我们到底需要做什么，目标的定义往往来源于需求，这里不去具体的阐述。 为了确保数据完整、各项属
因为每个列表都在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
这个错误是因为在你的循环中，你在每次迭代时都试图将'年月'列设置为索引。然而，一旦你在第一次迭代中将'年月'列设置为索引，它就不再是数据框的一部分，所以在后续的迭代中，你不能再次将它设置为索引。
考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
接下来，我们可以使用 Pandas 库中的 dropna() 函数来删除带有缺失值的行：
数据科学 ≠ 软件工程 [08:43]。你会看到一些不符合 PEP 8 的代码和import *之类的东西，但暂时跟着走一段时间。我们现在正在做的是原型模型，原型模型有一套完全不同的最佳实践，这些实践在任何地方都没有教授。关键是能够非常互动和迭代地进行操作。Jupyter 笔记本使这变得容易。如果你曾经想知道display是什么，你可以做以下三件事之一：
数据分析本质上就是用数据寻找问题的答案。当我们对一组数据执行某种计算或计算统计信息时，通常对整个数据集进行统计是不够的。取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。
选自arXiv 机器之心编译 深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略，并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文，而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。 近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运
本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
在越来越多的领域中机器学习模型已开始需要更高的标准， 例如模型预测中公司需要对模型产生的任何虚假预测负责。有了这种转变，可以说模型的可解释性已经比预测能力具有更高的优先级。 诸如准确率和R2分数之类的指标已经排在了后面，而能够解释模型预测变得越来越重要。 我们研究了几种方法来解释的模型，并更好地了解它们的工作方式。 在这里，我们将研究SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的有效方法。
Udacity Ensemble Learners ---- Boosting Algorithm 不需要绞尽脑汁去想很复杂的 Rules，只需要一些简单的 Rules，这就是 Ensemble 的
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
豆花寄语：学生信，R语言必学的原因是丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析R包。
经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
根据您的需求，我将这些方法的代码合并，并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。请注意，预测方法的参数可能需要根据您的实际数据进行调整。此外，这里的代码仅适用于包含年月和销售金额两列的Excel文件。
异常值（outlier）是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。
直接将数据集D划分为两个互斥的集合：训练集S和测试集T（D = S∪T，S∩T = ∅），在S上训练模型，用T来评估其测试误差。
如果您的时间序列数据具有连续的尺度或分布，则在某些机器学习算法将获得更好的性能。
机器学习是一门以构建模型对未知数据进行预测的学术体系；而统计学是分析数据对产生这一数据的背景进行描述的学术体系。
根据 Businessbroadway 的一项分析，数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。
Pandas 是基于 NumPy 的一种数据处理工具，该工具为了解决数据分析任务而创建。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的函数和方法。这些练习着重DataFrame和Series对象的基本操作，包括数据的索引、分组、统计和清洗。
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
错误率(error rate)：分类错误的样本占样本总数的比例 精度(accuracy)：1 - 错误率误差(error)：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异 错误率和精度相反 (错误率+精度=1) 训练误差(training error)(即经验误差(empirical error))：学习器在训练集上的误差 泛化误差(generalization error)：在新样本（即测试样本）上的误差
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，汇聚层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN汇聚层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
Pandas教程 pandas是高效的数据读取、处理与分析的Python库，下面将学习pandas的基本用法 1. 创造对象 导入pandas , numpy, matplotlib库 import
机器学习模型通常分为有监督和无监督学习算法。当我们定义（标记）参数时创建监督模型，包括相关的和独立的。相反，当我们没有定义（未标记）参数时，使用无监督方法。在本文中，我们将关注一个特定的监督模型，称为随机森林，并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。 在深入了解随机森林模型的细节之前，重要的是定义决策树、集成模型、Bootstrapping，这些对于理解随机森林模型至关重要。 决策树用于回归和分类问题。它们在视觉上像树一样流动，因此得名，在分类情况下，它们从树的根开始，然后根据变量结果进行二元拆分，直到到达
孤立森林是一种简单但非常有效的算法，能够非常快速地发现数据集中的异常值。理解这个算法对于处理表格数据的数据科学家来说是必须的，所以在本文中将简要介绍算法背后的理论及其实现。
从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架，分别用tf和keras实现线性模型，两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型，后者使用单层的感知机，很便捷。相同内容更新在：https://blog.csdn.net/yezonggang
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
9. Clustering Content 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing the Number of Clusters 9.1 Supervised Learning an
①误差(error)：学习器的预测输出与样本的真实输出之间的差异 ②训练误差(training error)或经验误差(empirical error)：在训练集上的误差 ③测试误差(test error)：在测试集上的误差 ④泛化误差(generalization error)：学习器在所有新样本上的误差 ⑤过拟合(overfitting)：学习能力过于强大，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本都会有的一般性质，导致泛化能力下降 ⑥欠拟合(underfitting)：学习能力太差，对训练样本的一般性质尚未学好 在过拟合问题中，训练误差很小，但测试误差很大；在欠拟合问题中，训练误差和测试误差都比较大。目前，欠拟合问题容易克服，如在决策树中扩展分支，在神经网络中增加训练轮数；但过拟合问题是机器学习面临的关键障碍。 ⑦模型选择：在理想状态下，选择泛化误差最小的学习器。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
试想一下，当你想买一辆新车时，你会直接走到第一家汽车商店，并根据经销商的建议购买一辆车吗？这显然不太可能。
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
由卷积层，池化层，全连接层等各种类型的结构构成。在图像处理等领域，与普通的深度神经网络相比，CNN拥有更好的处理效果。CNN中有两层结构是其特有的
根据大家的提议，从今天起每次算法介绍完之后会给大家一个用python编写的实例刚打架参考 Clustering 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing the Number of Clusters 9
您的序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络时进行缩放，例如LSTM递归神经网络。 当网络适合具有一定范围值（例如10s到100s的数量）的非标度数据时，大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度，并
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。虽然这是市场繁荣时期的真理，但如今业余交易股票仍然是一个有吸引力的选择。由于在线交易平台的便利性，涌现了许多自主价值投资者或家庭主妇交易员。甚至还有一些成功的故事和广告吹嘘有“快速致富计划”学习如何投资回报率高达 40% 甚至更高的股票。投资已成为当今职场人士的福音。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下：
表达式的type是其最终值的类型。 所以，type函数永远不会表明，表达式的类型是一个名称，因为名称总是求值为它们被赋予的值。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
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