[数据分析师课件]4-9预测型数据分析：其它常用回归和分类算法（k近邻、决策树、随机森林）.html下载

weixin_39821620 2023-09-15 10:31:16

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数据分析师培训

系列一：《python数据分析基础与实践》章节1Python概况课时2Python简介章节2Python安装课时3安装Anaconda 课时4使用Anaconda 章节3数据准备课时5数据类型 – 布尔型课时6数据类型 – 数值型课时7数据类型 – 字符型课时8数据结构 – List 课时9数据结构 – Tuple 课时10数据结构 – Set 课时11 数据结构 – Dic 课时...

K最近邻填补法（K-Nearest Neighbor, KNN）通过计算缺失值的K个最近邻的加权平均值来填补缺失值。KNN填补算法的基本原理是基于欧氏距离计算K个和缺失值最近的观测值，然后使用这些观测值的加权平均值进行填补。

推荐理由：这套课程讲的非常细，而且完全从安装开始，手把手来教，不是照ppt念那种，绝对是小白最喜欢的那种学习方式。从数据分析讲到机器学习。而且用的是Python3.5，anaconda4.2版本很新，配套资料特别完整。课程介绍：使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。适用...

由于数据往往复杂多样，其中不同的特征变量可能具有不同的数值范围，这使得特征缩放成为一个必要的步骤。例如，当我们要处理医学数据时，对于同一个患者，肺活量的变化范围可能在1000到5000之间，而体重指数（BMI）的变化范围则可能在10到50之间，其他一些生理指标甚至可能处于-0.1到0.1的微小范围内。由于这些变量具有不同的单位和尺度，在进行距离度量或其他基于数值的计算时（如K近邻算法、支持向量机、聚类分析等），若不进行特征缩放处理，不同尺度的变量可能对计算结果产生不一致甚至误导性的影响。

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