python机器学习中transform问题

weixin_42229204 2020-09-15 03:25:25

求大佬看看！
transform要求是empty array
但是input_data[]里面有文字不能reshape！
怎么办啊啊啊

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机器学习是人工智能领域中的重要分支，它利用数据和统计方法来训练机器模型，从而实现自动化的决策和预测。Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言，成为了机器学习领域的首选工具之一。本文将介绍Python机器学习的基础知识和常用库。机器学习是一种人工智能的分支，通过利用数据和统计算法，让计算机能够自动学习和改进，从而完成特定任务。以下是机器学习的作用总结：预测和分类：机器学习可以通过对历史数据的学习，预测未来事件的发生概率，或将数据分为不同的类别。

本章介绍了Python机器学习的基础知识，包括环境搭建、数据预处理、特征工程、模型选择与评估等。通过这些内容的学习，读者应该能够掌握Python机器学习的基本技巧，并为后续的学习和实践打下坚实的基础。在下一章中，我们将深入探讨Python机器学习的高级应用，包括模型调优、集成学习和深度学习等。在第一章中，我们学习了如何使用Python进行数据预处理、特征工程和模型选择与评估。这些基础操作是进行机器学习分析的基石。在第二章中，我们将学习如何使用Python进行模型调优、集成学习和深度学习等高级应用。

机器学习是一种使计算机能够在没有明确编程指令的情况下学习和做出决策的技术。通过分析和训练数据，模型可以从中学习并应用到新数据中，从而实现预测、分类或其他任务。在本文中，我们详细介绍了Python机器学习中的基础算法，并通过代码示例展示了如何在Python中实现这些算法。无论是监督学习、无监督学习，还是数据预处理与降维，机器学习技术为我们构建智能应用提供了强大的工具。通过不断学习与实践，你将能够从数据中提取更多价值，打造高效的智能应用。

机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机能够从数据中学习和做出决策。本文将介绍机器学习的基本概念和流程，并通过一个具体实例来演示如何使用Python进行机器学习。通过本篇博客，我们学习了如何使用Python进行机器学习。首先，我们介绍了机器学习的基本概念和流程，然后通过一个具体的示例演示了从数据读取、数据规范化、数据降维、模型选择、模型训练到模型评估的全过程。这个案例展示了Python在机器学习领域的强大应用和灵活性。

机器学习入门一、机器学习概述1.1 人工智能概述1.1.1 机器学习与人工智能、深度学习1.1.2 机器学习、深度学习能做什么1.1.3 人工智能阶段课程安排1.2 什么是机器学习1.2.1 定义1.2.2 解释1.2.3 数据集构成1.3 机器学习算法分类1.3.1 总结1.3.2 练习1.3.3 机器学习算法分类1.4 机器学习开发流程1.5 学习框架和资料介绍1.5.1 机器学习库与框架1.5.2 书籍资料1.5.3 提深内功二、特征工程2.1 数据集2.1.1 可用数据集2.1.2 sklearn数

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