【Python】第17周 数据分析与机器学习实战(下)

csdn特训营 2023-01-13 13:31:48

课程名称适应人群
【Python】第17周 数据分析与机器学习实战(下)所有人

本周课程讲解朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means聚类算法,以及评估指标MSE、RMSE、MAE、和R Squared等,并使用回归算法进行房价预测,使用K-Means聚类算法进行公司客户分类实战。

...全文
452 7 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
7 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
Gy97010735 2020-02-10
  • 打赏
  • 举报
回复
对,要么在calc()函数中,修改为temp[item] = count / len(X)
scorpion_tu 2019-04-23
  • 打赏
  • 举报
回复
连续赶了一个月,终于跟上啦,学完了。后面好多算法,要回去复习一线线性代数。
大咖i 2019-04-20
  • 打赏
  • 举报
回复
讲得挺清楚得,案例较少
weixin_44038978 2019-02-09
  • 打赏
  • 举报
回复
在朴素贝叶斯算法中,最后对鸡、兔、鸭做循环调用calc()函数时,应指明X_temp=X[y==i],不然全用成y==鸡的len()了
Noriko若洋 2018-12-30
  • 打赏
  • 举报
回复
课程提供了很多算法,对于今后的学习,打好了很好的基础,老师讲的很详细。
爱吃的貔貅 2018-12-26
  • 打赏
  • 举报
回复
P(B|A)中A(中暑),B(春天),此时“中暑(A)”是分类标签,而在P(y|x)时,x又成了特征,y成了分类标签,那么这不应该是P(B|A)=P(x|y)?这两个公式又有什么可比性呢
阿基米东 2018-12-13
  • 打赏
  • 举报
回复
一不小心就学完了,大家加油哦!

1

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区管理员
  • csdn特训营
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧