来源丨数据STUDIO在本文中，云朵君将介绍一些非常独特的并且好用的 Python 包，它们可以在许多方面帮助你构建数据的工作流。Python 可以说是最容易入门的编程语言，在numpy，scipy等基础包的帮助下，对于数据的处理和机器学习...

机器之心报道机器之心编辑部为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比...

关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例，主要是标签处理、特征处理和OneHot。

本案例通过对多导睡眠图（Polysomnography,PSG）数据进行睡眠阶段的分类来判断睡眠类型。训练：对Alice的睡眠数据进行训练；

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。...

我们在应用机器学习模型时，除了最终效果，也非常关注它们的性能。而机器学习模型的性能，不仅仅取决于我们的应用方式（特征多少、模型复杂度），也和硬件息息相关。...

​ sklearn的数据集库datasets提供很多不同的数据集，主要包含以下几大类：

利用机器学习算法构建模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小，区分鸢尾花的品种。实现一个基础的三分类问题。

将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对位置数据的预测准确性

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