概念 决策树(Decision Tree):它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习 优点:决策树易于理解和实现,决策树可处理数值型和非数值型数据 步骤 导入数据,确定虚拟变量的列,然后遍历这些列,将这些类的数据转换为分类型数据,再通过get_dummies()方法获取虚拟变量 1 import pandas 2 3 data=pandas.read_csv( 4 "C:\\Users\\Jw\\Desktop\\python_work\\P

这篇文章主要介绍三个知识点,也是我<数据挖掘与分析>课程讲课的内容.同时主要参考学生的课程提交作业内容进行讲述,包括:        1.回归模型及基础知识:        2.UCI数据集:        3.回归模型简单数据分析. 前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍       [Python数据挖掘课程]三.Kmeans聚类代码实现.作业及优化 

python数据挖掘领域工具包 - wentingtu - 博客园 python数据挖掘领域工具包 原文:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/ Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy.其中Numpy是一个用python实现的科学计算包.包括: 一个强大的N维数组对象Array: 比较成熟的(广播)函数库: 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 实用的线性代数.傅

前面几篇文章采用的案例的方法进行介绍的,这篇文章主要介绍Python常用的扩展包,同时结合数据挖掘相关知识介绍该包具体的用法,主要介绍Numpy.Pandas和Matplotlib三个包.目录:        一.Python常用扩展包        二.Numpy科学计算包        三.Pandas数据分析包        四.Matplotlib绘图包 前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.K

最近在看斯坦福大学的机器学习的公开课,学习了支持向量机,再结合网上各位大神的学习经验总结了自己的一些关于支持向量机知识. 一.什么是支持向量机(SVM)? 1.支持向量机(Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析.支持向量机属于一般化线性分类器,这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器. 2.支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里,在这个空间里建立有一个

今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:        1.分类及决策树算法介绍        2.鸢尾花卉数据集介绍        3.决策树实现鸢尾数据集分析        前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍       [Python数据挖掘课程]三.Kmeans聚类代码实现.作业及优化        希望这篇文章对你有所帮助,尤其

今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识,Python实现,包括以下内容:        1.机器学习常用数据集介绍        2.什么是线性回顾        3.LinearRegression使用方法        4.线性回归判断糖尿病        前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍       [Python数据挖掘课程]三.Kmean

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景知识 前面我们提到的数据集都是线性可分的,这样我们可以用SMO等方法找到支持向量的集合.然而当我们遇到线性不可分的数据集时候,是不是svm就不起作用了呢?这里用到了一种方法叫做核函数,它将低维度的数据转换成高纬度的从而实现线性可分. 可能有的人不明白为什么低维度的数据集转换成高维度的就可以实现线性可分,下面摘抄一个网上的例子解释一下.看下面这个图,我们设红色的区域是一组数据 ,而直线ab除了红色区域以

概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法,属于概率型非线性回归 优点:算法易于实现和部署,执行效率和准确度高 缺点:离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中,因变量是连续性变量,那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归方程,因变量变成分类变量后就不存在这种关系了,需通过对数变换来进行处理(Sigmoid函数) 步骤: 1.读取数据: import pandas from pandas import read_csv data=read_csv