昨天介紹完超參數模型(Hyperparameters and Model Validation),今天要來介紹如何利用SKlearn實作特徵工程(Feature...
前言 我們在投資股票的時候,總不會把雞蛋放在同一個籃子裡,會投資多張股票,而投資組合如何分配和會有哪些風險和報酬就是今天要討論的內容。 專有名詞 收益率(Dai...
在昨天的文章中,簡單介紹SKlearn內有的資料集合,並且有簡單做一個線性回歸範例,今天要來一步一步講解,如何利用SKlearn中的模組來實做。 1.選擇一類模...
首先要跟訂閱或關注我的朋友說一聲抱歉 我不自量力的參加了三組鐵人賽..... 其他兩組在這邊 -> App Inventor、Scartch 本來以為待業...
在上一節介紹k-means是以資料數據離中心的距離,來將資料進行聚類,若是資料分布於邊界上,很容易會出現資料分類不正確,今天要來講解高斯混合模型(Gaussia...
本篇發文是[改善資料品質]中的第二篇,面對缺漏值的對策。 Why it matters? 處理資料時,資料科學家遇到的最常見問題之一是資料丟失問題。最常發生的情...