让混淆矩阵不再混淆 混淆矩阵是用于总结分类算法性能的技术。如果每个类中的样本数量不等，或者数据集中有两个以上的类，...[作者空间]

这一篇Matplotlib的教程会向大家介绍一些基本的作图语句。对于每一个搞数据分析的人来说，数据可视化是基本技能...[作者空间]

前言 上一篇介绍了Scikit-learn中数据预处理、构建模型等内容，这一篇来介绍模型评估、参数调节等内容。 评...[作者空间]

前言 Scikit-learn是目前Python环境下最常用也是最好用的机器学习函数库。Sklean里边几乎集成了...[作者空间]

前言 接着我们上一篇NumPy的内容，这一篇来介绍稍微复杂一些的NumPy语句 组合与拆分 指数选取、滑片、子集选...[作者空间]

前言 之前为大家介绍了Pandas中常用的一些语句，熟练掌握的话足够使我们应对实际生活中的大多数问题。在Panda...[作者空间]

前言 上一篇（戳我查看）Pandas的语句介绍到DataFrame的滑片，这篇就继续介绍Pandas中的一些基本语...[作者空间]

前言 同特征工程一样，模型参数调节也是一项非常繁琐但又非常重要的工作。当建模进入到调参阶段，意味着工作也即将进入尾...[作者空间]

前言 聊了好多期机器学习，基本上覆盖到了方方面面，也把我自己的经验介绍给了大家。有两块内容需要深入的和大家探讨，第...[作者空间]

前言 在传统的机器学习当中，特征工程可以说是最为重要的部分之一。如果大家看看Kaggle比赛中获得前几名的团队的代...[作者空间]

SVM（Support Vector Machine）在理论上是一个近乎完美的算法，这也是为什么在学习机器学习时S...[作者空间]

废话不多说，先贴代码 from sklearn.datasets import load_irisiris = l...[作者空间]

无论是否从事技术行业，人工智能都已经被非常多的人所关注。关于AI应用的未来以及AI对我们日常生活的影响的争论也将持...[作者空间]

算法这个系列是我一直有些不愿意去涉及的。这个系列内容太多，干货太多，一来是比较繁琐，二来是很容易有些地方出错，反而...[作者空间]

上一篇说到了从事机器学习所必备的一些工具，今天来讲讲必备的基础知识。 目前市面上有非常多的大数据培训班，但真正意义...[作者空间]

前两天我们为大家总结了一下AI在2018年的发展以及对2019年AI应用的展望，今天我们便将回归到技术博客的本质，...[作者空间]

工欲善其事，必先利其器，那么首先我们就由机器学习的必备工具说起。 Python 如果在2-3年之前，Python和...[作者空间]

有些恶搞的封面，确实满满正经的内容。 今天的这一篇，是我个人的经验分享，也是这两天在各种交流中的有感而发，希望对大...[作者空间]